技術紹介(技術移転関連)

鳥取大学異動してからも、技術相談に応じますのでお気軽にご連絡ください。 また、ここに示した以外の自然言語処理に関わる技術についても、 技術相談に応じますのでお気軽にご連絡ください。

技術一覧

1. 感情駆動型処理アルゴリズム
   • 人間の感情にあわせて駆動する広い請求項の特許を出願中．
   • 例えば，人間の感情にあわせた音楽を出力します．
     (利用例)Webページでの自動音楽演奏．
     (利用例)部屋での自動音楽演奏．
   • また，人間の感情にあわせて部屋の照明を自動的に変更します．
   • また，作業者の状態の監視．
     (利用例)トラック運転手の居眠り防止．
     (利用例)労働者の状態の監視し，状態が悪い場合にサイレンを鳴らす．
   
   
2. 同類表現の抽出とその可視化
   • 同類表現を抽出し可視化します．
   • (例) 「民主主義」「全体主義」「帝国主義」 「資本主義」「軍国主義」「平和主義」と入力すると，
     他の名称を，類似するもの同士，近くに配置した図で出力します．
   • このように入力したものと同類の言葉を図に可視化して表示します．
     
   • 同類の単語を見つけたいときに役立ちます．
   
   
3. 言い換えシステム
   • 種々の言い換えを実現します．
   • (例) 英語文で日本人の発音の苦手なLやRをあまり含まない文に言い換えます．
     例えば，英語原稿を，LやRをあまり含まないものに変換しておけば，読み上げが楽になります．
   • (例) 話し言葉に言い換えます
   • (例) 平易な文に言い換えます
   
   
4. 情報検索，質問応答システム
   • 情報検索：高精度な文書の検索を実現します．
   • 質問応答システム：ユーザの質問に答えます．
   • (例) 「日本の面積はどのくらいですか」と聞くと 「37万8千平方キロメートル」と解答を的確に答えます．
     機械が人間と同じように会話する人工知能システムの開発にもつながる面白い技術です．
   
   
5. テキストマイニングシステム，情報抽出
   • 種々のテキストマイニングシステム，情報抽出の技術があります．
   • テキストマイニングシステムSimpleminer(Windowsなどで動作可能)を構築しました．
   • テキストマイニング結果のグラフ描写におけるデータの好適な並べ替え技術．
   • 文書群，書誌情報などを，表形式で簡便に情報分析する技術．
   • テキスト群から数値情報を取り出しグラフ化する技術．
   
   
6. 読書支援システム
   • ユーザの視線を検知してユーザの意図を理解した読書支援技術．
   • ユーザにとっての新規文書を検出，表示する技術．
   • ユーザの興味のある分野の単語を強調表示する技術．
   • 下記のツールバーシステムも読書支援システムの一種です．
   
   
7. ツールバーシステム
   • ユーザの読書を支援するインターネットエクスプローラーに組み込み可能な各種ツールバーを開発しています．
   • 文書で重要な単語を強調表示します．
   • 新規事項の単語を強調表示します．
   • 特許文書全体で各請求項の特徴語を色分けして強調表示します．
   • 原子分子分野の重要表現を色分けして強調表示します．
   • 文の意図を意味する形容詞，副詞を色分けして強調表示します．
   • ユーザの興味のある分野の単語を強調表示します．
   
   
8. シリトリシステム
   • 最もポピュラーなルールを採用するシリトリシステムです．
   • システムの強さを調節可能です．
   • 連想的なシリトリが可能です．
     例えば，先に言った人と意味的に関連のある単語を利用して答えます．
   • 言語処理分析技術を駆使した強力な戦法も利用可能です．
   
   
9. 固有表現抽出システム
   • 分野固有の重要な表現を抽出します．
   • 固有表現抽出システムでは、分野ごとに固有の重要表現を定義して，
     それに関する学習データを用意することで，その分野の新しいテキストに対して
     重要表現を抽出します．
   • 固有名詞を利用した応用システムに利用できます．
   • 種々の情報分析・情報処理システムで，重要表現を取り出す基盤的な技術として利用できます．
   
   
10. クラスタリングツール
    • データをクラスタリングすることができます．
    • 本ツールは，x,y軸、二次元のデータ（クロス表）を入力すると
      x,y軸の両方のデータともにクラスタリングして出力します．
    • x,y軸のうち，どちらか一方のみクラスタリングするということもできます．
    
    
11. 言語コーパスの修正
    • 大量のタグつきコーパスが人手で作成されています．
    • 人手によるタグ付けだと誤る場合がありますが，
      本技術では，誤ったタグの自動修正，または修正支援をします．
    
    
12. 時制，モダリティなどの翻訳
    • 日本語から英語に翻訳する際のテンス・アスペクト・モダリティを
      高精度に推定できます．
    • SVM，用例ベースなど高度な教師あり機械学習法を利用します．
    • 機械学習のための教師データを簡便に用意することができます．
    • FIT2005論文賞受賞技術です．
    
    
13. 日本語格解析，格変換
    • 日本語格解析，格変換を高精度に実現します．
    • 高精度な機械学習を利用します．
    • 格解析，格変換以外に，省略解析にも利用できます．
    
    
14. 日本語スペルチェッカー
    • 大量の正の例のデータだけから負の例を取得する汎用的な手法を開発しました．
    • 誤りの日本語表現を負の例としてとらえて抽出することができます．
    • 非存在の証明にも利用できます．
    • 人間やMS Wordで見つけることができない誤りも目ざとく見つけます．
    
    
15. 自動要約処理
    • 自動要約システムの自動評価を機械学習を利用して行います．
    • 自動要約システムの開発に利用できます．
    • ユーザに応じた自動要約を生成することができます．
    
    
16. その他の技術
    • 文書分類を行う技術．
    • 受け身文を能動文に変換する技術．
    • 文書群，書誌情報などを，表形式で簡便に情報分析する技術．
    • テキスト群から数値情報を取り出しグラフ化する技術．
    • 階層構造データの高速検索技術．
    • 二言語入力型翻訳アルゴリズム，言語処理アルゴリズム．
    • 機械学習用コーパスタグ付与支援アルゴリズム．
    
    

登録特許の一覧は下記もご参考ください。

1. 特許(海外) (Patent, International)
2. 特許(国内) (Patent, Japan)