自然言語処理研究室

自然言語処理は、コンピュータを利用して日本語や英語などの自然言語で書かれた文章を処理する技術に関する研究分野です。情報化が進展し大量の情報が氾濫している現在、自然言語処理は必要な／重要な情報に効率的にアクセスするための技術、大量のテキストを分析する際の要素技術として注目されています。Deep Learning の登場で、機械翻訳を始めとする各種の自然言語処理技術の性能が格段に改善され、益々自然言語処理に対する期待が高まっています。当研究室では、統計的言語モデルのパラメタ推定に基づく、文や文書のクラスの識別・分類に関する研究，、Deep Learning による文間や文書間の類似度の推定に関する研究を行っています。

また、上記で用いている統計的言語モデルと類似したモデルを用いて嗅覚情報の分析に関する研究も行っています。様々な物質を嗅がせたときのラットの嗅球（匂い情報を受け取る最初の脳組織）上のニューロン群の活性パターンを撮影した画像と、その物質の物理・化学的な性質に基づく匂いの素性とそれを検出した際に発火する嗅球の部位の特定、多チャンネル匂いセンサの測定データに基づく匂い痕跡（匂い発生源）の分離と可視化に取り組んでいます。