林 良彦 (ハヤシ ヨシヒコ)

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所属

理工学術院 大学院基幹理工学研究科

職名

教授(任期付)

ホームページ

http://www.pcl.cs.waseda.ac.jp/members/hayashi/

学内研究所等 【 表示 / 非表示

  • 2020年
    -
    2022年

    理工学術院総合研究所   兼任研究員

学位 【 表示 / 非表示

  • 早稲田大学 (日本)   博士(工学)

  • Waseda University (Japan)   Ph.D

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2014年
    -
    継続中

    早稲田大学教授(任期付) (大学院基幹理工学研究科)

  • 2004年
    -
    2014年

    大阪大学教授 (大学院言語文化研究科)

  • 2006年
    -
    2010年

    大阪大学教授(兼任) (大学院情報科学研究科)

  • 2005年
    -
    2010年

    独立行政法人情報通信研究機構・専攻研究員

  • 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

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所属学協会 【 表示 / 非表示

  •  
     
     

    Association for Computational Linguistics

  •  
     
     

    電子情報通信学会

  •  
     
     

    情報処理学会

  •  
     
     

    人工知能学会

  •  
     
     

    言語処理学会

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 知能情報学

  • ウェブ情報学、サービス情報学

  • 図書館情報学、人文社会情報学

  • 言語学

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 自然言語処理

  • 計算言語学

  • 意味コンピューティング

論文 【 表示 / 非表示

  • Embodying Pre-Trained Word Embeddings Through Robot Actions

    Minori Toyoda, Kanata Suzuki, Hiroki Mori, Yoshihiko Hayashi, Tetsuya Ogata

    IEEE Robotics Autom. Lett.   6 ( 2 ) 4225 - 4232  2021年  [査読有り]

  • Exploring;Exploiting the Hierarchical Structure of;a;Scene for Scene Graph Generation

    Ikuto Kurosawa, Tetsunori Kobayashi, Yoshihiko Hayashi

    ICPR2020   1422 ( 1429 )  2020年  [査読有り]

    担当区分:最終著者, 責任著者

  • Word attribute prediction enhanced by lexical entailment tasks

    Mika Hasegawa, Tetsunori Kobayashi, Yoshihiko Hayashi

    LREC 2020 - 12th International Conference on Language Resources and Evaluation, Conference Proceedings     5846 - 5854  2020年  [査読有り]

    担当区分:最終著者, 責任著者

     概要を見る

    © European Language Resources Association (ELRA), licensed under CC-BY-NC Human semantic knowledge about concepts acquired through perceptual inputs and daily experiences can be expressed as a bundle of attributes. Unlike the conventional distributed word representations that are purely induced from a text corpus, a semantic attribute is associated with a designated dimension in attribute-based vector representations. Thus, semantic attribute vectors can effectively capture the commonalities and differences among concepts. However, as semantic attributes have been generally created by psychological experimental settings involving human annotators, an automatic method to create or extend such resources is highly demanded in terms of language resource development and maintenance. This study proposes a two-stage neural network architecture, Word2Attr, in which initially acquired attribute representations are then fine-tuned by employing supervised lexical entailment tasks. The quantitative empirical results demonstrated that the fine-tuning was indeed effective in improving the performances of semantic/visual similarity/relatedness evaluation tasks. Although the qualitative analysis confirmed that the proposed method could often discover valid but not-yet human-annotated attributes, they also exposed future issues to be worked: we should refine the inventory of semantic attributes that currently relies on an existing dataset.

  • Exploiting Narrative Context and A Priori Knowledge of Categories in Textual Emotion Classification.

    Hikari Tanabe, Tetsuji Ogawa, Tetsunori Kobayashi, Yoshihiko Hayashi

    COLING2020     5535 - 5540  2020年  [査読有り]

    担当区分:最終著者, 責任著者

  • Social image tags as a source of word embeddings: A Task-oriented Evaluation

    Mika Hasegawa, Tetsunori Kobayashi, Yoshihiko Hayashi

    LREC 2018 - 11th International Conference on Language Resources and Evaluation     969 - 973  2019年  [査読有り]

