mteb/NLPJournalTitleAbsRetrieval.V2 huggingface dataset:
近年の情報処理技術の発達に伴い，従来の情報処理の分野ではほとんど取り扱われなかった人間の感性をコンピュータで処理しようとする試みが盛んになってきた．擬人化エージェントや感性ロボットが人のように振舞うためには，人間が表出する感情を認識し，自ら感情を表出することが必要である．我々は，感性ロボットに応用するための感情認識技術について研究している．自然言語会話文からの感情推定を行う試みは，多くの場合，表面的な感情表現のみに絞って行われてきた．しかし，人間の発話時には常に何らかの感情が含まれていると考えられる．そこで，本稿では，感情語と感情生起事象文型パターンに基づいた感情推定手法を提案し，実験システムを構築する．そして，本手法の有効性を調べるため，シナリオ文を対象にその評価実験を行った．
ソーシャルメディア等の崩れた日本語の解析においては，形態素解析辞書に存在しない語が多く出現するため解析誤りが新聞等のテキストに比べ増加する．辞書に存在しない未知語の中でも，既知の辞書語からの派生に関しては，正規形を考慮しながら解析するという表記正規化との同時解析の有効性が確認されている．本研究では，これまで焦点があてられていなかった，文字列の正規化パタン獲得に着目し，アノテーションデータから文字列の正規化パタンを統計的に抽出する．統計的に抽出した文字列正規化パタンと文字種正規化を用いて辞書語の候補を拡張し形態素解析を行った結果，従来法よりも再現率，精度ともに高い解析結果を得ることができた．
本論文では，テキストに出現する固有表現の組が意味的な関係を有するか否かを判定する手法，特に異なる文に出現する固有表現の組に有効な手法を提案する．提案手法では，SalientReferentListに基づく文脈的素性を新たに導入し，単語や品詞，係り受けなどの伝統的に利用されている素性と組合わせた．これらの素性はひとつの木構造として表現され，ブースティングに基づく分類アルゴリズムに渡される．実験結果では，提案手法は従来手法より精度11.3\%，再現率14.2\%向上することが確認できた．
近年の統計的機械翻訳の進展によって特許文翻訳の精度は大きく向上したが，特許文中で特に重要性の高い特許請求項文に対する翻訳精度は依然として低い．特許請求項文は，(1)極めて長い1文から構成される，(2)特殊な文構造を持っている，という2つの特徴を持つサブ言語であるとみなせる．そしてこれらが翻訳精度の低さの原因となっている．本論文では，サブ言語に特有の特徴を処理する枠組みの導入によって，特許請求項の翻訳精度を向上させる手法について述べる．提案手法では，同期文脈自由文法を用いて原言語文が持つサブ言語に特有の文構造を目的言語側の文構造に変換することにより，適切な文構造を持った訳文を生成する．さらに本手法では，文全体ではなく，文を構成する構造部品を翻訳の処理単位とすることにより長文の問題に対処する．英日・日英・中日・日中の4翻訳方向で評価実験を行ったところ，全翻訳方向においてRIBES値が25ポイント以上向上し，本手法によって訳文品質が大幅に改善したことがわかった．英日・日英翻訳ではさらにBLEU値が5ポイント程度，中日・日中では1.5ポイント程度向上した．
質問応答システムが高い精度で幅広い質問に解答するためには，大規模な知識ベースが必要である．しかし，整備されている知識ベースの規模は言語により異なり，小規模の知識ベースしか持たない言語で高精度な質問応答を行うためには，機械翻訳を用いて異なる言語の大規模知識ベースを利用して言語横断質問応答を行う必要がある．ところが，このようなシステムでは機械翻訳システムの翻訳精度が質問応答の精度に影響を与える．一般的に，機械翻訳システムは人間が与える評価と相関を持つ評価尺度により精度が評価されている．そのため，この評価尺度による評価値が高くなるように機械翻訳システムは最適化されている．しかし，質問応答に適した翻訳結果は，人間にとって良い翻訳結果と同一とは限らない．つまり，質問応答システムに適した翻訳システムの評価尺度は，人間の直感に相関する評価尺度とは必ずしも合致しないと考えた．そこで本論文では，複数の翻訳手法を用いて言語横断質問応答データセットを作成し，複数の評価尺度を用いてそれぞれの翻訳結果の精度を評価する．そして，作成したデータセットを用いて言語横断質問応答を行い，質問応答精度と翻訳精度との相関を調査する．これにより，質問応答精度に影響を与える翻訳の要因や，質問応答精度と相関が高い評価尺度を明らかにする．さらに，自動評価尺度を用いて翻訳結果のリランキングを行うことによって，言語横断質問応答の精度を改善できることを示す．
英語に比べて語順が自由で省略の多い日本語は，句構造解析には不向きとされ，係り受け解析が一般的となっている．また，係り受けが交差する入れ子破りが起こる表現や二つの品詞性のある語などは，句構造解析による木構造ではうまく扱えない．さらに，現在主流となっている文節構文論（学校文法）に基づく構文解析では構文解析結果が意味と整合性が良くなく，時枝文法風の構文解析の方が解析結果に則って意味がうまく説明できることが指摘されている．本論文では，時枝によって提唱された言語過程説を発展的に継承した三浦の言語モデル（関係意味論に基づく三浦の入れ子構造）とそれらの基づく日本語文法体系（三浦文法）による文法記述と文法規則適用条件の制御によって上記のような日本語構文解析上の問題を解決する方法を提案する．さらに，このような考えに基づき試作した日本語文パーザによって，一対多・多対一の係り受け関係，文中の局所的入れ子構造，入れ子破りの表現，主題の「は」と対照の「は」の扱い，二つの品詞性のある語の扱いにおいて意味的に適切な統語構造が得られることを示した．
