概要 †

談話に関する論文の紹介，議論，進捗報告を行う

2013年度 †

日時

毎週木曜日 13:00-

参加者

乾，岡﨑，Canasai，井之上，杉浦，山本，周，高松，Paul，稲田，佐藤(雅)，大野

キーワード

物語理解 (story understanding)，プラン (plan)，修辞構造 (rhetorical structure)，照応 (anaphora)，省略 (ellipsis, zero anaphora)

予定・記録 †

• 3/13 (木)
  • 言語処理学会発表練習
    • Paul 🔒内部資料
    • 島岡　🔒内部資料
    • 井之上 🔒内部資料

• 2/27 (木)
  • 卒論発表練習（大江）
    • レビューテキストからの属性-評価値抽出 🔒内部資料
  • 卒論発表練習（山田）
    • 大規模文書集合から学習したベクトル空間モデルによる辞書の意味的逆引き 🔒内部資料

• 2/20 (木)
  • 進捗報告（稲田）
    • 同一文内の表現対を対象とした日本語における時間関係認識とその分析 🔒内部資料
  • 卒論発表練習（大野）
    • 文間ゼロ照応解析のための格構造の類似度推定 🔒内部資料

• 2/13 (木)
  • 修論本審査発表練習（高松）　🔒内部資料
  • 論文紹介（杉浦）
    • Implicitation of Discourse Connectives in (Machine) Translation
    • 論文
    • (🔒内部資料)

• 2/6 (木)
  • 進捗報告（山本）
    • MSRA Internship Report (🔒内部資料)
  • 論文紹介（井之上）
    • Selectional Preference に関する包括的サーベイ報告（🔒内部資料）

• 1/30 (木)
  • 進捗報告（Canasai）
    • 🔒内部資料

• 1/23 (木)
  • 進捗報告（大野）🔒内部資料

• 1/16 (木)
  • 進捗報告（水野） 🔒内部資料

• 1/9 (木)
  • 進捗報告
    • 周 🔒内部資料

• 12/19 (木)
  • 進捗報告
    • 稲田 日本語における二事象間の時間関係認識 (🔒内部資料)

• 12/12 (木)
  • 進捗報告
    • 大野 🔒内部資料

• 12/5 (木)
  • 進捗報告
    • Canasai (🔒内部資料)

• 11/28 (木)
  • 進捗報告
    • 井之上 (🔒内部資料)

• 11/21 (木)
  • 進捗報告
    • 周 🔒内部資料

• 11/14 (木)
  • 進捗報告
    • 杉浦 談話関係データセット作成に向けて 🔒内部資料
    • 高松 🔒内部資料

• 11/7 (木)
  • 進捗報告
    • 大野 🔒内部資料
  • トーク
    • Canasai 🔒内部資料

• 10/31 (木)
  • 進捗報告
    • Paul 🔒内部資料

• 10/24 (木)
  • 論文紹介 (周)
    • To link or not to link? A study on end-to-end entity linking system
    • NAACL HLT 2013
    • Guo,Chang et al.
    • [paper]🔒内部資料 [slide] 🔒内部資料

• 10/17 (木)
  • 論文紹介（杉浦）
    • Analyses of the Association between Discourse Relation and Sentiment Polarity with a Chinese Human-Annotated Corpus
    • 7th Linguistic Annotation Workshop and Interoperability with Discourse @ ACL2013
    • Hen-Hsen Huang, Chi-Hsin Yu, Tai-Wei Chang, Cong-Kai Lin, Hsin-Hsi Chen
    • 論文, 🔒内部資料

• 10/10 (木)
  • 進捗報告 (稲田)
    • 時間表現抽出と時間関係認識へ向けて (🔒内部資料)

• 10/1 (火)
  • 進捗報告
    • 大野(🔒内部資料)

• 9/24 (火) 
  • 論文紹介 (佐藤雅)
    • Zhemin Zhu, Delphine Bernhard and Iryna Gurevych. A Monolingual Tree-based Translation Model for Sentence Simplification, COLING2010
    • 論文 🔒内部資料

