NLP若手の会で発表しました

会社のブログにも書いたのですが、9/21, 22にNAISTで開催されたNLP若手の会シンポジウムで発表してきました。私は幸運にも最優秀奨励賞をいただきました。投票してくださった皆様どうもありがとうございます。発表資料はこちら。

N-gram統計量からの係り受け情報の復元 (YANS2011)

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さて、ちょっと裏話でも書きます。もともと発表する気（も時間も）はなかったのですが、プログラム委員ということでどちらにしろ奈良に行くのと（これは後に案外みんな来てないことがわかった）、最近開発＆案件続きでちょっと研究もやりたいねということで、急遽発表ネタを捻出することになりました。特に検索クオリティを上げるような面白いネタはないだろうか。以前から確率的単語分割で検索品質を上げるという話があったのですが、これを確率的構文解析に適用したら・・・。単語境界情報のみだと、スキップのある部分文字列検索に自然な適応ができません。係り受け関係というのは、ある意味こうしたスキップのある構造に対する答えの気がしてきます。長い複合語などの検索がやりやすくなるのでは。そういう風な議論から話が始まりました。

発表は、私がネタを振って、みなさんの考えを色々引き出す感じで行いました。発表する中で気になったのは、文の「構造」をどういう風に捉えているのかということでした。文が、「構造」を持っている、つまりシーケンス以上の情報を持っているということはおそらく同意が取れると思うのですが、その「情報」がなんなのか、どう表現できるのかについては十人十色の考えを持っているようです。係り受けのような表現（全域木）もあれば、句構造にように中間のノードを付与する表現方法もあります。でも、実はこれらの幾つかが同じ情報の別表現（一対一対応がとれる）だったりもするし、グラフ構造のように視覚的に表現しやすい必要もないのかもしれない・・・。こうした構造のもつ情報、また表現方法などを探ると、文に対してもう少し別の見方が見つかるんじゃないのか、というのが今回思ったことでした。また、発表の途中で松本先生がいらっしゃって、文字単位の係り受け表現についていろいろ教えていただけたことも収穫でした。たまたま、こうした研究を以前やっていらっしゃったらしく、取り扱いの面倒な現象をたくさん教えていただけました。その他にも、今回は知り合いの研究者の方がたくさんいらっしゃって、論文やらアイデアやらをたくさん教えていただき、感謝です。