言葉の意味処理にとってシソーラスは不可欠の資源である．シソーラスは，単語間の上位下位関係という，いわば縦の関連を表現するものである．我々は意味処理技術の深化を目指し，縦の関連に加えて，単語が使用されるドメインという，いわば横の関連を提案する．本研究では基本語を対象に，ドメイン辞書を半自動で構築した．本手法に必要なのは検索エンジンへのアクセスのみで，文書集合や高度に構造化された語彙資源等は必要ない．さらに，基本語ドメイン辞書の応用としてブログ自動分類を行った．各ブログ記事は，記事中の語にドメインとIDF値が付与され，最もIDF値の高いドメインに分類される．基本語ドメイン辞書に無い未知語のドメインは，基本語ドメイン辞書，Wikipedia，検索エンジンを利用して，リアルタイムで推定する．結果として，ブログ分類正解率94.0\%(564/600)と，未知語ドメイン推定正解率76.6\%(383/500)が得られた．
本論文では対訳文アラインメントの全体的な整合性を評価する新たな基準を提案する．この手法は係り受けタイプによる木構造上での距離や，距離スコア関数などの統計的な素性に基づいている．また依存構造木を元にしたアラインメント手法であるため，両言語間の言語構造の違いを適切に吸収することが可能である．さらに本手法により，複数見つかる対応候補の中から適切なものを選択することも可能である．日英新聞記事コーパスでのアラインメント実験により，本手法によるアラインメント精度は他の言語構造の近い言語対での精度と遜色ないことが示された．
日本語係り受け解析においては，工藤らの相対的な係りやすさを考慮した日本語係り受け解析モデルが，決定的解析アルゴリズムや文脈自由文法のパージングアルゴリズムに基づく手法を上回る精度を示している．決定的解析手法では係り先候補文節を同時に一つしか考慮しないが，工藤らの相対モデルではすべての係り先候補文節間の選択選好の強さをlog-linearモデルで推定している．これに対し本稿では，同時に対象とする係り先候補文節を二候補に限定し，選択選好を二つの候補同士の対戦からなるトーナメントで直接表現したモデルを提案する．京大コーパスVersion4.0を使用した実験において，提案手法は従来手法を上回る精度を示した．
本論文では，現時点で利用可能なモンゴル語の言語資源，特に，名詞・動詞の語幹のリスト，および，名詞・動詞に接続する語尾のリストから，モンゴル語の名詞句・動詞句を生成する手法を提案する．具体的には，名詞・動詞の語幹に語尾が接続する際の音韻論的・形態論的制約を整備し，語幹・語尾の語形変化の規則を作成する．評価実験の結果において，100\%近くの場合について，生成された名詞句・動詞句の中に正しい句候補が含まれるという性能を達成した．さらに，本論文では，この句生成に基づいて，モンゴル語の名詞句・動詞句の形態素解析を行なう手法を提案する．具体的には，まず，既存のモンゴル語辞書から名詞語幹および動詞語幹を人手で抽出する．次に，これらの語幹に対して，モンゴル語名詞句・動詞句生成規則を適用することにより，語幹・語尾の組から句を生成するための語形変化テーブルを作成する．そして，この語形変化テーブルを参照することにより，与えられた名詞句・動詞句を形態素解析して語幹・語尾に分離する．評価実験の結果においては，語形変化テーブルに登録されている句については，形態素解析の結果得られる語幹・語尾の組合せの候補の中に，正しい解析結果が必ず含まれることが確認できた．
社会学では，職業や産業は性別や年齢などと同様に重要な変数であるとの認識から，正確を期するために，自由回答で収集したデータを研究者自身によりコードに変換することが多い．これは職業・産業コーディングとよばれるが，大規模調査の場合，膨大な労力と時間がかかる上に，結果における一貫性の問題も存在する．そこで，ルールベース手法と機械学習(SVM)を適用したコーディング自動化システムを開発した．本システムは，国内・国際標準の職業・産業コードを第3位まで予測し，第1位の予測コードには，自動コーディング後に人手によるチェックが必要か否かの目安となる3段階の確信度も付与する．現在，本システムは，東京大学社会科学研究所附属社会調査・データアーカイブ研究センター(CSRDA)からWebによる利用サービスが試行提供されており，研究目的であれば，だれもが指定された形式の入力ファイルをアップロードして，希望するコードに変換された結果ファイルをダウンロードすることができるようになっている．
文法誤り訂正の研究開発では，訂正システムの性能を自動評価することは重要であると考えられている．従来の自動評価手法では参照文が必要であるが，参照文は人手で作成しなければならないため，コストが高く網羅性に限界がある．この問題に対処するために，参照文を用いず，文法性の観点によって訂正を評価する参照無し手法が提案されたが，従来の参照有り手法の性能を上回ることはできなかった．そこで本研究では，先行研究で提案された手法を拡張し，参照無し手法の可能性について調査する．具体的には，文法性に加えて流暢性と意味保存性を組み合わせた参照無し手法が，従来の参照有り手法よりも人手評価スコアを正確に予測できることを実験的に示す．また，参照無し手法は文単位でも適切な評価が可能であることと，文法誤り訂正システムに応用可能であることを示す．
