林 良彦

J-GLOBALへ         更新日: 19/10/10 02:49
 
アバター
研究者氏名
林 良彦
 
ハヤシ ヨシヒコ
eメール
yshk.hayashiaoni.waseda.jp
URL
http://www.aoni.waseda.jp/yshk.hayashi/
所属
早稲田大学
部署
理工学術院 大学院基幹理工学研究科
職名
教授(任期付)
学位
博士(工学)(早稲田大学 (日本))
科研費研究者番号
80379156

研究分野

 
 

経歴

 
1983年
 - 
2004年
NTT研究所.退職時: 主幹研究員・研究グループリーダ
 
1994年
 - 
1995年
スタンフォード大学言語情報研究センター滞在研究員
 
2004年
 - 
2014年
大阪大学教授 (大学院言語文化研究科)
 
2005年
 - 
2010年
独立行政法人情報通信研究機構・専攻研究員
 
2006年
 - 
2010年
兼任 (大学院情報科学研究科)
 

委員歴

 
 
   
 
(編集作業中)
 
 
   
 
言語処理学会  理事,評議員
 
 
   
 
人工知能学会  編集委員,セマンティックWebとオントロジー研究会連絡委員ほか
 
 
   
 
情報処理学会  会誌編集委員,自然言語処理研究会幹事ほか
 
 
   
 
電子情報通信学会  異文化コラボレーション研究会連絡委員ほか
 

受賞

 
2013年8月
大阪大学総長顕彰 (研究部門)
 
2001年9月
電気通信普及財団第17回テレコムシステム技術賞
 
2000年6月
情報処理学会40周年記念Best Paper of 90's賞
 
1999年7月
情報処理学会Best Author賞
 
1998年9月
日本電信電話株式会社・社長表彰・発明考案賞「計算機用大規模日本語辞書の実用化」
 

Misc

 
高津 弘明, 横山 勝矢, 本田 裕, 藤江 真也, 林 良彦, 小林 哲則
人工知能学会全国大会論文集   2018(0) 4Pin129-4Pin129   2018年
<p>我々はニュース記事のようなまとまった量の情報を音声対話によって効率的に伝達する会話システムの開発を行っている.ここで「効率的」とは,伝達対象となる記事の中から,ユーザーにとって不要な情報を除き,必要な情報だけを伝えることを意味する.このシステムにおいて,高い情報伝達効率(EoIT; Efficiency of Information Transfer)を実現するにはユーザーからのフィードバックが必要不可欠である.そこで,ユーザーからの多様なフィードバックを理解することを目的として,言...
横山 勝矢, 高津 弘明, 本田 裕, 藤江 真也, 林 良彦, 小林 哲則
人工知能学会全国大会論文集   2018(0) 3Pin123-3Pin123   2018年
<p>人同士の会話において,聞き手は反射的な短い応答で話者に明示的/暗示的に様々な意図を伝達することが多い.話者はこれらのフィードバックの意図を認識し,コミュニケーションをより効率的にするために発話計画を変更する.これらの機能は人ーシステム間の会話にも役立つことが期待されるが,実際にシステムと対面したときに同様のフィードバックを常に出すとは限らない.そこで,我々の設計したシステムに対する人間のフィードバック現象を調査した.まず,システムの動作に影響を与えるフィードバックの意図をユーザの関心...
高津 弘明, 福岡 維新, 藤江 真也, 林 良彦, 小林 哲則
人工知能学会論文誌   33(1) DSH-C_1-24   2018年
<p>This paper describes a spoken dialogue system for accommodating a user's information behaviors with various levels of information need. Our system, given a set of same-topic news articles, compiles a utterance plan that consists of a primary pl...
林 良彦
人工知能   32(3)    2017年5月
林 良彦
人工知能 : 人工知能学会誌 : journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence   32(3) 384-393   2017年5月

競争的資金等の研究課題

 
動画に対する深い意味的注釈の付与
研究期間: 2017年4月 - 2021年3月
本研究課題の目的は,画像・動画処理技術と言語・知識処理技術を統合的に用いることにより,動画中に描写されている,エージェントによる意味ある動作区間を検出し,その内容を表す意味注釈を付与することにある.本研究計画の初年度である2017年度は,以下の項目についての検討を進めた.(1) フレーム画像からのシーングラフの生成: 動画におけるフレーム画像に描写されている物体,および,それらの間の関係をシーングラフと呼ぶグラフ構造として抽出することは,動作区間の検出・記述における基本技術である.計算量を...
形式の異なる語彙知識の相互運用の試み
研究期間: 2015年4月 - 2018年3月
単語の意味に関する知識を表現する手法はいくつかあるが,本研究ではそれらの相互関係を明らかにし,異なる手法を総合的に用いる手法を検討した.意味の包含関係(包摂関係)を中心した表現については,既存の語彙知識において,その関係の認定に恣意性が高く,複数の知識を融合するのは難しいという否定的な結論を得た.一方,巨大なテキストから自動獲得される語彙知識について,これまでの語の知識から,語の対の知識へと拡張することで,意味の類似性だけなく包摂関係を含め様々な意味関係を表現できるようになることを示した
想起に基づく文の意味的類似度の提案
研究期間: 2014年4月 - 2017年3月
人間が有する言語表現間の意味的類似性の判断を適切に機械化することは,工学的にも認知科学的にも重要な課題である.本研究課題では人間が非明示的な形で行う意味概念の想起関係に着目し,様々なモダリティから抽出した属性情報を機械学習により統合することにより,言語表現の基本的な構成要素である単語概念の意味的類似度・関連度を計量化する新たな手法の検討を進めた.具体的には,コーパスデータから抽出できる言語情報を有効に活用し,さらに知覚的な属性情報 (画像属性) や,経験や感情を比較的直接的に表出した情報 ...
意味の対応付けによる辞書資源群の多言語セマンティックWeb化
研究期間: 2013年4月 - 2017年3月
異なる言語の異なる概念体系を持つ辞書資源を意味の対応付けによりLinked Dataの基盤上で連携させるための方法論について研究し,語彙概念間の意味的な対応付け,対応の意味関係分類を機械学習により行う方法を提案した.実験を通して基本的な有効性を評価するとともに今後の課題を抽出した.なお,研究の進捗に合わせて,文の意味的類似度の計算,単語・語義・概念に関する分散表現の意味タスクにおける高度利用についてのサブテーマを設定した.これらの成果は,本研究課題の枠組みを超えた汎用性を有すると考える
画像による言語的意味のグランディングの可能性の探求
研究期間: 2012年4月 - 2014年3月
本研究は,言語的な概念を画像により表現する可能性を探求することを目的とする.本研究期間においては,ある具体的概念が有する意味特徴を適切に表すための画像をWebから収集するためのクエリパターンについて検討するとともに,どのような概念と意味特徴の組み合わせ(複合概念)に対して適切なWeb画像が収集できるかの調査を行った.その結果,クエリにおいて動詞の進行形を利用することが有効であること,動物の摂食行動や,物理的動作に対するWeb画像が比較的高い適合度を示すことが分かった.また,適合画像に対して...