SlideShare a Scribd company logo
1 of 20
Download to read offline
文章読解支援のための
語彙平易化
自然言語処理研究室
11313388 梶原智之
研究の背景
2
大量・多様なテキストデータ
アクセスは容易 理解は容易?
子供 大人 外国人 高齢者
研究の背景
3
大量・多様なテキストデータ
アクセスは容易 理解は容易?
子供 大人 外国人 高齢者
効率的な情報収集・知識獲得のため
言語能力の差を埋める技術が必要
文章読解支援のための語彙平易化
語彙平易化
4
入力文
未来は若者が担う
語彙的換言の生成
担う:伝承する,引継ぐ,支える,受け継ぐ
難解語の検出
担う
出力文
未来は若者が支える
語義曖昧性の解消
引継ぐ,支える,受け継ぐ
難易度に基づく並び替え
1:支える 2:受け継ぐ 3:引継ぐ
文中の難解な語をより平易な同義語に置換
語彙平易化の基本的な流れ
目次
① 語彙平易化のための語彙的換言の生成
•  知識に基づく語彙的換言手法の提案
•  用例に基づく語彙的換言手法の提案
② 語彙平易化のための研究資源の構築
•  語彙平易化のベースラインシステムの公開
•  語彙平易化の評価セットの公開
5
入力文
未来は若者が担う
語彙的換言の生成
担う:伝承する,引継ぐ,支える,受け継ぐ
難解語の検出
担う
出力文
未来は若者が支える
語義曖昧性の解消
引継ぐ,支える,受け継ぐ
難易度に基づく並び替え
1:支える 2:受け継ぐ 3:引継ぐ
目次
① 語彙平易化のための語彙的換言の生成
•  知識に基づく語彙的換言手法の提案
•  用例に基づく語彙的換言手法の提案
② 語彙平易化のための研究資源の構築
•  語彙平易化のベースラインシステムの公開
•  語彙平易化の評価セットの公開
6
入力文
未来は若者が担う
語彙的換言の生成
担う:伝承する,引継ぐ,支える,受け継ぐ
難解語の検出
担う
出力文
未来は若者が支える
語義曖昧性の解消
引継ぐ,支える,受け継ぐ
難易度に基づく並び替え
1:支える 2:受け継ぐ 3:引継ぐ
① 語彙的換言の生成:研究目的
•  語彙平易化の候補を列挙するために
高精度に網羅性高く語彙的換言を収集する必要がある
•  知識に基づく語彙的換言手法
•  特徴:辞書から規則的に語彙的換言を抽出する
•  長所:高精度に抽出できる
•  短所:網羅的に収集することはできない
7
 研究目的
   ・網羅性を向上させる
   ・語彙平易化への応用のため、
    平易な語彙的換言を抽出する
知識に基づく語彙的換言:関連研究
•  日本語WordNet(シソーラス)の概念ID:平原ら(2010)
•  語釈文の類似度計算:藤田ら(2000), 美野ら(2010)
•  元の単語よりも平易な換言が得られる保証はない
•  語釈文の主辞:鍜治ら(2003), 美野ら(2010)
•  国語辞典の語釈文は見出し語を平易に説明している
ため、主辞の抽出により平易な換言が得られる
•  網羅性の課題 e.g. 美野ら(2010) 精度:69%, 網羅性:49%
•  単一の国語辞典から語釈文の主辞を抽出
•  品詞を限定(鍜治ら:動詞, 美野ら:名詞)
•  ヒューリスティクス:語釈文の文末が主辞
8
ヒューリスティクスの限界
主要部終端型言語
先行研究の
ヒューリスティクス
知識に基づく語彙的換言:提案手法
9
語釈文全体から広く
換言候補を収集する
知識に基づく語彙的換言:網羅性の評価
10
49
38
45
67
76
84
0
20
40
60
80
100
先行研究 ベースライン1 ベースライン2 ベースライン3 提案手法1 提案手法2
網羅性[%]
美野ら
(2010) シソーラス
一般向け
国語辞典 小学国語辞典
換言知識
の併用
語釈文全体
から獲得
知識に基づく語彙的換言:精度の評価
11
69 67
42
48
62 58 58
70
0
20
40
60
80
100
先行研究 ベースライン
1
ベースライン
2
ベースライン
3
ベースライン
4
ベースライン
5
ベースライン
6
提案手法
精度[%]
美野ら
(2010)
WordNet
類似度
出現頻度 共起頻度
自己相互
情報量
単語
3-gram
頻度
文脈
ベクトル
類似度
6指標の
組合せ
投票
知識に基づく語彙的換言を用いた語彙平易化
100語 被験者:小学高学年5人 換言前の難解語 換言後の平易語
被験者の1人も理解できない語 25語 1語
被験者の過半数が理解できる語 55語 97語
被 験 者 の 全 員 が 理 解 で き る 語 33語 83語
100文 被験者:小学高学年5人 換言前の難解文 換言後の平易文
被験者の1人も理解できない文 6文 0文
被験者の過半数が理解できる文 71文 88文
被 験 者 の 全 員 が 理 解 で き る 文 24文 38文
被験者の過半数が***の方が
理 解 し や す い と 回 答 し た 文
35文 65文
被 験 者 の 全 員 が * * * の 方 が
理 解 し や す い と 回 答 し た 文
4文 22文
12
② 研究資源の構築:研究目的
13
•  読解支援を必要とする読者のためにも、研究を加速させるためにも、
語彙平易化システム・語彙平易化評価セットの公開が必要である
•  語彙平易化のベースラインシステムの公開
•  典型的な4つの機構を備えた標準的なシステムを構築する
•  システムをWebで公開することにより、読者に技術を届ける
•  標準的なベースラインとして提供し、研究の議論を深化させる
•  語彙平易化の評価セットの公開
•  自然言語処理アルゴリズムの一般的な評価尺度である
精度および再現率の自動評価の枠組みを提供する
•  共通の評価セットを提供し、性能の直接の比較を可能にする
•  従来の人手評価の課題を解決し、研究を加速させる