本稿は，自動単語分割における精度向上を実現するために，非テキスト情報とその説明文に対するシンボルグラウンディングを用いた新しい単語分割法を提案する．本手法は，説明文が付与された非テキスト情報の存在を仮定しており，説明文を擬似確率的単語分割コーパスとすることで，非テキスト情報と分野固有の単語との関係をニューラルネットワークにより学習する．学習されたニューラルネットワークから分野固有の辞書を獲得し，得られた辞書を単語分割のための素性として用いることでより精度の高い自動単語分割を実現する．将棋局面が対応付けされた将棋解説文から成る将棋解説コーパスを用いて実験を行い，シンボルグラウンディングにより得られた辞書を用いることで単語分割の精度が向上することが確認できた．
同義語の同定は，情報検索，テキストマイニングなどのテキスト処理を行う上で必要な作業である．同義語辞書を作成することにより，テキスト処理の効率や精度の向上を期待できる．特定分野における文書には，専門の表現が多く用いられており，その中には，分野独特の同義語が多量に含まれている．例えば，日本語の航空分野では，漢字・ひらがなだけでなく，カタカナ，アルファベット，およびそれらの略語が同義語として用いられている．この分野の同義語は，汎用の辞書に登録されていないものが多く，既存の辞書を使用できないので，辞書を新たに作成する必要がある．また，辞書作成後も常に新しい語が発生するので，辞書の定期的な更新が必要となるが，それを人手で行うのは大変な作業である．本論文では，同義語辞書作成を半自動化するシステムを提案する．システムは，クエリが与えられると意味的に同じ候補語を提示する．辞書作成者は，その中から同義語を選択して，辞書登録を行うことができる．候補語のクエリに対する類似度は，同義語の周辺に出現する語の頻度情報を文脈情報とし，その余弦から計算する．文脈情報のみでは十分な精度が得られない場合，既知の同義語を知識としてシステムに与えることにより，文脈語の正規化を行い，精度を向上できることを確認した．実験は，航空分野の日本語のレポートを対象とし，システムの評価には平均精度を用いて行い，満足できる結果が得られた．
本稿では自動要約システムの誤り分析の枠組みを提案する．この誤り分析の枠組みは，要約が満たすべき3つの要件と誤った要約が生じる5つの原因からなり，要約の誤りをこれらからなる15種類の組み合わせに分類する．また，システム要約において15種類の誤りのうちどの誤りが生じているかを調査する方法もあわせて提案する．提案する誤り分析の枠組みに基づき，本稿ではまず，システム要約を分析した結果を報告する．さらに，分析の結果に基づいて要約システムを改良し，誤り分析の結果として得られる知見を用いてシステムを改良することでシステム要約の品質が改善されることを示す．
構文情報を考慮する機械翻訳手法である統語ベース翻訳では，構文解析器の精度が翻訳精度に大きな影響を与えることが知られている．また，構文解析の精度向上を図る手法の一つとして，構文解析器の出力を学習データとして用いる構文解析器の自己学習が提案されている．しかし，構文解析器が生成する構文木には誤りが存在することから，自動生成された構文木が常に精度向上に寄与するわけではない．そこで本論文では，機械翻訳における自動評価尺度を用いて，このような誤った構文木を学習データから取り除き，自己学習の効果を向上させる手法を提案する．具体的には，解析された$n$-best構文木それぞれを用いて統語ベース翻訳を行い，それぞれの翻訳結果に対し，自動評価尺度でリスコアリングする．この中で，良いスコアを持つ構文木を自己学習に使用することで，構文構造はアノテーションされていないが，対訳が存在するデータを用いて，構文解析・機械翻訳の精度を向上させることができる．実験により，本手法で自己学習したモデルを用いることで，統語ベース翻訳システムの翻訳精度が2つの言語対で有意に向上し，また構文解析自体の精度も有意に向上することが確認できた．
本研究は，実データに基づいた形容詞の観点からみた概念体系の自動構築をめざし，その一環として，形容詞概念の階層関係構築に焦点を当てたものである．包含関係の尺度によって上位下位関係を求め，その単語間の上位下位関係に基づき概念階層を自動構築した．結果については，カバー率などの表層的な面と，階層の作られ方についての質的な面での評価を行った．階層の質的な面での評価にあたって，概念の継承関係と事例（形容詞）の各概念の成員としての連続性という観点から心理実験を行い，既存の人手によって作られたEDR辞書の階層と比較した．実験手法はScheffeの一対比較法を用いた．その結果，自動構築がよい，あるいは既存の辞書と有意差がないと判断された階層は，全体の43\%となった．抽出した概念数の不足や階層構築の際の問題点など課題も抱えているが，自動生成の階層が既存辞書の階層に対して，その結果の半分弱の階層で問題を提起するという意味で，ベースラインとなる数値と考える．
本研究では、数十文字程度の長さで携帯端末向けに配信されている新聞記事と数百文字程度の長さのWeb新聞記事の両者を約3年に渡って収集した。こうして収集したコーパスから文末表現の縮約などの言い換え表現の抽出を機械的に行った。まず、Webから収集した携帯向け新聞記事とWeb新聞記事からなるコーパスに対して記事単位の対応付けを行い、次に文単位の対応付けを行った。次に携帯向け記事文の文末の表現を形態素解析を用いて抽出し、その文に対応するWeb新聞記事の文を集める。そしてWeb新聞記事の文の文末から形態素ごとに言い換え先表現を抽出し、それに対して頻度等を用いた得点付け、および必要な名詞を欠落させてしまう不適切な言い換えの除去を行うことにより言い換え表現の抽出精度向上を図った。
