授業計画 卒研プレゼミナール 言語処理研究室 （第２回） Language Processing Laboratory 芝浦工業大学 工学部 情報工学科 杉本 徹 2016年11月16日 前回もらった質問への答え（１） • 自然言語処理全般について • 第１回（11/9） – 自然言語処理（NLP）の概要 – 研究分野紹介 • NLPの基礎技術 • 自然言語対話システム – 研究室紹介 • 第２回（11/16） – 研究分野紹介 • Web言語情報処理 – 研究テーマ紹介 前回もらった質問への答え（２） • 対話システムについて – 自然言語処理の研究で最近ホットなものは？ – タスク指向型と雑談対話システムの研究の違いは？ – 自然言語処理のビジネス応用例は？ – タスク指向型システムはどこで使われているか？ – 主にどんな言語の研究が行われているか？ – 雑談対話システムにおける親近感の評価方法 – 自然言語処理と機械学習の関係は？ – 雑談対話システムのユーザ満足度を高めるには？ – 自然言語処理とテキストマイニングとの関係は？ – ライフログ対話システムは入力の手間が面倒では – ユーザインタフェースや人間工学との関係は？ – 対話システムでユーザの感情を読み取る方法 – ユーザの悩み相談に応じる対話システムは作れる？ 前回もらった質問への答え（３） • 卒業研究について 前回もらった質問への答え（４） • 卒業研究について – 卒業研究テーマを自分で決めるのは難しくないか？ – 研究室に入る前に勉強しておくべきことは？ – 卒業研究の共同研究（２人１組など）について – プログラミングができないと厳しいか？ – 過去に外部の企業との共同研究はあったか？ – 勉強会やゼミでどのような本・論文を輪講するか？ – ゼミが行われる時間，回数 – 研究室の雰囲気は？ 1 １年前期「情報工学通論」 資料より 自然言語処理の研究と情報工学科カリキュラムの関係 研究テーマ決定までの日程 １２月，1月 2月～3月 自然言語処理 顔合わせ 研究テーマ相談 進路相談 研究分野 決定 希望研究テーマ発表会 論文輪講（自由参加） Java 講習会（3日間） 4月～7月 グループゼミ（週1回） 書籍・論文輪講（週1, 2回） 7月末 前期末発表会 モデル化のツール ３年次 研究テーマ 決定 ２年次 自然言語処理 データ解析法 人工知能 ソフトウェア工学 パターン認識 H.C.インタラクション 数理論理学 システム化の基礎 モデル化の内容 コンパイラ 高度情報演習 データ構造とアルゴリズム プログラミング言語論 基礎情報演習 形式言語とオートマトン １年次 離散数学 確率論と情報理論 プログラミング入門 8 今日の内容 １．研究分野紹介 ③ Web言語情報処理 １．研究分野紹介 ③ Web 言語情報処理 ２．来年度の卒研テーマ候補の紹介 ３．まとめ 杉本研における研究の全体像 杉本研の研究テーマ 1. 自然言語処理の基礎技術 応用（１） 応用（２） 対話型ユーザ・ インタフェース Web 情報の 知的活用 意味の理解・処理技術 ソフトウェア技術 Java，XML，ネットワーク， DB，エージェントなど – 言語の意味を扱う技術の開発・改良 言語資源 （EDR等） オントロジー （Semantic Web） 言語の意味 2. 自然言語対話システム – 言語を使った親しみ易く個人化されたインタフェース 3. Web 言語情報処理 – Web上に蓄積された知識・知恵の活用技術 言語理論 対話的応答 4. その他（ニーズ指向の研究） – 言語を使った日常的な知的活動の支援 2 World Wide Web の現状と課題 • Web 上の情報量が増える一方で， – 役に立たない情報も多い – 関連する情報が複数のサイトに分散 対策 Webページの意味内容を反映した情報処理 技術を開発することにより， – ユーザの負担が小さい高精度な情報検索 – 複数のサイトに分散した関連情報の統合 を実現する • 増え続ける情報の海に溺れるユーザ – 有用な情報にたどり着くまでの手間が増大 – Web の恩恵を活用し切れない Web 言語情報処理とは？ • Web ページの文章を意味解析することにより， • 情報処理技術（データベース，ネットワーク） • 人工知能，自然言語処理 研究例１： 情報の全体像を把握するために – 情報検索の精度を高める • 同種の情報をグループ化するとともに，異種の情報 についてはそれらの関係の種類を明らかにすること で，膨大な量の情報を整理し，扱いやすくする – Web 上にある様々な有益な知識・知恵を活用でき るようにする • 体系的知識（ontology）を利用した研究例 – Web 上の情報を基に，言語解析の能力を高める （例： 辞書項目の自動的追加） – 「学習項目オントロジーに基づく情報工学教材の体系化」 （情報処理学会大会2012，および STANS09 で発表） • クラスタリングを利用した研究例 – 「Web上のレシピ情報のクラスタリング」 – 「ブログのクラスタリングと観点付与」 情報工学教材の体系化・検索・推薦 • Web上にある講義資料などの教材を，学習分 野に関する知識（オントロジー）を用いて体系 化し，検索・推薦できるようにする ブログのクラスタリングと観点付与 トピック：育児 育児について詳しく書かれ ているブログを探したい！ 保育園 離乳食 Web上の 講義資料など 検索 玩具 教材情報ＤＢ 赤ちゃん 育児を検索クエリとして ブログを検索 キーワード 抽出 対応付け 学習項目・領域 の知識 （オントロジー） 枠内は観点の例を表す 3 研究例２： 有用な情報の抽出 • 単語の出現頻度だけでなく，言葉のつながりと意味を ふまえて，有用な情報と有用でない情報を区別する 小説レビューにおける有用と思われる情報の選別 抽出条件を決めるために，レビュー文から有用と 思われる情報を手作業で抽出し，情報の種類ごと に分類する．