10月20日(月)

Word sense disambiguation 2

• Disambiguating Sentiment Ambiguous Adjectives (Peking University)
  表現のword sense disambiguation として，単語の感情を識別する．感情は＋，−，０の3種類．「熱い」と「温かい」の違いのようなものか？同じ形容詞であっても使われかたによって感情が異 なるようだ．SVMとcollocationを使う．
• Resources for Nepali Word Sense Disambiguation
  No Show.
• Measuring Word Polysemousness and Sense Granularity at a Language Level (Peking University)
  Word Sense Disambiguation において，単語にどのくらいの異なる意味があるかを自動的に識別する．特徴量は単語を構成する漢字と，まわりの単語との共起関係．CBCクラスタリングか EMアルゴリズムを使う．細かいアルゴリズムはよくわからなかった．
• Dual-chain Unequal-state CRF for Chinese New Words Recognition and POS Tagging (U of Tokushima)
  中国語の新語の検出と品詞識別．Semi-CRFを使う(文の分割とタギングを同時に行うCRF．セグメントモデルみたいなものか)．Semi-CRFの 改良版(？)のDUCRFを使う.．最初に文字ごとに単語境界タグ(実際には単語の始端，2番目，終端など細かい)を推定し，分割結果に対して品詞を推定 する．
• An Unsupervised Approach to Interpret Noun Compounds
  No Show.
• Automatic Clustering of Part-of-speech for Vocabulary Divided PLSA Language Model (U of Tokushima)
  もと先生の発表．栗山くんの語彙分割PLSA．

Lexical Information

• Utterance Templates Merging in Automaton-based Dialogue Systems (Orange Systems, Paris 7 University)
  対話システムの応答生成．話者が複数の内容(手続きの要求と情報の検索とか)を一度に話したとき，システムは1つの内容に対応する応答発話しか用意してい ないので，それらを混ぜて適切な発話を生成する．複数の発話のモデル化にSDRTを使う．比較的長い応答文(というか文章)を対象として，それらをどう並 べかえてつなげるのが良いかという研究のようだ．
• Exploiting Lexical Information for Function Tag Labeling (U of Tokushima)
  文の部分系列に「主語」「目的語」「方向」などのタグをつける．従来は構文解析と連動してタグ付けをするが，タグ付けの性能が構文解析の性能に依存するの で，構文解析を使わないチャンキングと識別系の技術でタグ付けをした．識別器はMaxEntとSVM．構文解析を使うよりも性能は悪い．
• NBCut: A Neural Networks-Based Graph Algorithm for Cross-Document Coreference Resolution (France Telecom Beijing)
  複数の表現が同じ対象を指しているかどうかの識別．同じ対象を示している度の計算にはMaxEntを使う．その結果から表現の関係を表すグラフを作り，関 係が最小の枝を切ることで表現をいくつかのクラスタに分ける．グラフの切り分けにニューラルネットを使う．
• Intonation Evaluation of English Utterances using Synthesized Speech for Computer-Assisted  Language Learning (Tohoku U)
  今野君の発表．質問が出ないので座長のもと先生がつっこみを入れていた．
• Ungreedy Chinese Deterministic Dependency Parser Considering Long-Distance Dependency (Ocean University of China)
  決定的構文解析の改良．Nivre’s algorithm (決定的に依存構造を決定)の問題点を改善するために，長距離の依存関係を考慮する．
• Generating Lexical Pattern for Dimensioning of Chinese Separable Verb-object Words in Chinese Text (U of Tokushima)
  中国語の”separable verb-object words”についての分析．例えば「吃飯」は「ごはんを食べる」の他に「生計を立てる」のような意味に使われ，「吃我的飯」のように吃と飯が分かれて使 われてもその意味が持続することがある．Webからコーパスを集め，形態素の組がseparable wordsとして使われるパターンを調べた．

Artificial Emotion II

• Emotion inference method based on word’s meaning and utterance features (U of Tokushima)
  発声者の感情ではなく，声を聞いた人が音声に対してどういう感情を持つかについての研究．「ありがとう」「ばか」の2種類についてさまざまに発声したもの を被験者に聞かせ，Ekmanの6種類の感情+neutral の7種類で評価する．「ありがとう」を前半と後半に分けてスピードを変えると，前半が速い場合に「怒り」になる．
• Review on Virtual Mine System Based on VR Technology and Artificial Psychology (所属不明)
  Virtual Mine (仮想鉱山？) Systemというのがどういうものかよくわからなかった．CGと何かを使うことはわかったのだが．
• Emotion Design for Autonomous Virtual Characters (Ningho U)
  感情のモデル化の話だったのだが，よくわからなかった．評価はなし．
• Electrocardiogram-based Multi-class SVM Classifier for Emotion Recognition
  No show.
  

Information Retrieval

• Analysis of the Degree of Importance of Information Using Newspapers and Questionnaires (NICT)
  ニュースの重要度の計算．通常，文書の重要度を測るには，リンクされている数とか，サイトの構造上手前の方にあるかどうかとか，そういう情報を使うことが 多い．一方この研究では，単語や品詞の出現頻度情報だけから重要度を測っている．学習されたモデルに重要度が反映されるので，一般的なモデルを学習するこ とは難しいのではないかと思うのだが．
• Exploiting Syntactic and Semantic Information in Coarse Chinese Question Classification (Beijing U if Posts & Telecommunication)
  中国語QAシステムで使うために，質問を6つのクラスに分類する話．分類器はSVM．Bag-of-wordだけでなく，構文木や意味木も使う．構文・意 味を使うことで精度が少し向上．しかし，構文木と意味木は見た目似ているのだが，両方使うことにどの程度意味があるんだろうか．
  
• Chinese Query Expansion Based on Topic-Relevant Terms (Huazhong Normal U)
  中国語のQuery Expansion. よくわからなかった．
  
• A CLUSTERING RETRIEVAL SYSTEM OF CHINESE INFOMATION
  No Show.
  
• A Comparison of Relational Databases and Information Retrieval Libraries Experiments on Turkish Text Retrieval (Anadolu U)
トルコ語のテキスト検索をいろいろなフリーのシステムで組んでみて性能を比較したという話．トルコ語は膠着語なのでstemmingが重要とのこと， Apache+Lucene と PostgreSQL, MySQL とを比べたが，適切なstemmingをすればApache+Luceneの圧勝．