プロジェクト名

自然言語処理応用

メンバー

賀来, 木村, 森田, 伊藤

目的

自然言語処理を用いて種々の活動の効率的な支援を行う

サブテーマ

論文執筆支援，楽曲推薦

キーワード

Webマイニング，自然言語処理，極性分析，Deep Learning，ソーシャルメディア解析，情報可視化，文書要約，自動採点

概要

論文タイトルの作成は，学生のように論文執筆に慣れていない人にとって困難であるという問題がある．自然言語処理における文書要約タスクを応用し，そのような論文タイトルの作成を支援する．ここでは，深層学習と抽出型および生成型の要約手法を用いてアブストラクトから論文タイトルを生成する手法を提案する．最近では，抽出されたキーワードから並び替えにより論文タイトルを生成する手法に焦点を当て研究を行っている． 深層学習モデルとしては，双方向の文脈を捉えることができる自然言語処理モデルBERTを使用し，課題の解決を図る．

近年はLINE MUSICやAmazon Musicなどの音楽配信サービスが普及しており，ユーザはこれらのサービスを利用して膨大な数の楽曲を聴くことができる．ユーザはお気に入りのプレイリストや，ジャンル毎に分類されたプレイリストなどを作成する事が考えられるが，定期的に聴く楽曲が偏らないために，新しくプレイリストを作り直す事がある．一般的にそのような楽曲推薦に関する研究には協調フィルタリングや音響特徴，メタ情報を用いた研究がある．本研究室では歌詞情報とその楽曲に関連する情報等を用いてテキスト処理を行い，プレイリスト作成を行う．