•  人手評価の課題:コスト、再現性
語彙平易化のベースラインシステムの公開
公開されているツールや言語
資源を組み合わせ、標準的な
アルゴリズムでシステムを構築
入力文
未来は若者が担う
語彙的換言の生成
担う:伝承する,引継ぐ,支える,受け継ぐ
難解語の検出
担う
出力文
未来は若者が支える
語義曖昧性の解消
引継ぐ,支える,受け継ぐ
難易度に基づく並び替え
1:支える 2:受け継ぐ 3:引継ぐ
形態素解析:MeCab
平易語:学習基本語彙
語彙的換言知識:
•  基本的意味関係の事例ベース
•  内容語換言辞書(SNOW D2)
•  動詞含意関係DB
•  日本語WordNet同義語DB
難易度:単語親密度DB
述語項構造解析:SynCha
格フレーム辞書:京都大学格フレーム 14
語彙平易化の評価セットの公開
入力文
未来は若者が担う
語彙的換言の生成
担う:伝承する,引継ぐ,支える,受け継ぐ
難解語の検出
担う
出力文
未来は若者が支える
語義曖昧性の解消
引継ぐ,支える,受け継ぐ
難易度に基づく並び替え
1:支える 2:受け継ぐ 3:引継ぐ
1.  語彙的換言データセットの構築
1.  対象語の選定
2.  クラウドソーシングを用いた語彙的換言の列挙
3.  複数の作業者による作業結果の統合
(クラウドソーシングを用いた語彙的換言の評価)
2.  語彙平易化データセットへの変換
1.  クラウドソーシングを用いた平易化候補の難易度による並び替え
2.  複数の作業者による作業結果の統合
15
語彙平易化の評価セットの公開
•  データセットの規模(クラウドソーシング:のべ500人が作業)
•  233語 10文脈
•  名詞:63語、動詞:72語、形容詞:50語、副詞:48語
•  語彙的換言と語彙平易化の評価のためのデータセット
•  二つの位置がピッタリ合ったところを【検出する】か、
差を【検出する】かという部分だけが異なる。
•  【検出する】発見する 1;検知する 4;見つける 1;
•  【平易】(見つける) (発見する・検出する) (検知する)【難解】
•  構築した語彙平易化システムの自動評価
Precision Recall F-measure 名詞 動詞 形容詞 副詞
89% 8% 15% 62文 65文 3文 0文
16
まとめ  http://www.jnlp.org/SNOW
語彙平易化のための語彙的換言手法を提案 精度:70% 網羅性:84%
1.  知識に基づく手法:国語辞典を利用したアプローチ(12:研究会奨励賞)
         小学生の読解支援への有効性を確認
2.  知識に基づく手法:手法1の網羅性を改善(13:査読付国際会議, 15:査読付学術論文)
3.  用例に基づく手法:文脈の種類数に着目したアプローチ(14:査読付国際会議)
語彙平易化のための研究資源を公開    精度:89% 再現率:8%
1.  シ ス テ ム:日本語で公開された初の語彙平易化システム(2/18 日経新聞)
      典型的な4つの機構を備えた標準的なベースライン
2.  評価セット:日本語で公開された初の語彙平易化評価セット
      精度と再現率の自動評価の枠組みを提供
      従来の人手評価のコストと再現性の課題を克服
17
研究業績 1/3
18
査読付き
学術論文
1
査読付き
国際会議
2
査読無し
国内学会
9
受賞 1
新聞掲載 1
研究業績 2/3
•  知識に基づく換言手法
•  梶原智之, 山本和英. 小学生の読解支援に向けた語釈文による換言.
NLP若手の会第7回シンポジウム, 発表1. 2012年9月.【奨励賞受賞】
•  梶原智之, 山本和英. 小学生の読解支援に向けた複数の換言知識を
併用した語彙平易化と評価.
言語処理学会第19回年次大会, pp.272-275. 2013年3月.
•  梶原智之, 山本和英. 小学生の読解支援に向けた語釈文から語彙的
換言を選択する手法.
ALAGIN&NLP若手の会合同シンポジウム, 発表23. 2013年9月.
•  Tomoyuki Kajiwara, Hiroshi Matsumoto, Kazuhide Yamamoto.
Selecting Proper Lexical Paraphrase for Children.
Proc. of ROCLING-2013, pp.769-772. October 2013.
•  梶原智之, 山本和英. 語釈文を用いた小学生のための語彙平易化.
情報処理学会論文誌. Vol.56, No.3. 2015年3月掲載予定.
19
研究業績 3/3
•  用例に基づく換言手法
•  梶原智之, 山本和英. 文脈の多様性に基づく名詞換言の提案.
言語処理学会第20回年次大会, pp.769-772. 2014年3月.
•  梶原智之, 山本和英. 文脈の多様性に基づく名詞換言の評価.
人工知能学会第28回全国大会, 3I4-2. 2014年5月.
•  梶原智之, 山本和英. 高頻度語は平易語なのか?.
NLP若手の会第9回シンポジウム, 発表P02. 2014年9月.
•  Tomoyuki Kajiwara, Kazuhide Yamamoto.
Noun Paraphrasing Based on a Variety of Contexts.
Proc. of PACLIC-2014. December 2014.
•  語彙平易化のための研究資源の構築
•  梶原智之, 山本和英. 日本語の語彙的換言知識の質的評価.
信学技報, Vol.114, No.366, pp.43-48. 2014年12月.
•  梶原智之, 山本和英. 日本語の語彙平易化システムの構築.
情報処理学会第77回全国大会. 2015年3月発表予定.
•  梶原智之, 山本和英. 日本語の語彙平易化評価セットの構築.
言語処理学会第21回年次大会. 2015年3月発表予定. 20

