平尾 努 | 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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概要
関連著者
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平尾 努
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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平尾 努
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
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磯崎 秀樹
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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磯崎 秀樹
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
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磯崎 秀樹
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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鈴木 潤
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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鈴木 潤
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
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前田 英作
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所人間情報研究部
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前田 英作
日本電信電話(株)コミュニケーション科学基礎研究所
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前田 英作
NTTヒューマンインタフェース研究所
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賀沢 秀人
日本電信電話(株)コミュニケーション科学基礎研究所
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佐々木 裕
The University Of Manchester
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佐々木 裕
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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佐々木 裕
Ntt情報通信網研究所
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賀沢 秀人
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
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松本 裕治
奈良先端科学技術大学院大学
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奥村 学
東京工業大学精密工学研究所
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奥村 学
東京工業大学
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国領 弘治
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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国領 弘治
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所:(現)nttコムウェア西日本株式会社
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加藤 恒昭
東京大学
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加藤 恒昭
東京大学大学院総合文化研究科
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松下 光範
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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平 博順
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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平 博順
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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松下 光範
関西大学 総合情報学部
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松下 光範
関西大学総合情報学部
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難波 英嗣
広島市立大学
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福島 孝博
追手門学院大学
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難波 英嗣
広島市立大学大学院情報科学研究科
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野畑 周
マンチェスター大学計算機科学科
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福島 孝博
通信・放送機構:追手門学院大学
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福島 孝博
追手門学院大学国際教養学部英語コミュニケーション学科
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前田 英作
Ntt
著作論文
- 最適化問題としての文書要約
- 抜粋による複数文書要約を評価するためのコーパスと評価指標
- 識別学習による組合せ最適化問題としての文短縮手法
- 単一言語コーパスにおける文の自動対応付け手法(自然言語)
- SVMを用いた学習型質問応答システムSAIQA-II(自然言語)
- 機械学習のための組み合わせ素性の選択基準について(分類、クラスタリング,機械学習)
- 言語パターンに着目した複数文書要約(要約)
- 機械学習のための組み合わせ素性の選択基準について(分類、クラスタリング, 機械学習)(言語理解とコミュニケーション)
- 言語パターンに着目した複数文書要約(言語理解とコミュニケーション)
- 機械学習のための組み合わせ素性の選択基準について
- 言語パターンに着目した複数文書要約
- 素性選択機能をもったString Kernelの提案(パタン発見)(セマンティックウェブと自然言語処理その他一般)
- 素性選択機能をもった String Kernel の提案
- 階層構造を利用したテキスト間類似度の効率的計算法
- SAIQA : 大量文書に基づく質問応答システム
- SAIQA : 大量文書に基づく質問応答システム
- 構文情報に依存しない文短縮手法
- 辞書式順序を持つペナルティによるゼロ代名詞解消(自然言語)
- 拡張ストリングカーネルを用いた要約システムの自動評価法(自然言語,情報処理技術のフロンティア)
- 文書要約の自動評価手法の提案と評価(セグメンテーション・要約)
- 優先度学習を用いた自然言語処理(解析)
- 自動要約評価型ワークショップ : Text Summrization Challenge(TSC)(音声・言語における標準化動向)(第6回音声言語シンポジウム)
- 自動要約評価型ワークショップ : Text Summrization Challenge(TSC)(音声・言語における標準化動向)(第6回音声言語シンポジウム)
- 自動要約評価型ワークショップ : Text Summrization Challenge(TSC)(音声・言語における標準化動向)(第6回音声言語シンポジウム)
- 動向情報の要約と可視化に関するワークショップの提案(検索,要約)
- 動向情報の要約と可視化に関するワークショップの提案(検索,要約)
- 質問に適応した文書要約手法とその評価
- Support Vector Machineを用いた重要文抽出法(自然言語)
- 機械学習による複数文書からの重要文抽出
- LE-11 機械学習を用いた複数文書要約(E. 自然言語・文書)