• 9/17 (火) 13:00-
  • 進捗報告（周）🔒内部資料

• 9/10 (火) 13:00-
  • コアメンバ全体進捗（発表5分, 質疑5分）
    • 井之上 (🔒内部資料)
    • 高松 (🔒内部資料)
    • 稲田 (🔒内部資料)
    • 佐藤（雅）(🔒内部資料)
    • 周 (🔒内部資料)

• 7/23 (火) 13:00-
  • 論文紹介（杉浦）
  • Jun-Ping Ng and Min-Yen Kan, Improved Temporal Relation Classification using Dependency Parses and Selective Crowdsourced Annotations, COLING2012
  • 論文, slides,🔒 内部資料
• 7/16 (火) 13:00-
  • 論文紹介（山本）
  • Nitin Madnani and Joel Tetreault, Re-examining Machine Translation Metrics for Paraphrase Identification, NAACL/HLT 2012
  • 論文, 🔒内部資料

• 7/9 (火) 13:00-
  • 論文紹介（Paul）
    • Lin, Kan, Ng, 2009. Recognizing Implicit Discourse Relations in the Penn Discourse Treebank
    • 🔒Slides
    • 論文

• 7/2 (火) 13:00-
  • コアメンバ全体進捗
    • 杉浦
    • 山本 🔒内部資料
    • Paul: 🔒内部資料
    • 高松: 今後の評価実験に向けて 🔒内部資料
    • 稲田: 🔒内部資料
    • 佐藤 (雅) 言い換えに関する勉強と今後の予定 🔒 内部資料
    • 周 🔒内部資料

• 6/25 (火) 13:00-
  • 論文紹介（稲田）
    • Jennifer D’Souza and Vincent Ng. Classifying Temporal Relations with Rich Linguistic Knowledge.
      NAACL-HLT2013.
    • 論文、🔒内部資料
  • 進捗報告（周)
    • Progress Report 🔒内部資料

• 6/18 (火) 16:00-
  • 論文紹介（井之上）
    • Yufang Hou, Katja Markert, and Michael Strube. Global Inference for Bridging Anaphora Resolution. NAACL-HLT2013.
    • 論文、🔒内部資料
  • 進捗報告（高松）
    • 評価実験の報告 🔒内部資料

• 6/11 (火) 13:00-
  • 論文紹介（周）
    • 🔒Razvan Bunescu et al. Using encyclopedic Knowledge for Named Entity Disambiguation.EACL2006
    • 🔒内部資料

• 6/4(火) 13:00-
  • コアメンバ全体進捗報告
    • 井之上: 🔒内部資料
    • 杉浦: 🔒内部資料
    • 山本: 🔒内部資料
    • Paul: 🔒内部資料
    • 稲田:🔒内部資料
    • 周:🔒内部資料

• 5/28 (火) 13:00-
  • 論文紹介（山本）
    • Katrin Erk. Towards a semantics for distributional representations. IWCS 2013. 論文 🔒内部資料
  • 進捗報告（井之上）
    • 🔒内部資料

• 5/21 (火) 13:00-
  • 進捗報告（稲田）
    • 日本語文の論理式変換器の完成へと向かって(🔒内部資料)

• 5/14 (火) 13:00-
  • 人工知能学会発表練習 直前特番（佐藤雅）: (🔒内部資料)

• 5/7 (火) 13:00-
  • コアメンバ全体進捗報告
    • 資料：🔒井之上
    • 資料：🔒杉浦
    • 資料：🔒稲田
    • 資料：🔒山本
    • 資料：🔒周
    • 資料 : 🔒佐藤雅
    • 資料 : 🔒ポール
• 4/23 (火) 15:00
  • 論文紹介（杉浦）
    • Discourse Structure and Computation: Past, Present and Future
    • Webber Bonnie and Aravind Joshi
    • Proc. of the ACL-2012 Special Workshop on Rediscovering 50 Years of Discoveries
    • （🔒内部資料1）（🔒内部資料2）
• 4/16 (火) 15:00
  • チュートリアル（井之上）
    • アブダクションにもとづく談話処理（🔒内部資料）