本論文では，チャット対話の対話構造を解析する手法を提案し，その実現可能性について論じる．まず，発言間の二項関係である継続関係と応答関係に対話構造を分解し形式化する．継続関係とは，質問やそれに対する応答を構成する同一話者による発言間の関係である(例えば，1つの質問を構成する2つの発言「あなたは」と「学生ですか？」の関係，あるいは1つの応答を構成する2つの発言「はい」と「そうです」の関係)．応答関係とは，質問と応答のような異なる話者による発言間の関係である．これらの関係に基き、発言をまとめあげることで対話構造を解析する．本研究では，この問題をある発言とそれに先行する発言との間に継続関係または応答関係があるか否かの2値分類問題に分解し，コーパスベースの教師あり機械学習を試みた．解析対象は，対話構造を付与したコーパスである(2人対話と3人対話の合計69対話，11905発言)．本手法による対話構造全体の正解との一致率は，2人対話87.4\%，3人対話84.6\%であった．
ニューラル機械翻訳では，従来の統計的機械翻訳に比べ文法的に流暢な文が生成されるが，出力結果に未知語が含まれることがしばしば指摘される．この問題に対処する方法としては，学習コーパス中の低頻度語を分割したり，未知語に位置情報を付け加えるなどの方法があるが，どれも日英翻訳では効果が低い．そこで本論文では，アテンションから構成した単語アライメント表を用いて出力文中の未知語と対応する入力文中の単語を見つけ，その単語を翻訳した単語で未知語を置き換えることで未知語をなくす手法を提案する．本論文の有効性を示すためにASPEC,NTCIR-10の2種類のコーパスを用いて実験を行った結果，本論文で提案する単語アライメント表の構成法を用いると，未知語を全く発生させず，かつ，BLEU値を向上させることができた．
文と文がどのような意味的関係にあるかという文間の関連性の計算は，情報検索や文書分類，質問応答などの自然言語処理の基盤を築く重要な技術である．文の意味をベクトルや数値で表現する手法は未だ発展途上であり，自然言語処理分野においては，様々な機械学習による手法が活発に研究されている．これらの手法では，文字や単語を単位としたベクトルを入力として，それらの表層的な出現パターンとその振る舞いを学習することで，文ベクトルを獲得している．しかし，否定表現を含む文など，文の構造的意味を正確に表現できるかは自明ではない．一方で，形式意味論においては，表現力の高い高階論理に基づいて意味の分析を行う研究が発展しているが，文間の関連性のような，連続的な意味的関係を表現することが困難である．そこで本研究では，機械学習と論理推論という二つの手法を組み合わせて文間の関連性を計算する手法を提案する．具体的には，文間の含意関係を高階論理の推論によって判定するシステムの実行過程から，文間の関連性に寄与する特徴を抽出し，文間の関連性を学習する．文間類似度学習と含意関係認識という2つの自然言語処理タスクに関して提案手法の評価を行った結果，推論の過程に関する情報を特徴量に用いることによって，いずれのタスクにおいても精度が向上した．また，含意関係認識用データセットの一つであるSICKデータセットの評価では，最高精度を達成した．
本論文では，分布仮説に基づく同義語獲得を行う際に，周辺単語の様々な属性情報を活用するために，文脈限定Skip-gramモデルを提案する．既存のSkip-gramモデルでは，学習対象となる単語の周辺単語（文脈）を利用して，単語ベクトルを学習する．一方，提案する文脈限定Skip-gramモデルでは，周辺単語を，特定の品詞を持つものや特定の位置に存在するものに限定し，各限定条件に対して単語ベクトルを学習する．したがって，各単語は，様々な限定条件を反映した複数の単語ベクトルを所持する．提案手法では，これら複数種類の単語ベクトル間のコサイン類似度をそれぞれ計算し，それらを，線形サポートベクトルマシンと同義対データを用いた教師あり学習により合成することで，同義語判別器を構成する．提案手法は単純なモデルの線形和として構成されるため，解釈可能性が高い．そのため，周辺単語の様々な単語属性が同義語獲得に与える影響の分析が可能である．また，限定条件の変更も容易であり，拡張可能性も高い．実際のコーパスを用いた実験の結果，多数の文脈限定Skip-gramモデルの組合せを利用することで，単純なSkip-gramモデルに比べて同義語獲得の精度を上げられることがわかった．また，様々な単語属性に関する重みを調査した結果，日本語の言語特性を適切に抽出できていることもわかった．
構文解析において，多様な言語現象を扱うためには大規模な文法が必要となるが，一般に人手で文法を開発することは困難である．一方，大規模な構文構造付きコーパスから様々な統計情報を取り出し，自然言語処理に利用する研究が多くの成果をあげてきており，構文構造付きコーパスの整備が進んでいる．このコーパスから大規模な文脈自由文法(CFG，以下，文法と略す)を抽出することが考えられる．ところが，コーパスから抽出した文法をそのまま用いた構文解析では多数の解析結果(曖昧性)を作り出すことが避けられないことが問題であり，それが解析精度の悪化や解析時間，使用メモリ量の増大の要因ともなる．効率的な構文解析を行うためには，曖昧性を増大させる要因を分析し，構文解析の段階では曖昧性を極力抑えるよう文法やコーパスを変更する必要がある．本論文では，構文解析で出力される曖昧性を極力抑えた文法を開発するための具体的な方針を提案し，その有効性を実験により明らかにしている．
