| 福岡 健太 M2 | 松本 裕治 | 鹿野 清宏 | 乾 健太郎 | |
| 発表題目：電子番組表からの固有表現抽出 発表概要：テレビには膨大な番組数が存在し、その中から試聴したい番組を検索 することは困難である。現在は、電子番組表を利用して番組、ジャンル、人名な どを選択することで検索を行うことができるが、検索したい全てのキーワードに メタデータが付与されていないため、検索できるキーワードが限られているのが 現状である。そこで本研究では、固有表現抽出を行うことで電子番組表から自動 的にキーワードを抜き出すことを考える。 まず、Support Vector Machines(SVMs)を用いた手法で実験し、SVMsでは長い固 有表現をうまく抽出できないことを検証した。そこで、長い固有表現に強い linear-chain Conditional Random Fields(CRFs)を用いることで長い固有表現を うまく抽出することを試みる。SVMsでは、局所的な情報だけを利用し決定的に固 有表現の抽出を行うのに対し、linear-chain CRFsは大局的に最適化を行うため長い固有表現を 取ることができる。実験により、長い固有表現ではlinear-chain CRFsの方が良い精度で抽出が できていることを示す。また、現在は形態素単位にタグを付与することで固有表 現抽出を行っているため形態素単位より小さな固有表現を抽出することができな いそのため、今後は文字単位にタグ付けを行う。また、文字単位にした場合、直 接見ることができる情報が形態素単位のものより少なくなるため、長い固有表現 をうまく抽出できくなる可能性があるため、linear-chain CRFsのラベル部分を 可変長に拡張したSemi-Markov CRFsと文字単位の解析を組み合わせて用いること で、形態素単位よりも小さな固有表現も抽出でき、長い固有表現もうまく抽出す ることができるモデルを構築することを目指す。 | ||||
| 南嶋 正嗣 M2 | 木戸出 正繼 | 鹿野 清宏 | 河野 恭之 | |
| 発表題目：目的指向型３者対話における自発的介入に関する解析 発表概要：人間に尋ねられた時にのみ対応するのではなく, 人間の状況から介入が必要と判断される場合には自ら介入して必要な情報やアドバイスを提示できる対話インターフェースの実現を目指して, 複数人タスク対話において情報提示や助言を行うようなコーディネーター役の自発的介入についての分析を行っている. 今回の発表では, 自発的介入の２分類のうちの１パターンである[自身への情報要求に対する応答＋自発発話(+)]（ただし, (+)は１回以上の繰り返しを示す）に関する分析について述べる. | ||||
| 中桐 幹博 M2 | 鹿野 清宏 | 松本 裕治 | Nick Campbell | 柏岡 秀紀 |
| 発表題目：ささやき声から通常音声への変換 発表概要：現在携帯電話で通話を行う際，周囲の環境によって会話を聴かれては困る場合があったり，話すことによって周囲の人に迷惑をかけてしまう場合がある．もし、非常に小さい声での通話が可能になれば，これらを解決することができる．そこで、ささやき声での通話を可能にするために，ささやき声を聞き取りやすい通常音声化することを目的とする． | ||||