    担当区分:最終著者, 責任著者

     概要を見る

    © LREC 2018 - 11th International Conference on Language Resources and Evaluation. All rights reserved. Distributional hypothesis has been playing a central role in statistical NLP. Recently, however, its limitation in incorporating perceptual and empirical knowledge is noted, eliciting a field of perceptually grounded computational semantics. Typical sources of features in such a research are image datasets, where images are accompanied by linguistic tags and/or descriptions. Mainstream approaches employ machine learning techniques to integrate/combine visual features with linguistic features. In contrast to or supplementing these approaches, this study assesses the effectiveness of social image tags in generating word embeddings, and argues that these generated representations exhibit somewhat different and favorable behaviors from corpus-originated representations. More specifically, we generated word embeddings by using image tags obtained from a large social image dataset YFCC100M, which collects Flickr images and the associated tags. We evaluated the efficacy of generated word embeddings with standard semantic similarity/relatedness tasks, which showed that comparable performances with corpus-originated word embeddings were attained. These results further suggest that the generated embeddings could be effective in discriminating synonyms and antonyms, which has been an issue in distributional hypothesis-based approaches. In summary, social image tags can be utilized as yet another source of visually enforced features, provided the amount of available tags is large enough.

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書籍等出版物 【 表示 / 非表示

  • 自然言語処理のための深層学習

    Goldberg, Yoav, 加藤, 恒昭, 林, 良彦, 鷲尾, 光樹, 中林, 明子( 担当: 共訳)

    共立出版  2019年01月 ISBN: 9784320124462

  • 統計的自然言語処理の基礎

    Manning, Christopher D., Schütze, Hinrich, 加藤, 恒昭, 菊井, 玄一郎, 林, 良彦, 森, 辰則( 担当: 共訳)

    共立出版  2017年11月 ISBN: 9784320124219

  • 人工知能学大事典

    ( 担当: 分担執筆,  担当範囲: 言語的オントロジー)

    共立出版  2017年

  • Knowledge Graphs and Language Technology - ISWC 2016 International Workshops: KEKI and NLP&DBpedia, Kobe, Japan, October 17-21, 2016, Revised Selected Papers

    Marieke van Erp, Sebastian Hellmann, John P. McCrae, Christian Chiarcos, Key-Sun Choi, Jorge Gracia, Yoshihiko Hayashi, Seiji Koide, Pablo N. Mendes, Heiko Paulheim, Hideaki Takeda,( 担当: 共編者(共編著者))

    Springer  2016年

  • オントロジーの普及と応用

    林 良彦( 担当: 分担執筆,  担当範囲: 言語的オントロジーの構築と展開)

    オーム社.  2011年

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Misc 【 表示 / 非表示

  • 雑談対話システムにおけるユーザーからの返答を考慮した発話生成

    小堀智さき, 小林哲則, 林良彦

    人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会資料   91st  2021年

    J-GLOBAL

  • グラフによるテキスト表現の機械読解における適用性評価

    小坂直輝, 小林哲則, 林良彦

    人工知能学会全国大会(Web)   35th  2021年

    J-GLOBAL

  • 単語の重要度に応じてパラメタ数可変な単語分散表現の学習

    露木浩章, 小川哲司, 小林哲則, 林良彦

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web)   27th  2021年

    J-GLOBAL

  • 抽出型要約の書き換えによる要約生成

    高塚雅人, 小林哲則, 林良彦

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web)   27th  2021年

    J-GLOBAL

  • コモンセンス知識を利用した物語中の登場人物の感情推定

    田辺ひかり, 小川哲司, 小林哲則, 林良彦

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web)   27th  2021年

    J-GLOBAL

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受賞 【 表示 / 非表示

  • 人工知能学会第34回全国大会優秀賞

    2020年11月  

  • 人工知能学会2019年度研究会優秀賞

    2020年04月  

  • COLING2018 Outstanding Reviewer

    2018年08月  

  • 科研費審査委員表彰

    2017年10月  

  • 人工知能学会2015年度研究会優秀賞

    2016年04月  

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共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 動画に対する深い意味的注釈の付与

    基盤研究(B)

    研究期間:

    2017年04月
    -
    2021年03月
     

    林 良彦, 加藤 恒昭, 小川 哲司, 植木 一也

    担当区分: 研究代表者

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    本研究課題の目的は,動画中の主体者の動作内容を表す意味注釈を付与する方式を実現することにある.2年目にあたる2018年度は,以下の項目について,おおむね順調な進展を得た.(雑誌論文:2件,国際会議発表:12件,国内会議発表:16件,図書:1件)
    (1) シーングラフの効率的な生成: 動画のフレーム画像に描写されている物体 (主体者含む),および,それらの間の関係をグラフ構造として抽出し,キーフレーム画像群に対する系列として整形・整列させることにより意味注釈を得る.本年度は,言語特徴量を含む様々な特徴量を利用しつつ,効率的なグラフ生成が可能となる計算機構を実現し,良好な精度を得た.
    (2) 動画に対する動作キャプション生成: 動画から言語表現による動作キャプションを生成し,これをもとに意味注釈を抽出するアプローチの研究を新たに開始した.一般的なキャプションの生成を仮定し,ここから主体者による主な動作を表す内容のみを抽出して,言語解析が容易な表現として生成する方法を実現する.本年度は,既存のデータセットをもとに書き換え正解例のデータセット作成を進めた.また,文分割タスクで事前学習した書き換えモデルをドメイン適用によりファインチューンし,さらにコピー機構を導入することにより,妥当な動作キャプションの生成が行える見通しを得た.
    (3) 動画アドホック検索への適用の試行: 昨年度に引き続き,TRECVID AVSタスクを対象にクエリに基づく動画検索方式の研究を進めた.
    (4) 言語の意味表現に関する基礎研究の推進: 語彙意味関係の認識の高度化を推進した.また,汎用的な文の分散表現の構成法,従来の機械読解タスクの仮定の限界をこえる読解方式 (回答がない質問を正しく検出できる) を研究するために不可欠なデータセットの構築法などについて研究を進め,トップレベルの国際会議で発表した.

  • 形式の異なる語彙知識の相互運用の試み

    挑戦的萌芽研究

    研究期間:

    2015年04月
    -
    2018年03月
     

    加藤 恒昭, 林 良彦

     概要を見る

    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

    挑戦的萌芽研究

    研究期間:

    2014年04月
    -
    2018年03月
     

    林 良彦

    担当区分: 研究代表者

     概要を見る

    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 (SNSサービスにおけるタグ情報) を用いる手法について研究し良好な結果を得た.

  • 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

    基盤研究(B)

    研究期間:

    2013年04月
    -
    2017年03月
     

    林 良彦, 加藤 恒昭, 岩根 久

     概要を見る

    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

    挑戦的萌芽研究

    研究期間:

    2012年04月
    -
    2014年03月
     

    林 良彦

     概要を見る

    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,適合画像に対して独立に付与した言語注釈と複合概念表現の間の類似度と画像適合度の間に中程度の相関関係があることを確認した.

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特定課題研究 【 表示 / 非表示

  • テキストデータからの一般的知識の獲得

    2020年  

     概要を見る

    "Mosquitos carry malaria" (蚊はマラリアを媒介する) のような総称表現は,事物が属するクラス (蚊) に関する一般的知識を表す.本研究は,大量のテキストデータから有用な知識を伝達しうる総称表現を抽出し,これを構造化することにより一般的知識として獲得することを目的とする.今期はまず,一般的知識の言語理解タスクにおける有用性を確認した.このため,人手により構築された一般的知識を含むコモンセンス知識グラフを物語テキストにおける人物の感情推定タスクに適用し,その有用性を確認した.また,大規模なテキストデータを用いて訓練された事前学習モデルが知識グラフにおけるノイジーな知識のフィルタリングにおける有用性について検討を進めた.

 

現在担当している科目 【 表示 / 非表示

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委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2016年
    -
    継続中

    国際会議プログラム委員 (ACL, NAACL, EACL, EMNLP, COLING, LRECなど)

  • 2018年03月
    -
     

    言語処理学会第24回年次大会・プログラム委員長

  • 2015年02月
    -
     

    国際雑誌特集号編集委員,Terminology across languages and domains (Special Issue -Terminology 21(2)), 2015年02月

  • 2015年02月
    -
     

    国際会議プログラム委員,1st International Workshop on the Use of Multilingual Language Resources in Knowledge Representation Systems, 2015年02月

  • 2015年01月
    -
     

    国際会議プログラム委員,LDL 2015 (Linked Data in Linguistics),2015年01月

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