機械読解のための根拠の妥当性判断

機械読解において、複数の知識を結び付けて回答を導出する手法を研究しています。現在は、質問、回答候補、根拠の組み合わせの妥当性を判断し回答する手法を提案しています

観点の一貫性を保持した文書要約

文書全体を単に要約するのではなく、与えられた観点に着目した要約を生成するクエリ指向文書要約手法を研究しています。単語単位のベクトルに加え、文単位のベクトルを導入し、要約を生成する手法を提案しています

視覚的に誘発された特徴を用いた対話応答生成

対話システムにおいて、テキストから視覚的要素（視覚情報）を連想し、それを言語情報と融合的に利用することで応答を生成する手法を提案しています。これにより、言語情報のみでは生成が困難な、より正確で豊かな応答の生成が期待できます

言い換え・含意関係認識

自然言語理解を実現する基盤技術の一つである言い換え、含意関係認識の研究をしています。例えば、二重否定表現に伴うモダリティを含むテキストのような、比較的判断が難しい表現を含むテキスト対に対しても識別精度が向上する手法を提案しています

多様で複雑な質問に回答する質問応答

より現実に即した多様で複雑な質問に対しても、柔軟かつ正確に回答する質問応答システムの研究をしています。大学入試二次試験の世界史穴埋め型問題を対象とした、語順を考慮した自動解答システムを構築しています

個性を反映した対話応答生成

対話システムにおいて、開発者が思い描く個性をシステム応答に柔軟に反映させる手法を研究しています。現在は、話者用例とプロフィール情報に基づき、多様な個性を反映させる手法を提案しています