More Related Content

What's hot

DeepLearning 14章 自己符号化器
DeepLearning 14章 自己符号化器DeepLearning 14章 自己符号化器
DeepLearning 14章 自己符号化器hirono kawashima
 
[DL輪読会]Grokking: Generalization Beyond Overfitting on Small Algorithmic Datasets
[DL輪読会]Grokking: Generalization Beyond Overfitting on Small Algorithmic Datasets[DL輪読会]Grokking: Generalization Beyond Overfitting on Small Algorithmic Datasets
[DL輪読会]Grokking: Generalization Beyond Overfitting on Small Algorithmic DatasetsDeep Learning JP
 
大規模データ時代に求められる自然言語処理
大規模データ時代に求められる自然言語処理大規模データ時代に求められる自然言語処理
大規模データ時代に求められる自然言語処理Preferred Networks
 
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)Yoshitake Takebayashi
 
ECCV2020 Oral論文 完全読破(1/2)
ECCV2020 Oral論文 完全読破(1/2)ECCV2020 Oral論文 完全読破(1/2)
ECCV2020 Oral論文 完全読破(1/2)cvpaper. challenge
 
cvpaper.challenge 研究効率化 Tips
cvpaper.challenge 研究効率化 Tipscvpaper.challenge 研究効率化 Tips
cvpaper.challenge 研究効率化 Tipscvpaper. challenge
 
Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門Shohei Hido
 
[DL輪読会]Relational inductive biases, deep learning, and graph networks
[DL輪読会]Relational inductive biases, deep learning, and graph networks[DL輪読会]Relational inductive biases, deep learning, and graph networks
[DL輪読会]Relational inductive biases, deep learning, and graph networksDeep Learning JP
 