本論文では，機械翻訳を介したコミュニケーションにおける利用者の機械翻訳システムへの適応状況を分析し，機械翻訳を介した異言語間コミュニケーション支援の方向性について論ずる．コミュニケーションの目的が明確で，利用者の機械翻訳への適応が期待できる状況において，多言語機械翻訳を介したコミュニケーションを行う時，利用者はどのような適応を行うのか，また，その適応の効果はどの程度のものなのかを明らかにした．適応のための書き換えの方法は翻訳言語ペアに強く依存することが分かった．日本語から英語への翻訳の場合，日本語と英語の概念間の食い違いを補うための語句の置き換えや言語表現習慣の違いを補う主語の補完などが多く観察された．また，日本語や韓国語のように類似の言語では，それらの言語における適応の傾向が似ていることが分かった．日本語から英語への翻訳のための適応は，英訳自体には効果が大きいが，韓国語訳にはほとんど効果がなく，中国語訳への効果もそれほど大きくはないことが分かった．
能動学習は機械学習において，逐次的に選択されたデータに対してのみ正解ラベルを付与してモデルの更新を繰り返すことで，少量のコストで効率的に学習を行う枠組みである．この枠組みを機械翻訳に適用することで，人手翻訳のコストを抑えつつ高精度な翻訳モデルを学習可能である．機械翻訳のための能動学習では，人手翻訳の対象となる文またはフレーズをどのように選択するかが学習効率に大きな影響を与える要因となる．既存研究による代表的な手法として，原言語コーパスの単語$n$-gram頻度に基づき$n$-gramカバレッジを向上させる手法の有効性が知られている．この手法は一方で，フレーズの最大長が制限されることにより，句範疇の断片のみが提示されて，人手翻訳が困難になる場合がある．また，能動学習の過程で選択されるフレーズには，共通の部分単語列が繰り返し出現するため，単語数あたりの精度向上率を損なう問題も考えられる．本研究では原言語コーパスの句構造解析結果を用いて句範疇を保存しつつ，包含関係にある極大長のフレーズのみを人手翻訳の候補とするフレーズ選択手法を提案する．本研究の提案手法の有効性を調査するため，機械翻訳による擬似対訳を用いたシミュレーション実験および専門の翻訳者による人手翻訳と主観評価を用いた実験を実施した．その結果，提案手法によって従来よりも少ない単語数の翻訳で高い翻訳精度を達成できることや，人手翻訳時の対訳の品質向上に有効であることが示された．
文書間類似度は，内容の類似度と表現の類似度の二つの側面を持っている．自動要約や機械翻訳ではシステム出力の内容評価を行うために参照要約（翻訳）との類似度を評価する尺度が提案されている．一方，表現を対照比較するための手段として，形態素（列）を特徴量とする空間上の計量が用いられる．本稿では，さまざまな文書間類似度について，距離・類似度・カーネル・順序尺度・相関係数の観点から，計量間の関係や同値性を論じた．さらに内容の同一性保持を目標として構築したコーパスを用いて，内容の差異と表現の差異それぞれに対する各計量のふるまいを調査し，文書間類似度に基づく自動評価の不安定さを明らかにした．
語義曖昧性解消の誤り分析を行う場合，まずどのような原因からその誤りが生じているかを調べ，誤りの原因を分類しておくことが一般的である．この分類のために，分析対象データに対して分析者7人が独自に設定した誤り原因のタイプを付与したが，各自の分析結果はかなり異なり，それらを議論によって統合することは負荷の高い作業であった．そこでクラスタリングを利用してある程度機械的にそれらを統合することを試み，最終的に9種類の誤り原因として統合した．この9種類の中の主要な3つの誤り原因により，語義曖昧性解消の誤りの9割が生じていることが判明した．またタイプ分類間の類似度を定義することで，統合した誤り原因のタイプ分類が，各自の分析結果を代表していることを示した．また統合した誤り原因のタイプ分類と各自の誤り原因のタイプ分類を比較し，ここで得られた誤り原因のタイプ分類が標準的であることも示した．
法律文書や技術文書等の専門文書に対する機械翻訳では，翻訳対象のサブ言語に特有の大域的な文構造を適切に捉えて翻訳することが高品質な訳文を得る上で必要不可欠である．本論文では，文内の長距離な並べ替えに焦点を当てることによって，大域的な並べ替えを行うための手法を提案する．提案する大域的並べ替え手法では，アノテートされていない平文学習データを対象として，構文解析を行うことなく大域的な並べ替えモデルを学習する．そして，大域的な並べ替えを従来型の構文解析による並べ替えと併用することによって，高精度な並べ替えを実現する．公開特許公報英文抄録(PatentAbstractsofJapan,PAJ)のサブ言語を対象とした日英翻訳および英日翻訳の評価実験を行ったところ，両言語方向において，大域的な並べ替えと構文に基づく並べ替えを組み合わせることによって翻訳品質向上が達成できることがわかった．