• 4/12 (金) 15:00
  • イントロダクション（井之上、意味研究会と合同）
    • 談話研究会とその関連分野の紹介（🔒内部資料）

• 2012 年度
• 2011 年度
• 2010 年度

参考リンク †

Logical Inference †

• Mohammad Shahed Sorower, Thomas G. Dietterich, Janardhan Rao Doppa Walker Orr, Prasad Tadepalli, and Xiaoli Fern. Inverting Grice’s Maxims to Learn Rules from Natural Language Extractions. NIPS 2011. pdf
• Ekaterina Ovchinnikova, Niloofar Montazeri, Theodore Alexandrov, Jerry R. Hobbs, Michael C. McCord and Rutu Mulkar-Mehta. Abductive Reasoning with a Large Knowledge Base for Discourse Processing. IWCS 2011. pdf
• James Blythe, Jerry R. Hobbs, Pedro Domingos, Rohit J. Kate and Raymond J. Mooney. Implementing Weighted Abduction in Markov Logic. IWCS2011. pdf
• Dan Garrette, Katrin Erk, Raymond Mooney. Integrating Logical Representations with Probabilistic Information using Markov Logic. IWCS2011. pdf
• Sindhu V. Raghavan, Raymond J. Mooney. Bayesian Abductive Logic Programs. AAAI 2010. pdf
• RohitJ. Kate RaymondJ. Mooney. Probabilistic Abduction using Markov Logic Networks. IJCAI 2009 on PAIR 2009. pdf
• Jerry R. Hobbs, Mark Stickel, Douglas Appelt, and Paul Martin. Interpretation as Abduction, Artificial Intelligence, 1993. pdf
• J. Bos (2009): Applying automated deduction to natural language understanding. Journal of Applied Logic 7(1): 100–112. pdf
• A Unified Approach to Abductive Inference (ARO 2008 MURI Project@University of Washington)

Discourse Theory †

• Rhetorical Structure Theory
• Discourse Representation Theory
• J. Bos, M. Nissim (2008): Combining Discourse Representation Theory with FrameNet. In: R. Rossini Favretti (ed): Frames, Corpora, and Knowledge Representation, pp 169–183, Bononia University Press. pdf
• Dan Cristea, Nancy Ide and Laurent Romary. Veins Theory: A Model of Global Discourse Cohesion and Coherence. ACL 1998. pdf
• Barbara J. Grosz, Aravind K. Joshi and Scott Weinstein. Centering: A Framework for Modeling the Local Coherence of Discourse. Computational Linguistics, 1995. pdf
• Barbara J. Grosz and Candace L. Sidner. ATTENTION, INTENTIONS, AND THE STRUCTURE OF DISCOURSE. Computational Linguistics, 1986. pdf

• Bonnie Webber. Accounting for Discourse Relations: Constituency and Dependency. Intelligent Linguistic Architectures, 2006. pdf
• Florian Wolf, Edward Gibson. Representing Discourse Coherence: A Corpus-Based Study. Computational Linguistics, 2005.
• Bonnie Webber, Matthew Stone, Aravind Joshi and Alistair Knott. Anaphora and Discourse Structure. Computational Linguistics, 2003. pdf
• Daniel Marcu. A Formal and Computational Synthesis of Grosz and Sidner's and Mann and Thompson's theories. 1999. pdf
• Erhard Hinrichs. Discourse Annotation of Corpora. pdf
• Johanna D. Moore and Martha E. Pollack. A Problem for RST: The Need for Multi-Level Discourse Analysis. Computational Linguistics, 1992. pdf

