研究内容

Research


研究分野は「自然言語処理」です。現在、さまざまな「知識データ」を活用して、「言語」や「視覚(ヴィジョン)」に関わる計算処理を高度化することに関心を持っています。また、「機械翻訳」や「情報検索」の社会応用にも関心を持っています。

教養学部における学際言語科学コース、または、総合情報学コースから学生の配属が可能であり、大学院では総合文化研究科における言語情報科学専攻から配属が可能となっています。社会人の方の配属希望も歓迎しますので、気軽にご相談ください。

研究テーマについては、個々の関心に合わせて議論しながら柔軟に決めています。さまざまな研究機関と共同研究も行っておりますので、多様な形での研究活動が可能です。

現在進行中の研究テーマ

知識/言語/視覚の統合モデリング

知識に対する機械学習モデル

以下のようなドメインの知識データを対象としています。

  • Wikipedia(カテゴリラベル、ハイパーリンク構造など)
  • テキスト(構文・意味・談話構造)
  • 画像(エンティティラベル)

右図は「ホログラフィック縮退表現」と呼ばれるベクトルに基づく記号処理法を利用し、Wikipediaのハイパーリンク構造を表したグラフデータ上での推論モデルを定式化した研究内容です。

国際会議ACL・AAAI・ICML・EMNLP・NAACL・SIGIRなどで発表し、多数の論文が学会等で受賞しています。

他には、階層構造を持つような大規模クラスラベルの分類問題において、「ホログラフィック縮退表現」を応用する方法論について研究しています。

マンガの構造化・構造解析

現在、マンガのレイアウト(コマ割りや物語の構造など)について、形式文法や機械学習の観点から研究しています。

右上図は機械学習によって、著者のコマ割りの特徴を分析した研究成果です。さまざまなメディア媒体で報道されています。
(Manga109に収録された「ラブひな© 赤松健を参照)

右下図はマンガのコマ割りの構造を分析した研究成果です。
(Manga109に収録された「ぶらり鉄扇捕物帳© 佐佐木あつし」を参照

Wikipediaの動画化

様々な生成AI技術を活用して、Wikipedia上の「知識」を動画化するプロジェクトです。YouTubeチャンネル「ウィキペディアインテリジェンス」から動画を配信しています。

右に動画の一例を掲載しました。北海道大学の学生が主に動画作成を検討しています。

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