深層学習、知識グラフ、マルチモーダル、自然言語処理、テキストマイニング

機械の理解と思考を探求する

知識グラフの表現学習

世の中の知識の一部はWikipediaやデータベースなどの形でまとめられています。本研究室では、これらをコンピュータで利用するための深層学習手法を研究しています。知識に付随した画像や数値、説明文などの様々な形式のデータを利用するマルチモーダル深層学習手法などを研究しています。著者や出版社などの書誌情報や生命医学?化学の物質データベースなどを対象にして研究を行っており、書誌情報検索システムの構築なども構築しています。

テキストからの情報抽出

世の中の様々な知識の一部はテキストの形で記述されています。本研究室では、テキスト内容の把握の第一歩として、テキストに記述された内容をコンピュータで扱える形に構造化?一般化して抽出する情報抽出技術に焦点を当てて研究を進めています。特に、対象テキスト以外の文書情報や知識グラフを柔軟に取り入れて利用するマルチモーダル言語処理において、テキストのみを利用する従来技術に比べて、大幅な性能向上を実現しています。

日本手話処理

人が扱う自然言語の一つである日本手話について、動画からの解析?解釈に向けた研究を進めています。動画における手型?位置?形などの認識において、アメリカ手話の大量の動画を援用して、解析を行うことで大幅な認識性能の向上を実現しています。

産学連携について

• 共同研究のご提案「知識データ工学研究室」
• 本学の産学連携制度