本稿では，将棋の解説文に対する固有表現を題材として，テキスト情報に加えて実世界情報を参照する固有表現認識を提案する．この題材での実世界情報は，固有表現認識の対象となる解説文が言及している将棋の局面である．局面は，盤面上の駒の配置と持ち駒であり，すべての可能な盤面状態がこれによって記述できる．提案手法では，まず各局面の情報をディープニューラルネットワークの学習方法の1つであるstackedauto-encoderを用いて事前学習を行う．次に，事前学習の結果をテキスト情報と組み合わせて固有表現認識モデルを学習する．提案手法を評価するために，条件付き確率場による方法等との比較実験を行った．実験の結果，提案手法は他の手法よりも高い精度を示し，実世界情報を用いることにより固有表現認識の精度向上が可能であることが示された．
並列構造解析の主たるタスクは並列する句の範囲を同定することである．並列構造は文の構文・意味の解析において有用な特徴となるが，これまで決定的な解析手法が確立されておらず，現在の最高精度の構文解析器においても誤りを生じさせる主たる要因となっている．既存の並列句範囲の曖昧性解消手法は並列構造の類似性のみの特性や構文解析器の結果に強く依存しているという問題があった．本研究では，近年自然言語解析に広く使用されているリカレントニューラルネットワークを用いて，構文解析の結果を用いずに単語の表層形と品詞情報のみから並列句の類似性と可換性の特徴ベクトルを計算し，並列構造の範囲を予測する手法を提案する．PennTreebankとGENIAコーパスを用いた実験の結果，提案手法によって先行研究を上回る解析精度を得た．
本論文では，テキストマイニング技術を用いて，株主招集通知の情報をデータベースに格納する業務の効率化を実現するための応用システムの研究について述べる．効率化したい業務とは，株主招集通知に記載されている議案の開始ページを予測し，その開始ページにおける議案の議案タイトルと議案内容を分類する業務である．本研究では，これらの業務を株主招集通知のテキスト情報を用いて自動的に行うシステムを開発し，実際に運用している．本研究によって実装したシステムと従来の人手による作業の比較実験の結果，作業時間は1/10程度に短縮された．議案分類の手法としては，学習データから抽出した特徴語の重みを用いた分類，多層ニューラルネットワーク（深層学習）を用いた分類，抽出した議案タイトルを用いた分類の三手法を用いた．さらに，各手法の評価を行い，各手法の議案ごとの有効性を確認した．
仮説推論は，与えられた観測に対する最良の説明を見つける推論の枠組みである．仮説推論は80年代頃から主に人工知能の分野で長らく研究されてきたが，近年，知識獲得技術の成熟に伴い，大規模知識を用いた仮説推論を実世界の問題へ適用するための土壌が徐々に整いつつある．しかしその一方で，大規模な背景知識を用いる際に生じる仮説推論の計算負荷の増大は，重大な問題である．特に言語の意味表示上の依存関係を表すリテラル（本論文では機能リテラルと呼ぶ）が含まれる場合に生じる探索空間の爆発的増大は，実問題への仮説推論の適用において大きな障害となっている．これに対し本論文では，機能リテラルの性質を利用して探索空間の枝刈りを行うことで，効率的に仮説推論の最適解を導く手法を提案する．具体的には，意味的な整合性を欠いた仮説を解空間から除外することで，推論全体の計算効率を向上させる．また，このような枝刈りが，ある条件が満たされる限り本来の最適解を損なわないことを示す．評価実験では，実在の言語処理の問題に対して，大規模背景知識を用いた仮説推論を適用し，その際の既存手法との計算効率の比較を行った．その結果として，提案手法が既存のシステムと比べ，数十〜数百倍ほど効率的に最適解が得られていることが確かめられた．
本稿では『現代日本語書き言葉均衡コーパス』のコアデータに対する文節係り受け・並列構造情報\modified{の}アノテーションについて述べる．統語構造のアノテーションに対して，文節係り受け情報と並列・同格構造\modified{を}分離してアノテーションする方法を提案する．さらに節境界を越える係り受け関係について，節の分類に基づきスコープを決めることでよりアノテーションの精緻化を行う．実作業の工程上の問題などにも言及しながら，アノテーション基準を概説する．また，アノテーションデータの基礎統計量について示す．
言語に関する能力を，客観的かつ自動的に把握する需要が高まっている．例えば，近年，日本において認知症は身近なものとなっているが，認知症は，言語能力に何らかの特徴が表出する可能性があることはよく知られている．言語能力を測り，それらの兆候を捉えることができれば，早期発見や療養に役立つ可能性がある．また，現在，多くの留学生が日本語教育機関において日本語を学んでおり，学習者の習熟度に対し，適切な評価を与えることが各教育機関に求められている．しかし，書く能力や話す能力の評価は，主に評価者の主観によって行われており，評価者によって判断に揺れが生じうる．機械によって自動的かつ客観的に言語能力を測定することができれば，評価者による揺れの生じない評価の一つとして活用できる可能性がある．これまでにも，言語能力の測定に関する取り組みはあるものの，いずれも人手を介して測定を行うためコストが高く，気軽に測定することは難しい．そこで本研究では，手軽に言語能力を測定可能なシステム「言秤（コトバカリ）」を提案する．本提案システムでは，(1)音声認識システムの組み込み，および(2)テキストデータから定量的に言語能力を測定する指標の採用を行うことで，従来人手で行っていたテキスト化および言語能力スコアの算出を自動化し，コストの軽減と手軽な測定を実現する．