Discourse Parsing †

• Alexis Palmer, Afra Alishahi and Caroline Sporleder. Robust Semantic Analysis for Unseen Data in FrameNet. RANLP2011. pdf
• Michaela Regneri, Alexander Koller, Josef Ruppenhofer and Manfred Pinkal. Learning Script Participants from Unlabeled Data. RANLP2011. pdf
• Manfred Klenner and Don Tuggener. An Incremental Entity-Mention Model for Coreference Resolution with Restrictive Antecedent Accessibility. RANLP2011. pdf
• Ziheng Lin, Hwee Tou Ng and Min-Yen Kan. Automatically Evaluating Text Coherence Using Discourse Relation. ACL 2011. pdf
• Ziheng Lin, Hwee Tou Ng, and Min-Yen Kan. A PDTB-Styled End-to-End Discourse Parser. 2010. pdf
• Annie Louis, Rashmi Prasad, Aravind Joshi and Ani Nenkova. Using Entity Features to Classify Implicit Discourse Relations. SIGDIAL 2010. pdf
• Aria Haghighi and Dan Klein. Coreference Resolution in a Modular, Entity-Centered Model. NAACL-HLT 2010. pdf
• Emily Pitler, Annie Louis and Ani Nenkova. Automatic sense prediction for implicit discourse relations in text. ACL-IJCNLP 2009. pdf
• Rajen Subba and Barbara Di Eugenio. An effective Discourse Parser that uses Rich Linguistic Information. NAACL-HLT 2009. pdf
• Ravikiran Vadlapudi, Poornima Malepati and Suman Yelati. Hierarchical Discourse Parsing Based on Similarity Metrics. RANLP 2009. pdf
• Manfred Klenner, Étienne Ailloud. Optimization in Coreference Resolution is not Needed: A Nearly-Optimal Algorithm with Intensional Constraints. EACL 2009. pdf
• Jason Baldridge and Alex Lascarides. Probabilistic Head-Driven Parsing for Discourse Structure. CoNLL 2005. pdf
• Daniel Marcu and Abdessamad Echihabi. An Unsupervised Approach to Recognizing Discourse Relations. ACL 2002. pdf

Plan Recognition †

• Parag Singla and Raymond J. Mooney. Abductive Markov Logic for Plan Recognition. AAAI2011. pp 1069-1075. pdf
• Nate Blaylock and James Allen. Hierarchical Instantiated Goal Recognition. MOO2006. pdf
• Nate Blaylock and James Allen. Fast Hierarchical Goal Schema Recognition. AAAI2006. pdf
• Douglas E. Appelt and Martha E. Pollack. Weighted Abduction for Plan Ascription. Technical Note 491, SRI International, 1992. pdf
• Sandra Carberry. Techniques for Plan Recognition. User Modeling and User-Adapted Interaction, 11(1-2), pp. 31-48, 2001. pdf

Corpus †

• Penn Discourse Treebank
• RST Discourse Treebank
• Discourse Graphbank: paper LDC
• SDRT annotations of dialogues: DISCOR project

Knowledge Acquisition †

• Doo Soon Kim and Bruce Poter. Integrating declarative knowledge : Issues, Algorithms and Future Work. AAAI2008. pdf
• Jonathan Berant, Tel Aviv and Jacob Goldberger. Global Learning of Typed Entailment Rules. ACL2011. (to appear) pdf
• Stefan Schoenmackers, Jesse Davis, Oren Etzioni and Daniel Weld. Learning First-Order Horn Clauses from Web Text. EMNLP2010. pdf
• Nathanael Chambers and Dan Jurafsky. Unsupervised Learning of Narrative Schemas and their Participants. ACL2010. pdf

Lectures †

• University of Southern California: Introduction to NLP, Empirical Methods in Natural Language Processing
• MIT: Computational Models of Discourse
• Tohoku University: http://www.is.tohoku.ac.jp/_eng/introduction/laboratories/sis/iis_cs.html
• Story Understanding Resources
• David Poole and Alan Mackworth. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents

Tools †

• Mini-TACITUS
• PRISM
• enju
• C&C tools

Misc. †

• University of Texas at Austin Machine Learning Group: Publications