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電気B3向けの研究室見学 (2/19) を行います

  • 日時: 2024/02/19 (月) 15:00-, 16:00- の2セット
  • 場所: 総合研究9号館南棟S-212

EMNLP2023 (2023/12)で以下の論文発表を行います。

  • Yihang Li, Shuichiro Shimizu, Chenhui Chu, Sadao Kurohashi, Wei Li:
    Video-Helpful Multimodal Machine Translation
  • Shunya Kato, Shuhei Kurita, Chenhui Chu, Sadao Kurohashi:
    ARKitSceneRefer: Text-based Localization of Small Objects in Diverse Real-World 3D Indoor Scenes (Findings)
  • Hao Wang, Xiahua Chen, Rui Wang, Chenhui Chu:
    Vision-Enhanced Semantic Entity Recognition in Document Images via Visually-Asymmetric Consistency Learning
  • Hao Wang, Qingxuan Wang, Yue Li, Changqing Wang, Chenhui Chu, Rui Wang:
    DocTrack: A Visually-Rich Document Dataset Really Aligned with Human Eye Movement for Machine Reading (Findings)
  • Zhen Wan, Fei Cheng, Zhuoyuan Mao, Qianying Liu, Haiyue Song, Jiwei Li, Sadao Kurohashi:
    GPT-RE: In-context Learning for Relation Extraction using Large Language Models

研究室旅行で愛媛に行きました。(9/13-14)

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以下の論文が ACL2023 Student Research Workshop の Best Paper に選ばれました (2023/7/10)

  • Takashi Kodama, Hirokazu Kiyomaru, Yin Jou Huang, Taro Okahisa, and Sadao Kurohashi:
    Is a Knowledge-based Response Engaging?: An Analysis on Knowledge-Grounded Dialogue with Information Source Annotation

以下の論文が ICCE 2023 に採録されます。

  • Kazumasa Omura, Kei Kubo, Frederic Bergeron, Sadao Kurohashi:
    Toward Game-Based Learning of Japanese Writing for Elementary School Students (accepted as a short paper)

IWSLT2023 (2023/7) で以下の論文発表を行います。

  • Zhengdong Yang, Shuichiro Shimizu, Zhou Wangjin, Sheng Li, and Chenhui Chu:
    Kyoto Speech-to-Speech Translation System for IWSLT 2023

研究の概要

本研究室では,言語の仕組み,それを用いたコミュニケーションの仕組みを計算機が扱える正確さで解明するという理論的研究と,それによって情報検索,自動翻訳,マンマシンインタフェース等をより高度化して人間の活動を支援するという工学的研究を行っています.(→詳細)

知識に基づく構造的言語処理の確立と知識インフラの構築

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テキストは,専門家によるデータの分析結果や解釈,ステークホルダーの批判・意見,種々の手続きやノウハウなどが表出されたものであり,人間の知識表現の根幹をなすものです.知識に基づく頑健で高精度な構造的言語処理を実現するとともに,これによって様々なテキストの横断的な関連付け,検索,比較を可能とする知識インフラの構築を目指しています.また,注釈付与コーパス,辞書,言語解析システムの公開によって研究コミュニティによる一層の研究の加速を実現するとともに,これらの研究成果を企業のカスタマーセンター業務等に適用する実験を始めています.このようなテーマで,2013年10月から5.5年間のCRESTプロジェクトを推進しています.

自動翻訳の高度化に関する研究

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計算機による自動翻訳をより人間的な翻訳に近づけるために,言葉の理解・パラフレーズを通した翻訳や,大量の用例を利用した次世代翻訳方式の研究を行っています.JSTと協力し、日中科学技術文献の自動翻訳実用化プロジェクトに取り組むとともに,クラウドソーシングなどを利用した対訳コーパスの構築、自動翻訳の利用による多言語ブログからの意見集約などの研究を展開しています.

言語理解の基礎的研究

計算機による言語理解を実現するためには,計算機に常識・世界知識を与える必要があります.10年前にはこれは非常に難しい問題でしたが,近年の計算機パワー,計算機ネットワークの飛躍的進展によって計算機が超大規模テキストを取り扱えるようになり,そこから常識を自動獲得することが少しずつ可能になってきました.我々の研究室でも,クラスタ計算機を使ってWebから収集した100億文超の大規模テキストを処理することにより,同義語・類義語知識、述語項構造パターン、事態間関係知識等の自動学習を行っています.さらに,このような知識を利用することにより,計算機による文章理解,すなわち文章中の語/句/文間の関係性の解析について研究を進めています.

外部からの学生の受け入れのポリシー

修士課程

博士課程

アクセス

  • 住所/場所
    • 〒606-8501 京都市左京区吉田本町
    • 京都大学 吉田本部キャンパス 総合研究9号館(旧工学部3号館) 南棟 2階 S208
  • 連絡先
    • Tel/Fax:(075)753-5962
    • Email: contact あっと nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp

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