ベータ分布の謎に迫る
ベータ分布の謎に迫るベータ分布の謎に迫る
ベータ分布の謎に迫るKen'ichi Matsui
 
【DL輪読会】論文解説:Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem
【DL輪読会】論文解説:Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem【DL輪読会】論文解説:Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem
【DL輪読会】論文解説:Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling ProblemDeep Learning JP
 
論文紹介:Deep Mutual Learning
論文紹介:Deep Mutual Learning論文紹介:Deep Mutual Learning
論文紹介:Deep Mutual LearningToru Tamaki
 
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learningゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
 
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
PRML学習者から入る深層生成モデル入門PRML学習者から入る深層生成モデル入門
PRML学習者から入る深層生成モデル入門tmtm otm
 
Visual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使うVisual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使うAtsushi Hayakawa
 
数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理Taiji Suzuki
 
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State SpacesDeep Learning JP
 
機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践Preferred Networks
 
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法SSII
 
12. Diffusion Model の数学的基礎.pdf
12. Diffusion Model の数学的基礎.pdf12. Diffusion Model の数学的基礎.pdf
12. Diffusion Model の数学的基礎.pdf幸太朗 岩澤
 

What's hot (20)

強化学習1章
強化学習1章強化学習1章
強化学習1章
 
DeepLearning 14章 自己符号化器
DeepLearning 14章 自己符号化器DeepLearning 14章 自己符号化器
DeepLearning 14章 自己符号化器
 
[DL輪読会]Grokking: Generalization Beyond Overfitting on Small Algorithmic Datasets
[DL輪読会]Grokking: Generalization Beyond Overfitting on Small Algorithmic Datasets[DL輪読会]Grokking: Generalization Beyond Overfitting on Small Algorithmic Datasets
[DL輪読会]Grokking: Generalization Beyond Overfitting on Small Algorithmic Datasets
 
大規模データ時代に求められる自然言語処理
大規模データ時代に求められる自然言語処理大規模データ時代に求められる自然言語処理
大規模データ時代に求められる自然言語処理
 
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
 
ECCV2020 Oral論文 完全読破(1/2)
ECCV2020 Oral論文 完全読破(1/2)ECCV2020 Oral論文 完全読破(1/2)
ECCV2020 Oral論文 完全読破(1/2)
 
cvpaper.challenge 研究効率化 Tips
cvpaper.challenge 研究効率化 Tipscvpaper.challenge 研究効率化 Tips
cvpaper.challenge 研究効率化 Tips
 
Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門
 
[DL輪読会]Relational inductive biases, deep learning, and graph networks
[DL輪読会]Relational inductive biases, deep learning, and graph networks[DL輪読会]Relational inductive biases, deep learning, and graph networks
[DL輪読会]Relational inductive biases, deep learning, and graph networks
 
ベータ分布の謎に迫る
ベータ分布の謎に迫るベータ分布の謎に迫る
ベータ分布の謎に迫る
 
【DL輪読会】論文解説:Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem
【DL輪読会】論文解説:Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem【DL輪読会】論文解説:Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem
【DL輪読会】論文解説:Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem
 
論文紹介:Deep Mutual Learning
論文紹介:Deep Mutual Learning論文紹介:Deep Mutual Learning
論文紹介:Deep Mutual Learning
 
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learningゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
 
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
PRML学習者から入る深層生成モデル入門PRML学習者から入る深層生成モデル入門
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
 
Visual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使うVisual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使う
 
数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理
 
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
 
機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践
 
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
 
12. Diffusion Model の数学的基礎.pdf
12. Diffusion Model の数学的基礎.pdf12. Diffusion Model の数学的基礎.pdf
12. Diffusion Model の数学的基礎.pdf
 

Viewers also liked

単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築
単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築
単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築Tomoyuki Kajiwara
 
Noun Paraphrasing Based on a Variety of Contexts
Noun Paraphrasing Based on a Variety of ContextsNoun Paraphrasing Based on a Variety of Contexts
Noun Paraphrasing Based on a Variety of ContextsTomoyuki Kajiwara
 
Evaluation Dataset and System for Japanese Lexical Simplification
Evaluation Dataset and System for Japanese Lexical SimplificationEvaluation Dataset and System for Japanese Lexical Simplification
Evaluation Dataset and System for Japanese Lexical SimplificationTomoyuki Kajiwara
 
