東北大学 研究シーズ集

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ビッグデータの意味解析を可能にする自然言語処理技術

更新:2015-10-15
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特徴・独自性
膨大な言語データを意味的に解析し必要な情報・知識を抽出する技術、抽出した情報・知識を分類・比較・要約する技術、それらを可能にする世界最速の仮説推論技術など、先進的な自然言語処理技術を研究開発しています。また、これら基盤技術をウェブやソーシャルメディアなどのビッグデータに適用し、大規模な情報・知識マイニングや信頼性の検証支援、耐災害情報処理などに応用する実践的研究も展開しています。

産学連携の可能性(想定される用途・業界)
言語意味解析に基づく高度なテキストマイニングによる市場動向調査や技術動向調査、隠れたニーズやリスクの発見、社内文書の構造化・組織化による知識管理支援など、多様な分野・業種との連携が可能です。

研究者

情報科学研究科

乾 健太郎 教授 
博士(工学)

INUI, Kentaro, Professor

共同研究者

キーワード

関連情報

論文
Yotaro Watanabe, Junta Mizuno, Eric Nichols, Katsuma Narisawa, Keita Nabeshima, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui. Leveraging Diverse Lexical Resources for Textual Entailment Recognition. ACM Transactions on Asian Language Information Processing, Vol. 11, No. 4, pp.39:1-39:21, 2012.

Shuya Abe, Kentaro Inui, kazuo Hara, Hiraku Morita, Chitose Sao, Megumi Eguchi, Asuka Sumida, Koji Murakami, and Suguru Matsuyoshi. Mining personal experiences and opinions from Web documents. Web Intelligence and Agent Systems, Vol. 9, No. 2, pp. 109-121, 2011.
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