共同研究・競争的資金等の研究課題

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No.	提供機関	制度名	タイトル	研究種目	研究期間	資金種別	研究概要
1	日本学術振興会	科学研究費助成事業	潜在拡散モデルを用いたニューラル機械翻訳の研究	基盤研究(C)	2024/04-2027/03
2	情報通信研究機構 (NICT)	自動翻訳の精度向上のための「マルチモーダル情報の外部制御可能なモデリング」の研究開発	マルチモーダル情報理解と制御可能なテキスト生成の研究開発		2022/01-2026/03
3	情報通信研究機構 (NICT)	自動翻訳の精度向上のための「マルチモーダル情報の外部制御可能なモデリング」の研究開発	マルチモーダル情報理解と制御可能なテキスト生成の研究開発		2022/01-2026/03
4	日本学術振興会	科学研究費助成事業	ニューラル機械翻訳のためのコンテキストアウェアな潜在変数モデルの研究	基盤研究(C)	2021/04-2024/03		令和3年度は研究の目的および研究実施計画に基づき、潜在変数付きトランスフォーマー機械翻訳の開発と実験を行った。潜在変数の学習とトランスフォーマーによる機械翻訳の学習を同時に行うことを目的としており、令和3年度には、変分推論を用いたトランスフォーマーのための潜在変数モデル(T-CVAE)の開発と実験を行った。T-CVAEはトランスフォーマーに基づく変分オートエンコーダ(VAE)を条件付きモデルに拡張した系列変換モデル(Wang & Wan, 2019)であり、本研究ではこのモデルを実装し、機械翻訳に応用することを行った。T-CVAEでは、変分推論に基づき、機械翻訳の負対数尤度に加えて、潜在変数の事前分布と事後分布のKLダイバージェンスを最小化することで、潜在変数付き系列変換モデルの学習が行われる。潜在変数の事前分布はトランスフォーマー・エンコーダの出力を多層パーセプトロンに通すことで得られ、潜在変数の事後分布はトランスフォーマー・デコーダの出力を全結合層に通すことで得られる。従来のT-CVAEはストーリー補完のタスクに用いられていたが、本研究ではこのモデルを機械翻訳に応用した。得られた潜在変数をデコーダに入力することで翻訳精度の改善が期待される。本研究では、日英対訳コーパスASPECを用いて英日機械翻訳の実験を行った。翻訳精度のBLEUを用いて評価を行い、トランスフォーマーのBLEUは30.21%であったが、T-CVAEによるBLEUは29.06%であった。残念ながら潜在変数を導入することで翻訳精度は逆に下がってしまったが、ハイパーパラメータの調整を行うことや、非自己回帰型モデルで用いられている手法を導入することで精度の改善が期待でき、来年度以降の研究課題としたい。
5	情報通信研究機構(NICT)	多言語音声翻訳高度化のためのディープラーニング技術の研究開発	深層学習によるマルチモーダル文脈理解と機械翻訳の高度化		2018/07-2020/03	競争的資金
6	日本学術振興会	科学研究費助成事業	表面の沈下パターンから河川堤防の健全度と破堤危険度をリアルタイムで評価する方法	挑戦的研究(萌芽)	2017/06-2019/03		降雨や高水の浸透により生じる堤体形状の微小だが特徴的な変形パターンを精緻な実験により明らかにした。そこでは，降雨と洪水の外力パターンを変化させ，堤体表面形状の高精度3次元測定を行い，浸水や侵食，堤体劣化の進行に伴って生じる微小で特徴的な表面形状変化パターンを特定した。続いて，近年の高水で変状が発生した堤防の現場において，堤体表面形状をUAVからのステレオ写真およびレーザー測量により詳細に測定し，上述のモデルで堤体の内部状況を推定し，現場で行われた詳細な調査結果と比較することによりモデルの推定精度を確認した。
7	日本学術振興会	科学研究費補助金基盤研究(B)	実用的な日本語格解析のための確率的日本語主辞駆動句構造文法に関する研究		2013/04-2018/03	競争的資金
8			実用的な日本語格解析のための確率的日本語主辞駆動句構造文法に関する研究	基盤研究(B)	2013/04-2018/03	競争的資金
9	国立情報学研究所	平成24年度国立情報学研究所公募型共同研究	高度構文解析技術を用いた統計機械翻訳の高精度化に関する研究		2012/04-2013/03	競争的資金
10	愛媛大学	平成23年度工学部長(理工学研究科工学系長)裁量研究支援費	構文木が付与された大規模英日パラレルコーパスの実現と検証		2011/04-2012/03	競争的資金
11			重要な特徴を自動的に発見する系列ラベリング学習の研究	基盤研究(C)	2010/04-2014/03	競争的資金
12	日本学術振興会	科学研究費補助金基盤研究(C)	重要な特徴を自動的に発見する系列ラべリング学習の研究		2010/04-2013/03	競争的資金
13	愛媛大学	研究活性化事業スタートアップ支援	リアルな能動学習による英語品詞解析の高精度化		2010/04-2011/03	競争的資金
14	日本学術振興会	科学研究費助成事業	機械学習によるロングテール現象の解決方法に関する研究	基盤研究(A)	2009-2012		2009年度は当初の予定通り、Webにおける人名検索結果を同姓同名であるが異なる人物ごとにまとめるクラスタリングシステムを開発し、実験的に評価した。2010年度は大規模データ処理のために非負の確率行列分解アルゴリズムを提案し、既存のLDAと同様な性能を得ることを実証し、並列化アルゴリズムにおいては変分ベイズ法をロングテールに対応するPitMan-Yoモデルに適用し高い性能を得た。2011年度は最近注目されているプライバシー保護データマイニングをネットワークデータに応用した。2012年度は、プライバシー保護データマイニングの応用手法と大規模データに適したオンライン学習で、新規な正則化手法を提案した。
