深層学習の言語処理応用研究会
概要
ニューラルネットワークさらには深層学習は、最近、 多くの課題で既存の分類器を上回る精度が報告されている。 本研究会では、深層学習の言語解析・生成への応用について議論を深め、情報を共有し、 それぞれの課題に対しての研究を進める。
開催概要
- 日時: 11/15 (日) 13:00 - 11/17 (火) 14:00
- 場所: 京都大学 総合研究５号館 ３０４Ｗ
プログラム
- 11/15 (日)
- 13:00-14:00 開催挨拶・各自課題説明 (兼自己紹介)
- 14:00-18:00 課題研究・情報交換
- 11/16 (月)
- 09:00-10:00 前日の進捗報告
- 10:00-12:00 課題研究・情報交換
- 13:00-18:00 課題研究・情報交換
- 11/17 (火)
- 09:00-10:00 前日の進捗報告
- 10:00-12:00 課題研究・情報交換
- 13:00-14:00 全体報告・討論
参加予定者
- 亀甲 博貴 (東京大学)
- 友利 涼 (愛媛大学)
- 牛久 敦 (京都大学)
- 笹田 鉄郎 (京都大学)
- 森 信介 (京都大学)
参考文献
- Can Symbol Grounding Improve Low-Level NLP? Word Segmentation as a Case Study
- Hirotaka Kameko, Shinsuke Mori, Yoshimasa Tsuruoka
- EMNLP, 2015.
- Learning a Game Commentary Generator with Grounded Move Expressions
- Hirotaka Kameko, Shinsuke Mori, Yoshimasa Tsuruoka,
- IEEE CIG, 2015.
- Named Entity Recognizer Trainable from Partially Annotated Data
- Tetsuro Sasada, Shinsuke Mori, Tatsuya Kawahara and Yoko Yamakata
- PACLING, 2015.
更新履歴
2015/10/20: プログラムの確定
2015/10/27: 参考文献の追加
2015/10/15: サイト開設
Last Change: 2015/11/11 by Shinsuke Mori