| 野口 悟 | 1回目 | インターネット・アーキテクチャ | |
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発表題目：構造化オーバレイネットワークにおける耐Churn手法に関する研究
発表概要：構造化オーバレイネットワークは下位層の上に独自のトポロジを有するネットワークを構築するもので、規則性のあるノード探索を行うことによって探索成功率が高く規模拡張性に優れたP2Pサービスを実現する手法として注目されている。しかし構造化オーバレイネットワークにはノードの参加／離脱によるネットワーク構成の変化に弱いという問題がある。利用者のノードをサービス提供者としても使用するP2Pネットワークではノードの頻繁な出入り（Churn）が日常的に発生するため、Churn耐性を有することが必須となる。本発表ではChurnの問題点と既存の対処方法について考察し、今後の研究方針を述べる。 | |||
| 吉川 克正 | 1回目 | 自然言語処理学 | |
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発表題目：機械学習による時間的順序関係推定
発表概要：近年ネットワークの発達により、大規模な電子化テキストデータを容易に利用できるようになっているが、そのデータの意味的な解析についてはまだ人手に依存している部分が多いのが現状である。本発表では意味解析の一例として、英文の新聞記事を対象とした時間解析を取扱い、その順序関係の推定について、従来手法を基に行った実験と提案手法の結果を比較考察するとともに、それを土台とした今後の研究方針について述べる。 | |||
| Alexander Shin | 1回目 | 自然言語処理学 | |
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発表題目：A Practical Morphological Analyzer and Part of Speech Tagger for Real-World Data
発表概要：We develop a morpholigical analyzer, lemmatizer and part of speech tagger that handles complex tokenization issues, affix rules, automatic spelling correction, foreign word recognition, and other issues arising when parsing informal and error-prone text found on the web. | |||
| 東 藍 | D | 自然言語処理学 | 鹿野 清宏 |
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発表題目：日本語形態素解析
発表概要：近年，様々な領域において大規模な電子化テキストが入手可能となっている． これまでの日本語形態素解析においては，新聞などの限られた領域の 大規模正解付テキストから確率モデルを統計的に学習する手法が利用されてきた． しかしながら，未だ多くの領域においては入手できる正解付テキストデータの規模は 小さいかもしくは皆無である．また，学習時と異なる領域のテキストに対して解析を行うと， 未知語などの問題から解析誤りが相対的に増加する． 一方で，特にインターネット上のテキストにおいては未知語のあり方が多様であり， このような多様性をうまく捉えるモデルを構築する必要が生じてくる． 本発表ではこれらの問題を踏まえて，形態素解析モデルの領域適応， そして未知語の多様性を捉えるという研究について， これまでの進捗と今後の研究方針について述べる． | |||