15	日本学術振興会	科学研究費補助金若手研究(A)	主辞駆動句構造文法のための統計同期文法による機械翻訳		2007/04-2010/03	競争的資金
16			主辞駆動句構造文法のための統計同期文法による機械翻訳	若手研究(A)	2007/04-2010/03	競争的資金
17	日本学術振興会	科学研究費助成事業	多言語Webテキストからの知識マイニング関する研究	特定領域研究	2007-2008		知識マイニングアルゴリズムの開発 : 多言語テキストコーパスから有用な情報抽出を行うための知識マイニングアルゴリズムとして、複数トピックを併せ持つテキストにおいてトピックを潜在変数とした単語の分類を行う統計的機械学習アルゴリズムを、階層的ディリクレ過程を基礎にした数理モデルによって開発した。これによってテキストにおける潜在トピックとそのトピックに対応する単語集合という知識を自動抽出できるアルゴリズムが明らかになった。人名の参照曖昧性解消 : Webテキスト処理において重要な応用である同性同名の人物の検索結果を実世界の異なる人物を記述するページごとにクラスタリングする参照曖昧性解消システムを開発した。これは、教師なし機械学習によるため、精度、高速性の両面から検討し、Web検索エンジンで人名検索を行った結果において同性同名の人物を参照するページを実世界において異なる人物毎に5秒程度で高速にクラスタリングするシステムの開発し、その精度の実験的評価を行った結果、F値で0.8を得た。スパムプログ分析 : Web上の重要な情報資源であるブログは常にスパムブログに悩まされており、排除のために大きなコストがかかっている。評判分析などの目的でブログの有効利用を図ることができる環境整備のツールとしてスパムブログの判定に役立つようなスパムブログの構造分析システムについて検討した。この結果、語彙にかかわる素性を分割してSVMを適用し、その結果をロジスティック回帰して組み合わせる方法によって、精度0.88を得た。
18	日本学術振興会	科学研究費助成事業	多言語Webテキストからの知識マイニングに関する研究	特定領域研究	2006-2006		表記の研究テーマを推進するにあたっては,大量ないし多様なテキストを処理する必要がある.本年度は,このような目的に沿って,以下の基本的テキスト処理技術の探求,Webテキスト処理ツールの開発を行った. (1)大量のWebテキストから比較的軽い処理で知識の候補となるイベントを網羅的に抽出する半構造マイニングの手法を考案して,実装した.知識抽出にあたって、文の係り受け構造を,文節をラベルとする節点を保持する木構造で表したのでは,助詞や表記上のぶれにより,節点数の少ない部分木が抽出されてしまう.そこで係り受け構造を表現する新しいデータ構造を提案し,そのデータ構造に対するマイニング手法を提案することで,上記の問題を解決した. (2)将来必要となる精密な知識をテキストから抽出するためのインフラストラクチャーとなるHPSG文法による構文解析システムの研究を行った.従来のモデルに比べ,提案した極語彙化モデルはほぼ同じ精度を達成しながら,4〜5倍程度の高速化に成功している.もうひとつの提案である合成モデルでは,従来のモデルにくらべ3〜4倍程度の高速化を達成しつつ,適合率および再現率がおよそ2ポイント向上している. (3)HTMLで書かれたHTML文書であるが,その構造であるレイアウト情報を教師なし学習で自動的に抽出するシステムを検討した. (4)既存のサーチエンジンを越える使い勝手を実現するために,Webテキストと伝統的な情報の宝庫である図書館を連携させる目的で,Web上の百科事典Wikipediaを仲介とする方法を考案した.具体的にはWebの世界と図書館の世界をWikipediaを介してつなぐことによって,両者の世界の利点を生かした情報探索を実現するための試作システムを構築した.
19	日本学術振興会	科学研究費助成事業	Webテキストからの知識抽出支援システムに関する研究	基盤研究(A)	2005-2007		本研究においては、膨大な量のWebページから、利用者が興味を持つ分野の知識を記述するテキストを抽出し表示するシステムを開発した。具体的には、以下のようなシステムを提案しプロトタイプおよび実用的なシステムを開発した。(1)利用者の検索エンジンなどで検索し指定したWebページから、既開発の用語抽出システム「言選Wbb」を用いて、そのページを特徴つける重要語を抽出するシステム。(2)こうして抽出した重要語集合の中から、その定義、あるいは複数の重要語の間の関係を知ることを目的とし、Webからの用例検索システムKiwiを利用して、それらの重要語を含む用例文を多数抽出するシステム。(3)ただし、(2)においてWebを直接に検索する従来の用例検索システムを、高速化するために、既存クローラで収集したWebページを対象にする新たな用例検索システムを開発し、UT-Kiwiとして公開した。(4)上記の用例検索の精度の向上を目的とし、同一名が異なる実体を参照する場合、別名が同一実体を参照する場合を解消するWeb名寄せのメカニズムを提案し、試作システムNayoseを構築した。(5)Webテキスト情報からの知識抽出の基礎となる機械学習アルゴリズムを開発した。(6)Webテキストの活用の狙って、Web上の英文テキストから穴埋め4択問題を自動生成するシステムSakumonを開発した。
20	日本学術振興会	特別研究員奨励費	主辞駆動句構造文法に基づく並列処理を用いた頑健な自然言語処理の研究		1998/04-2001/03	競争的資金

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