また，「被測定者自身による自己把握・状況改善（用途1）」および「被測定者以外による能力の高低の判断（用途2）」という観点から，言語能力スコア（Type・Token比）算出における音声認識システムの利用可能性について検証を行った．書き起こし結果および音声認識結果から得られる言語能力スコアは異なるため，閾値との比較のような，単純な言語能力スコアの対比による能力の高低の判断（用途2）は難しいことがわかった．また，同一時期に複数回測定し，書き起こし結果および音声認識結果から得られる言語能力スコアの相関を調べたところ，集団としては相関が見られなかった．一方，個人で分けると，相関が見られる発話者と見られない発話者がいることがわかった．相関が見られる発話者については，被測定者の言語能力スコアを継続的に測定し，その変化を観察することによる能力の判断（用途1）や言語能力の現状把握・維持・改善（用途2）ができる可能性が示唆された．
複雑化する機械翻訳システムを比較し，問題点を把握・改善するため，誤り分析が利用される．その手法として，様々なものが提案されているが，多くは単純にシステムの翻訳結果と正解訳の差異に着目して誤りを分類するものであり，人手による分析への活用を目的とするものではなかった．本研究では，人手による誤り分析を効率化する手法として，機械学習の枠組みを導入した誤り箇所選択手法を提案する．学習によって評価の低い訳出と高い訳出を分類するモデルを作成し，評価低下の手がかりを自動的に獲得することで，人手による誤り分析の効率化を図る．実験の結果，提案法を活用することで，人手による誤り分析の効率が向上した．
本研究の目的は，携帯メールによって収集した大学生の書いた授業感想文の感情評価を行い，学習態度を分析することによって，授業改善のための方略を得ることである．感情評価の基準として，興味，意欲，知識，考察の4つのカテゴリを使い感想文を分類した．その結果形態素レベルでは有意な差を見出せなかったが，文脈から分類した結果，成績の良い学生の感想文には意欲と考察が多く，成績の悪い学生の感想文には興味と知識の多いことが示された．さらに成績が良かった学生と悪かった学生から無作為に1名ずつを選び，その感想文を比較した結果，成績の良い学生は授業内容を再構成しているが，成績の悪い学生は教師が教えたままを示していることが明らかになった．以上により授業改善を行うには，学習者の意欲と考察が増すように，学習者が授業内容を再構成するように改善する必要性が示された．
本論文では，手紙文書とそれに対する応答文書など対となる二つの文書間における文レベルでの対応関係を推定する課題を提案し，解決手法を検討する．これまで，単一の文書内における文同士の関係や対話における発話同士の関係を対象とした研究は盛んに行われて来たのに対し，二文書間における文書を跨いだ文対応関係にはあまり注目されて来なかった．このような関係の例として，質問と応答，依頼と回答などが挙げられる．文対応関係を用いることで文書によるコミュニケーションをより細かい単位で説明できることから，本関係の推定が実現すれば様々な応用が期待できる．一例として，文書対の群から対応を持つ文を抽出すれば，各文書対でどのようなコミュニケーションが行われているかを提示することが可能となる．我々は文対応関係の自動推定を実現するため，本課題を文対応の有無を判定する分類問題とみなして条件付確率場を用いる手法を提案する．具体的には，推定した文の種類を文対応推定に活用する対話文書を対象とした従来手法を，本論文の課題に適用する手法を示す．加えて，文種類の推定と文対応の推定を同時に行う拡張モデルによる手法を提案する．実際の宿泊予約ウェブサイトにおけるレビュー・返答対を対象とした評価実験の結果，拡張モデルは拡張前のモデルよりも高い性能である適合率46.6\%,再現率61.0\%の推定性能を得た．
日本語は，各品詞にわたって待遇表現が発達している．中でも動詞に関する待遇表現は多岐にわたるが，待遇表現：「接頭辞オ＋本動詞＋補助動詞(オ〜型表現)」，および「接頭辞ゴ＋本動詞＋補助動詞(ゴ〜型表現)」は，日本語の動詞待遇表現における主要な表現である．両表現の違いについては，オに続く本動詞が和語であり，ゴに続く本動詞が漢語であるということが，従来の言語学的研究で指摘されてきた．しかし，両表現の言語心理的な違いを定量的に調べた研究は，これまで殆どなかった．\\今回，我々は，Scheffeの一対比較法を用いてオ〜型表現，およびゴ〜型表現に対して人々が感じる丁寧さの程度を数値化した上で，統計的検定を行って丁寧さの印象に関する両表現の違いを定量的に分析した．その結果，ゴ〜型表現はオ〜型表現に比べ，通常表現を待遇表現に変化させた場合に，通常表現からの丁寧さの変化量がより小さいことが分かった．そして，その原因として，待遇表現としての認識に関する両表現の違いが示唆された．
文間の接続関係を同定することは談話解析や複数文書要約，質問応答など多くの分野において重要である．本論文では連続する2文に対して文間の接続関係を同定する手法を提案する．提案手法は，入力文から抽出した構文情報や単語情報を用いて，大量のテキストデータの中から入力の連続2文に最も近い2文を検索し，この接続関係によって入力文の文間接続関係を推定する用例利用型(example-based)の手法によって行う．手法は，クラスタリングによって同じ接続関係を持ちやすい単語のクラスタを生成する．この結果生成された単語クラスタを用いて単語の汎化を行い，必ずしも同じ単語が使われていなくとも接続関係の観点から類似した用例をテキスト中から探す．最後に，この用例の接続関係をもって入力文の接続関係とする．以上の手法によって入力文の文体や語の難易度によらない汎用的な同定手法を実現することが可能となった．評価実験では人手による評価で75{\%}の正解率が得られ，提案手法の有効性を確認した．