文献紹介:Simple English Wikipedia: A New Text Simplification Task
文献紹介:Simple English Wikipedia: A New Text Simplification Task文献紹介:Simple English Wikipedia: A New Text Simplification Task
文献紹介:Simple English Wikipedia: A New Text Simplification TaskTomoyuki Kajiwara
 
文章読解支援のための語彙平易化@第1回NLP東京Dの会
文章読解支援のための語彙平易化@第1回NLP東京Dの会文章読解支援のための語彙平易化@第1回NLP東京Dの会
文章読解支援のための語彙平易化@第1回NLP東京Dの会Tomoyuki Kajiwara
 
高頻度語は平易なのか?
高頻度語は平易なのか?高頻度語は平易なのか?
高頻度語は平易なのか?Tomoyuki Kajiwara
 
Incorporating word reordering knowledge into attention-based neural machine t...
Incorporating word reordering knowledge into attention-based neural machine t...Incorporating word reordering knowledge into attention-based neural machine t...
Incorporating word reordering knowledge into attention-based neural machine t...sekizawayuuki
 

Viewers also liked (9)

単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築
単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築
単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築
 
Noun Paraphrasing Based on a Variety of Contexts
Noun Paraphrasing Based on a Variety of ContextsNoun Paraphrasing Based on a Variety of Contexts
Noun Paraphrasing Based on a Variety of Contexts
 
joint_seminar
joint_seminarjoint_seminar
joint_seminar
 
Evaluation Dataset and System for Japanese Lexical Simplification
Evaluation Dataset and System for Japanese Lexical SimplificationEvaluation Dataset and System for Japanese Lexical Simplification
Evaluation Dataset and System for Japanese Lexical Simplification
 
文献紹介:Simple English Wikipedia: A New Text Simplification Task
文献紹介:Simple English Wikipedia: A New Text Simplification Task文献紹介:Simple English Wikipedia: A New Text Simplification Task
文献紹介:Simple English Wikipedia: A New Text Simplification Task
 
文章読解支援のための語彙平易化@第1回NLP東京Dの会
文章読解支援のための語彙平易化@第1回NLP東京Dの会文章読解支援のための語彙平易化@第1回NLP東京Dの会
文章読解支援のための語彙平易化@第1回NLP東京Dの会
 
tmu_science_cafe02
tmu_science_cafe02tmu_science_cafe02
tmu_science_cafe02
 
高頻度語は平易なのか?
高頻度語は平易なのか?高頻度語は平易なのか?
高頻度語は平易なのか?
 
Incorporating word reordering knowledge into attention-based neural machine t...
Incorporating word reordering knowledge into attention-based neural machine t...Incorporating word reordering knowledge into attention-based neural machine t...
Incorporating word reordering knowledge into attention-based neural machine t...
 

Similar to 文章読解支援のための語彙平易化

日本語の語彙平易化システムの構築
日本語の語彙平易化システムの構築日本語の語彙平易化システムの構築
日本語の語彙平易化システムの構築Tomoyuki Kajiwara
 
日本語の語彙平易化システムおよび評価セットの構築
日本語の語彙平易化システムおよび評価セットの構築日本語の語彙平易化システムおよび評価セットの構築
日本語の語彙平易化システムおよび評価セットの構築Tomoyuki Kajiwara
 
言語資源と付き合う
言語資源と付き合う言語資源と付き合う
言語資源と付き合うYuya Unno
 
論文紹介:WWWからの大規模動詞含意知識の獲得
論文紹介:WWWからの大規模動詞含意知識の獲得論文紹介:WWWからの大規模動詞含意知識の獲得
論文紹介:WWWからの大規模動詞含意知識の獲得swenbe
 
日本語の語彙平易化評価セットの構築
日本語の語彙平易化評価セットの構築日本語の語彙平易化評価セットの構築
日本語の語彙平易化評価セットの構築Tomoyuki Kajiwara
 
さくさくテキストマイニング入門セッション
さくさくテキストマイニング入門セッションさくさくテキストマイニング入門セッション
さくさくテキストマイニング入門セッションantibayesian 俺がS式だ
 
大規模言語モデルとChatGPT
大規模言語モデルとChatGPT大規模言語モデルとChatGPT
大規模言語モデルとChatGPTnlab_utokyo
 
論文紹介 A Bayesian framework for word segmentation: Exploring the effects of con...
論文紹介 A Bayesian framework for word segmentation: Exploring the effects of con...論文紹介 A Bayesian framework for word segmentation: Exploring the effects of con...
論文紹介 A Bayesian framework for word segmentation: Exploring the effects of con...Akira Taniguchi
 