その後，抽出条件を決定する • 研究例 – 「小説選択を支援する情報のレビューからの抽出」 •ユーザタイプ •他作品との比較 •悪かった点 •良かった点 •著者情報 •メディア化情報 – 「ユーザの気分・状況に適した楽曲の推薦システム」 – 「ブログ記事からのローカルスポット情報の抽出」 「お出かけ情報」の抽出 • 観光地（例：金閣寺）に関する情報 – 近くの「錦鶴」は湯豆腐がおいしい – 室町ファンなら等持院もお勧め – 「陸舟の松」は素晴らしい • ローカルスポット（例：こども図書館）の情報 – 床暖房の床で本が読める – 大型絵本のコーナーが充実している – 駐車場は余裕ある 抽出条件 研究室メンバーによる研究紹介 • Ｍ２ 易迪君 「ニュース記事を用いた株価動向の予測」 • ４年 浅見君 「Word2vecを用いた会話の話題に対する 連想語の取得」 杉本研の研究テーマ 1. 自然言語処理の基礎技術 ２．来年度の卒研テーマ候補 の紹介 – 言語の意味を扱う技術の開発・改良 2. 自然言語対話システム – 言語を使った親しみ易く個人化されたインタフェース 3. Web 言語情報処理 – Web上に蓄積された知識・知恵の活用技術 4. その他（ニーズ指向の研究） – 言語を使った日常的な知的活動の支援 4 研究テーマ１： 自然言語処理の基礎技術 研究室内で利用可能な言語資源 「言語の意味を扱う技術の開発・改良」 • 統計的手法を用いた意味解析（語義曖昧性解消， 意味役割付与，指示性推定，照応解析など） • EDR辞書と他の言語資源を併用した意味解析 • 日本語文の述語論理式への変換 • 観点に依存した単語間の類似度計算 • 単語の連想のモデル化 • 形容詞や感性語の意味のモデル化 • 形態素解析や係り受け解析の改良 など 研究テーマ２： 自然言語対話システム • • • • • • • • • EDR電子化辞書（単語，概念，共起，コーパス） NTT 日本語語彙大系 国語研 分類語彙表 毎日新聞記事コーパス（3年分） Web上のテキストの N-gram データ（Google） 京大格フレーム辞書 理研対話コーパス 岩波国語辞典コーパス 現代日本語書き言葉均衡コーパス など 親近感を与える雑談対話システムのイメージ 「言語を使った親しみやすく個人化されたインタフェース」 • 「知ってる君」 プロジェクト おはよう！ 今日の予定は？ – Webの情報を利用して対話を行うエージェント ユーザ 会話経験による 会話ロボット 学習・成長 感情，人格 • 対話を通じて成長する雑談対話システム （パーソナリティ） • 感性語を使い，感情をもった対話システム 一般常識 • 音声認識に用いる言語モデルの構築手法 – 対話領域に適した言語モデルを効率的に構築する • コミュニケーションロボットとの音声対話 会話内容の理解・記憶 新しい話題の提供（Web） など 研究テーマ３： Web言語情報処理 研究テーマ４： その他（ニーズ指向の研究） 「Web上に蓄積された知識・知恵の活用技術」 • 有用なブログの発見，クラスタリング • ブログからのお出かけ情報の抽出 • CGM（例：レビュー記事，twitter，ブログ）からの 気になる情報の抽出，要約，推薦 • 特定の話題に関する Web 上の情報の要約 • 時事ニュースを用いた株価動向予測 など • 言語を使った日常的な知的活動の支援 – 文章作成の支援 • 単語や句の用例検索，文章校正支援，英作文支援 – 学術文書（論文など）からの有用な情報の抽出 • 専門用語の抽出・検索，共起傾向の分析 → 文献調査の支援 – 講義映像の視聴支援 • 日本語講義（留学生向け）や英語講義（日本人向け）の 要約字幕作成，講義内容要約作成 5 来年の卒研テーマ候補（まとめ） 自然言語 対話システム Web 言語情報 その他の応用 有用な情報の発見 文書作成支援 （用例検索・校正・ ブログの分類 「知ってる君」 英作文支援） お出かけ情報抽出 雑談対話 学術情報抽出 情報の要約 感性語，感情 講義映像視聴支援 株価動向予測 音声認識，ロボット ３．まとめ 自然言語処理の基礎技術 統計的意味解析，辞書利用，論理式変換 単語の類似度，連想，形容詞の意味 研究室の方針 • 研究テーマは教員と相談して決める 期待する卒研生は・・・ • プログラミングが好き，またはスキルを磨きたい人 • 自然言語と関連する研究テーマ • 要プログラミング（Java が中心，C なども可） • ゼミへの出席を重視 • 年度末に学会発表を目指す • 大学院進学希望者歓迎！ • 最先端の夢のある研究に取り組む意欲のある人 ソフトウェアと人工知能の技術をフルに活用して， 人間の知能の本質に迫る10年先，20年先 を見据えた奥深い研究に挑戦しませんか？ 成績評価 • 出席（ミニッツペーパー×2回）およびレポートにより 評価する • レポート課題 以下の内容について，1,200文字程度（MS Word または PDF）にまとめて提出せよ． プレゼミで紹介した以下の研究テーマのうちいずれか１つ を選び，それについて考えたこと（考察）を書け． (1) NLP の基礎技術（第１回で紹介） (2) 自然言語対話システム（第１回で紹介） (3) Web 言語情報処理（第２回で紹介） 提出方法： メールに添付して提出（sugimoto@～） 提出期限： 11月30日（水） 6
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