本稿では，日本語を対象とした対話用述語項構造解析を提案する．従来，述語項構造解析は，主に新聞記事を対象に研究されてきた．新聞と対話ではさまざまな違いが存在するが，本稿ではこれを包括的に扱うため，対話用述語項構造解析器の構築を，新聞から対話への一種のドメイン適応とみなす．具体的には，対話では省略や代名詞化が新聞記事に比べて頻繁に現れるため，ゼロ代名詞照応機能付きの述語項構造解析をベースとし，これを対話に適応させる．パラメータ適応と，訓練コーパスがカバーしきれない語彙知識を大規模平文コーパスから自動獲得することにより，新聞記事用のものに比べ，対話に対して高精度な述語項構造解析を実現した．
本研究の目的は，歴史資料（史料）を対象に歴史知識の構造化の基盤となる「歴史オントロジー」を構築するシステムを開発し，広く提供することによって歴史学の発展に寄与することにある．この目標を具体的に検証するために，昭和15年に時の帝国学士院において始められた明治前日本科学史の編纂成果である『明治前日本科学史』（刊本全28巻）の全文を日本学士院の許諾の下に電子化し，明治前の日本の科学技術を創成してきた科学技術者に関する属性および業績の情報を抽出することにより，前近代日本の人物情報データベースの構築を試みる．人物の属性として人名とそれに対する役職名と地名を，人物の業績として人名とそれに対する書名を，いずれもパターンマッチングなどのルールベースの手法によって抽出する．『明治前日本科学史総説・年表』を対象とした性能評価を行った結果，人名，人名とその役職名，および人名とその地名について，F値で0.8を超える結果が得られた．
ある入力文書が多くの人にとってどの程度興味や関心を持つかを算出する指標を提案する．各個人の興味や関心は多種多様であり，これを把握することで情報のフィルタリング等を行う研究は知られているが，本研究では不特定多数すなわち大衆が全体でどの程度の興味を持つかについて検討を行った．このような技術は，不特定多数に対して閲覧されることを想定しているWebサイトにおける提示文書の選択や表示順の変更など，非常に重要な応用分野を持っている．我々は大衆の興味が反映されている情報源として順位付き文書を使用した．本手法ではこれを学習データとして利用して，文書に含まれる語句及び文書自体に興味の強弱を値として付与する手法を構築した．興味を値として扱うことで，興味の強弱を興味がある・ないの2値ではなく興味の程度を知ることや興味発生の要因分析を行うことが可能である．提案手法は，文書に含まれる語句を興味判別する素性として扱い，内容語，複合名詞，内容語及び複合名詞の組み合わせの3種類について比較，議論した．評価は，ニュース記事のランキングを対象にして，実際の順位とシステムの順位を比較した．その結果，順位相関に基づいた評価値は0.867であり，手法の有効性を確認した．さらに，ほぼ興味を持たれない記事に対して抽出精度0.90を超える精度で弁別できることを実験で確認した．
近年，医療文書の電子化が進み，大規模化する医療データから有用な情報を抽出・活用する技術が重要となっている．特に，診療記録中の症状名や診断名などの用語を自動抽出する技術は，症例検索などを実現する上で必要不可欠である．機械学習に基づく用語抽出では，辞書などの語彙資源の利用が訓練データに含まれない用語の認識に有効である．しかし，診療記録では多様な構成語彙の組合せからなる複合語が使用されるため，単純なマッチングに基づく辞書の利用では検出できない用語が存在し，語彙資源利用の効果は限定的となる．そこで，本稿では，語彙資源を有効活用した用語抽出を提案する．資源活用の1点目として，資源中の用語に対して語彙制限を行うことで，用語抽出に真に有用な語彙の獲得を行う．2点目として，資源から複合語の構成語彙である修飾語を獲得し，元の語彙に加えて獲得した修飾語を活用することで，テキスト中のより多くの用語を検出する拡張マッチングを行う．検出された用語の情報は機械学習の素性として用いる．NTCIR-10MedNLPテストコレクションを用いた抽出実験の結果，単純な語彙資源の利用時と比較して適合率および再現率の向上を実現し，本手法の有効性を確認した．また，肯定・否定などのモダリティ属性の分類を含めた抽出では，従来手法に対して，本手法が最も高い精度を実現した．
今日，大学は産学連携の一層の活性化が求められており，これを可能にするためには大学側のシーズを簡単に検索できるシステムが望まれる．そこで著者らは，産学連携の専門家が研究のシーズを専門用語によって簡単に検索することができるシステムの構築を狙いとし，その第一段階として専門用語抽出の研究を行っている．本研究ではこれまで研究されていない看護学分野を対象分野とした．予備研究によって，病気の症状や治療法を表す専門用語が情報検索分野における代表的な専門用語の抽出方法では抽出が難しいことが判明した．そこで，専門用語になりうる品詞の組合せの拡張と一般的な語を除去することで専門用語抽出の性能改善を図った．その結果，品詞の組合せを拡張することで再現率は83{\%}から99{\%}と専門用語をほぼもれなく抽出可能となった．更に，単語親密度に関する研究成果を活用することで適合率は42{\%}から55{\%}となり大幅に向上した．