20190324 第6章 テキストデータのための素性
20190324 第6章 テキストデータのための素性20190324 第6章 テキストデータのための素性
20190324 第6章 テキストデータのための素性Kazuki Motohashi
 
Efficient estimation of word representations in vector space
Efficient estimation of word representations in vector spaceEfficient estimation of word representations in vector space
Efficient estimation of word representations in vector spacetetsuo ishigaki
 
Semi supervised sequence tagging with bidirectional language models
Semi supervised sequence tagging with bidirectional language modelsSemi supervised sequence tagging with bidirectional language models
Semi supervised sequence tagging with bidirectional language models浩気 西山
 
言語と知識の深層学習@認知科学会サマースクール
言語と知識の深層学習@認知科学会サマースクール言語と知識の深層学習@認知科学会サマースクール
言語と知識の深層学習@認知科学会サマースクールYuya Unno
 
人間とのインタラクションにより言葉と行動を学習するロボット, 岩橋直人
人間とのインタラクションにより言葉と行動を学習するロボット, 岩橋直人人間とのインタラクションにより言葉と行動を学習するロボット, 岩橋直人
人間とのインタラクションにより言葉と行動を学習するロボット, 岩橋直人KIT Cognitive Interaction Design
 
iYES オンラインプログラム
iYES オンラインプログラムiYES オンラインプログラム
iYES オンラインプログラムiYES Corporation
 

Similar to 文章読解支援のための語彙平易化 (15)

日本語の語彙平易化システムの構築
日本語の語彙平易化システムの構築日本語の語彙平易化システムの構築
日本語の語彙平易化システムの構築
 
日本語の語彙平易化システムおよび評価セットの構築
日本語の語彙平易化システムおよび評価セットの構築日本語の語彙平易化システムおよび評価セットの構築
日本語の語彙平易化システムおよび評価セットの構築
 
言語資源と付き合う
言語資源と付き合う言語資源と付き合う
言語資源と付き合う
 
論文紹介:WWWからの大規模動詞含意知識の獲得
論文紹介:WWWからの大規模動詞含意知識の獲得論文紹介:WWWからの大規模動詞含意知識の獲得
論文紹介:WWWからの大規模動詞含意知識の獲得
 
日本語の語彙平易化評価セットの構築
日本語の語彙平易化評価セットの構築日本語の語彙平易化評価セットの構築
日本語の語彙平易化評価セットの構築
 
1 3-2
1 3-21 3-2
1 3-2
 
さくさくテキストマイニング入門セッション
さくさくテキストマイニング入門セッションさくさくテキストマイニング入門セッション
さくさくテキストマイニング入門セッション
 
大規模言語モデルとChatGPT
大規模言語モデルとChatGPT大規模言語モデルとChatGPT
大規模言語モデルとChatGPT
 
論文紹介 A Bayesian framework for word segmentation: Exploring the effects of con...
論文紹介 A Bayesian framework for word segmentation: Exploring the effects of con...論文紹介 A Bayesian framework for word segmentation: Exploring the effects of con...
論文紹介 A Bayesian framework for word segmentation: Exploring the effects of con...
 
20190324 第6章 テキストデータのための素性
20190324 第6章 テキストデータのための素性20190324 第6章 テキストデータのための素性
20190324 第6章 テキストデータのための素性
 
Efficient estimation of word representations in vector space
Efficient estimation of word representations in vector spaceEfficient estimation of word representations in vector space
Efficient estimation of word representations in vector space
 
Semi supervised sequence tagging with bidirectional language models
Semi supervised sequence tagging with bidirectional language modelsSemi supervised sequence tagging with bidirectional language models
Semi supervised sequence tagging with bidirectional language models
 
言語と知識の深層学習@認知科学会サマースクール
言語と知識の深層学習@認知科学会サマースクール言語と知識の深層学習@認知科学会サマースクール
言語と知識の深層学習@認知科学会サマースクール
 
人間とのインタラクションにより言葉と行動を学習するロボット, 岩橋直人
人間とのインタラクションにより言葉と行動を学習するロボット, 岩橋直人人間とのインタラクションにより言葉と行動を学習するロボット, 岩橋直人
人間とのインタラクションにより言葉と行動を学習するロボット, 岩橋直人
 
iYES オンラインプログラム
iYES オンラインプログラムiYES オンラインプログラム
iYES オンラインプログラム
 

More from Tomoyuki Kajiwara

20150702文章読解支援のための日本語の語彙平易化システム
20150702文章読解支援のための日本語の語彙平易化システム20150702文章読解支援のための日本語の語彙平易化システム
20150702文章読解支援のための日本語の語彙平易化システムTomoyuki Kajiwara
 
