プロジェクト名

AI for Low-frequency Data

メンバー

按田, 森田

概要

現在，自然言語処理（NLP）とその関連分野の発展により，コンピュータプログラムは，ある言語から別の言語への翻訳，音声コマンドへの応答，大量のテキストの要約を，リアルタイムで行うことができます．自然言語処理（NLP）とは，人工知能（AI）の一分野であり，人間と同じようにテキストや話し言葉を理解する能力をコンピューターに与えることを目的としている．NLPは，音声操作のGPSシステム，デジタルアシスタント，音声読み上げソフト，カスタマーサービスのチャットボットなど，消費者の利便性を高める形で数多く応用されています．また，企業向けソリューション，電子商取引，エンターテインメント，健康，教育など，多くの分野でNLPの果たす役割は大きくなっています．私たちの研究室では，ユーザーの体験を向上させるために使用できる新しいNLP手法に焦点を当てて研究しています．

このカテゴリーの研究のひとつに，製品の構成要素に着目したレビューの分類があります．ECサイト上の製品レビューは，言及されている箇所や評価軸ごとに分けられていないことが多く，ユーザは関心のある情報を効率的に収集することが困難です．そこで，レビューを言及されている対象やその評価軸などの内容ごとに分類し，抽出することでレビュー閲覧を支援します．

また，BERTを用いた作詞家分類に関連する研究もあります．歌詞分析は，歌詞に含まれる特徴を構成要素ごとに分類することを目的とした研究です．歌詞は歌手や作詞者，季節，行事等の楽曲の背景など様々な要因から影響を受けていると考えられます．ここでは，作詞者と歌手の関係を考慮したデータセットを作成し，BERTを用いた分類器による分類結果から評価することで特徴を捉えやすい関係を分析します．