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国立大学法人東京農工大学
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本事業は文部科学省科学技術人材育成費補助金の「テニュアトラック普及・定着事業」の補助を受けて実施しています。

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テニュアトラック教員の紹介

古宮 嘉那子 (Komiya Kanako)

研究院 工学研究院
部門 先端情報科学部門
研究分野 自然言語処理
キーワード 語義曖昧性解消、情報抽出、領域適応、転移学習
URL http://web.tuat.ac.jp/~komiya/main.html
職歴

・2009年04月~2010年03月:東京工業大学 精密工学研究所 博士研究員
・2010年04月~2014年03月:東京農工大学 工学研究院 先端情報科学部門 特任助教
・2014年04月~2021年03月:茨城大学 情報工学科 講師(専任)
・2018年05月~2019年04月:ケンブリッジ大学 客員研究員
・2021年04月~現在:東京農工大学 工学研究院 准教授

学歴

・2005年03月:東京農工大学 情報コミュニケーション工学科 卒業
・2006年03月:東京農工大学 情報コミュニケーション工学科 修士課程 修了
・2009年03月:東京農工大学 電子情報工学科 博士課程 修了

受賞歴

・2019年11月:佐々木稔, 古宮嘉那子, 単語区切りの違いによるQAサイトの質問回答ペアの分類,IDRユーザフォーラム 2019(*ヤフー賞受賞)
・2010年11月:Haruhiko Akiyama, Kanako Komiya, Yoshiyuki Kotani, Nested Monte-Carlo Search with AMAF Heuristic, 2010 International Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI 2010), pp. 172-176 (*Best Paper Award受賞)

主な論文・解説

・鈴木類, 古宮嘉那子, 浅原正幸, 佐々木稔, 新納浩幸, 概念辞書の類義語と分散表現を利用した教師なし all-words WSD, 自然言語処理, Vol.26, No.2, pp. 361-380, (2019.6).
・Kanako Komiya, Minoru Sasaki, Hiroyuki Shinnou, Manabu Okumura, Domain Adaptation using Word Embeddings for Word Sense Disambiguation, Journal of Natural Language Processing, Vol.25, No.4 pp.463-480,(2018.9).                   .
・Kanako Komiya, Masaya Suzuki, Tomoya Iwakura, Minoru Sasaki, Hiroyuki Shinnou, Comparison of Methods to Annotate Named Entity Corpora, Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing, ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing (TALLIP), Volume 17 Issue 4, Article No. 34,(2018.8).
・Kanako Komiya, Minoru Sasaki, Hiroyuki Shinnou, Yoshiyuki Kotani, Cross-lingual Product Recommendation System Using Collaborative Filtering, Journal of Natural Language Processing, Vol. 24, No. 4,pp. 579-596, (2017.9).
・Okumura Manabu, SHIRAI Kiyoaki, Komiya Kanako, YOKONO Hikaru, On Semeval-2010 Japanese WSD Task, Journal of Natural Language Processing, Vol.18, No.3, pp.293-307, (2011.6)

研究紹介

コンピュータを使って、言葉の研究を行っています。専門的に言うと、人工知能の研究に含まれる、自然言語処理という研究分野です。大量のデータ(問題集)をコンピュータに与えて、規則性を発見し、新しい問題を解けるようにする技術、「機械学習」を使って実現していきます。当研究室では、言葉の意味を文脈によって理解させたり(語義曖昧性解消)、欲しい情報を抽出したりするタスク(情報抽出、固有表現抽出)、また、評判分析、推薦システム、文書分類など様々なタスクを対象に研究を行っています。
 最近では、深層学習を用いた技術が人工知能の研究の標準となっており、当研究室でも盛んに利用しています。また、当研究室では日本語の処理を長年研究してきており、例えば、単語区切りがはっきりしていないことや、表意文字である漢字を利用しているため、同型異音語や同音異義語があることなど、日本語ならではの特性について焦点を当てて研究しています。また同時に、この特性を意識しつつ、英語のテキストを用いたクロスリンガルな処理についても研究を行っています。
また、ある分野についてあまりデータがないときに、別の近い分野の知見を転用、併用して低リソースで精度の高いシステムを作成する研究をしています。例えば、新聞のデータを利用したブログのデータ用のシステムや、現代文のデータを用いた、古文用のシステム、日英のテキストを使ったクロスリンガルなシステムなどを作っています。

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本学のテニュアトラック事業について

スタートアップ資金やメンター制度を活用できるテニュアトラック制度で、研究に専念できる環境が整っていると聞いております。これからそれらの制度を使用して、研究を頑張りたいと考えています。

今後の抱負

ノルマがあることは確かですが、研究を楽しむ気持ちを忘れないでいたいなと思います。