文献紹介:SemEval-2012 Task 1: English Lexical Simplification
文献紹介:SemEval-2012 Task 1: English Lexical Simplification文献紹介:SemEval-2012 Task 1: English Lexical Simplification
文献紹介:SemEval-2012 Task 1: English Lexical SimplificationTomoyuki Kajiwara
 
文献紹介:新聞記事中の難解語を平易な表現へ変換する手法の提案
文献紹介:新聞記事中の難解語を平易な表現へ変換する手法の提案文献紹介:新聞記事中の難解語を平易な表現へ変換する手法の提案
文献紹介:新聞記事中の難解語を平易な表現へ変換する手法の提案Tomoyuki Kajiwara
 
文献紹介:格フレームの対応付けに基づく用言の言い換え
文献紹介:格フレームの対応付けに基づく用言の言い換え文献紹介:格フレームの対応付けに基づく用言の言い換え
文献紹介:格フレームの対応付けに基づく用言の言い換えTomoyuki Kajiwara
 
文献紹介:言い換え技術に関する研究動向
文献紹介:言い換え技術に関する研究動向文献紹介:言い換え技術に関する研究動向
文献紹介:言い換え技術に関する研究動向Tomoyuki Kajiwara
 
日本語の語彙的換言知識の質的評価
日本語の語彙的換言知識の質的評価日本語の語彙的換言知識の質的評価
日本語の語彙的換言知識の質的評価Tomoyuki Kajiwara
 
文脈の多様性に基づく名詞換言の評価
文脈の多様性に基づく名詞換言の評価文脈の多様性に基づく名詞換言の評価
文脈の多様性に基づく名詞換言の評価Tomoyuki Kajiwara
 
文脈の多様性に基づく名詞換言の提案
文脈の多様性に基づく名詞換言の提案文脈の多様性に基づく名詞換言の提案
文脈の多様性に基づく名詞換言の提案Tomoyuki Kajiwara
 
機械学習を用いたニ格深層格の自動付与の検討
機械学習を用いたニ格深層格の自動付与の検討機械学習を用いたニ格深層格の自動付与の検討
機械学習を用いたニ格深層格の自動付与の検討Tomoyuki Kajiwara
 
Selecting Proper Lexical Paraphrase for Children
Selecting Proper Lexical Paraphrase for ChildrenSelecting Proper Lexical Paraphrase for Children
Selecting Proper Lexical Paraphrase for ChildrenTomoyuki Kajiwara
 
小学生の読解支援に向けた語釈文から語彙的換言を選択する手法
小学生の読解支援に向けた語釈文から語彙的換言を選択する手法小学生の読解支援に向けた語釈文から語彙的換言を選択する手法
小学生の読解支援に向けた語釈文から語彙的換言を選択する手法Tomoyuki Kajiwara
 
小学生の読解支援に向けた複数の換言知識を併用した語彙平易化と評価
小学生の読解支援に向けた複数の換言知識を併用した語彙平易化と評価小学生の読解支援に向けた複数の換言知識を併用した語彙平易化と評価
小学生の読解支援に向けた複数の換言知識を併用した語彙平易化と評価Tomoyuki Kajiwara
 
小学生の読解支援に向けた語釈文による換言
小学生の読解支援に向けた語釈文による換言小学生の読解支援に向けた語釈文による換言
小学生の読解支援に向けた語釈文による換言Tomoyuki Kajiwara
 
対話型自動作曲システムに関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビで異なる印象を感じさせる楽曲生成-
対話型自動作曲システムに関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビで異なる印象を感じさせる楽曲生成-対話型自動作曲システムに関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビで異なる印象を感じさせる楽曲生成-
対話型自動作曲システムに関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビで異なる印象を感じさせる楽曲生成-Tomoyuki Kajiwara
 
IGAを用いた個人の感性を反映した楽曲作成に関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビに異なる感性的印象を感じさせる楽曲生成手法-
IGAを用いた個人の感性を反映した楽曲作成に関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビに異なる感性的印象を感じさせる楽曲生成手法-IGAを用いた個人の感性を反映した楽曲作成に関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビに異なる感性的印象を感じさせる楽曲生成手法-
IGAを用いた個人の感性を反映した楽曲作成に関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビに異なる感性的印象を感じさせる楽曲生成手法-Tomoyuki Kajiwara
 

