研究分野

自然言語処理

  • P-1-42
    成瀬 辰 (明治大学大学院先端数理科学研究科先端メディアサイエンス専攻)
    小松 孝徳 (明治大学総合数理学部)
    本研究では,SNSユーザがSNS利用中に不快に感じる状況についての調査を行った。その結果, XやInstagramの利用頻度が高いユーザは自分の好きなものについてのネガティブなコメントに不快感を覚えることが明らかとなった一方,SNSでの投稿が少ないユーザは根拠のない偏見による投稿に対して不快感を抱くことが明らかとなった。そして多くのユーザが,ある対象を一方的に見下すような表現を含む投稿に不快感を抱いたことがあることが明らかになった。
  • P-1-51A
    前田 晃弘 (北陸先端科学技術大学院大学)
    鳥居 拓馬 (東京電機大学)
    日髙 昇平 (北陸先端科学技術大学院大学)
    単語類似度の知覚が単語を提示する順序に影響される現象(順序効果)を説明するため,文脈に対応する部分空間を反映した新たな単語分散表現のモデルを提案する.実験データを用いて部分空間の違いが非対称な類似度評価をもたらすか否か検証する.
  • P-2-16
    佐々木 康佑 (静岡大学)
    西川 純平 (静岡大学)
    森田 純哉 (静岡大学)
    本研究は,文脈に応じたSynset選択に基づき単語の定量的意味を抽出する手法を検討した.入力単語のカテゴリを区別して定量的意味を抽出し,ロボットのジェスチャーに反映させることで,人間が持つ定量的な軸を抽出することを目指した.ジェスチャーと発話の自然さを評価する実験を行った結果,文脈を考慮したアプローチにおいて,カテゴリだけでなく各単語に着目するなど,さらなる文脈の考慮が必要であることが示された.
  • P-3-41
    黒田 航 (杏林大学医学部)
    Hierarchical Dirichlet Process (HDP) is a non-parametric version of Latent Dirichlet Allocation (LDA). HDP was used for unsupervised extraction of 1) constitutive patterns of English words (either in spelling or pronunciation) and 2) associative patterns between spellings and pronunciations in such a setting that words are “documents” and their character n-grams are “terms”, with distinction between continuous “regular” n-grams and discontinuous “skippy” n-grams. Results suggest regular n-grams allow extraction of morphemes, whereas skippy n-grams allow extraction of abstract patterns that rather capture rules of word-formation. The proposed method is language-independent, and therefore is applicable to any language in unsupervised manner.