More from Tomoyuki Kajiwara (17)

20190315 nlp
20190315 nlp20190315 nlp
20190315 nlp
 
20180208公聴会
20180208公聴会20180208公聴会
20180208公聴会
 
20150702文章読解支援のための日本語の語彙平易化システム
20150702文章読解支援のための日本語の語彙平易化システム20150702文章読解支援のための日本語の語彙平易化システム
20150702文章読解支援のための日本語の語彙平易化システム
 
文献紹介:SemEval-2012 Task 1: English Lexical Simplification
文献紹介:SemEval-2012 Task 1: English Lexical Simplification文献紹介:SemEval-2012 Task 1: English Lexical Simplification
文献紹介:SemEval-2012 Task 1: English Lexical Simplification
 
文献紹介:新聞記事中の難解語を平易な表現へ変換する手法の提案
文献紹介:新聞記事中の難解語を平易な表現へ変換する手法の提案文献紹介:新聞記事中の難解語を平易な表現へ変換する手法の提案
文献紹介:新聞記事中の難解語を平易な表現へ変換する手法の提案
 
文献紹介:格フレームの対応付けに基づく用言の言い換え
文献紹介:格フレームの対応付けに基づく用言の言い換え文献紹介:格フレームの対応付けに基づく用言の言い換え
文献紹介:格フレームの対応付けに基づく用言の言い換え
 
文献紹介:言い換え技術に関する研究動向
文献紹介:言い換え技術に関する研究動向文献紹介:言い換え技術に関する研究動向
文献紹介:言い換え技術に関する研究動向
 
日本語の語彙的換言知識の質的評価
日本語の語彙的換言知識の質的評価日本語の語彙的換言知識の質的評価
日本語の語彙的換言知識の質的評価
 
文脈の多様性に基づく名詞換言の評価
文脈の多様性に基づく名詞換言の評価文脈の多様性に基づく名詞換言の評価
文脈の多様性に基づく名詞換言の評価
 
文脈の多様性に基づく名詞換言の提案
文脈の多様性に基づく名詞換言の提案文脈の多様性に基づく名詞換言の提案
文脈の多様性に基づく名詞換言の提案
 
機械学習を用いたニ格深層格の自動付与の検討
機械学習を用いたニ格深層格の自動付与の検討機械学習を用いたニ格深層格の自動付与の検討
機械学習を用いたニ格深層格の自動付与の検討
 
Selecting Proper Lexical Paraphrase for Children
Selecting Proper Lexical Paraphrase for ChildrenSelecting Proper Lexical Paraphrase for Children
Selecting Proper Lexical Paraphrase for Children
 
小学生の読解支援に向けた語釈文から語彙的換言を選択する手法
小学生の読解支援に向けた語釈文から語彙的換言を選択する手法小学生の読解支援に向けた語釈文から語彙的換言を選択する手法
小学生の読解支援に向けた語釈文から語彙的換言を選択する手法
 
小学生の読解支援に向けた複数の換言知識を併用した語彙平易化と評価
小学生の読解支援に向けた複数の換言知識を併用した語彙平易化と評価小学生の読解支援に向けた複数の換言知識を併用した語彙平易化と評価
小学生の読解支援に向けた複数の換言知識を併用した語彙平易化と評価
 
小学生の読解支援に向けた語釈文による換言
小学生の読解支援に向けた語釈文による換言小学生の読解支援に向けた語釈文による換言
小学生の読解支援に向けた語釈文による換言
 
対話型自動作曲システムに関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビで異なる印象を感じさせる楽曲生成-
対話型自動作曲システムに関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビで異なる印象を感じさせる楽曲生成-対話型自動作曲システムに関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビで異なる印象を感じさせる楽曲生成-
対話型自動作曲システムに関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビで異なる印象を感じさせる楽曲生成-
 
IGAを用いた個人の感性を反映した楽曲作成に関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビに異なる感性的印象を感じさせる楽曲生成手法-
IGAを用いた個人の感性を反映した楽曲作成に関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビに異なる感性的印象を感じさせる楽曲生成手法-IGAを用いた個人の感性を反映した楽曲作成に関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビに異なる感性的印象を感じさせる楽曲生成手法-
IGAを用いた個人の感性を反映した楽曲作成に関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビに異なる感性的印象を感じさせる楽曲生成手法-
 

文章読解支援のための語彙平易化