14件 （「NLP」）

NLP2026テーマセッション「人狼知能：嘘を見破り説得する会話ゲームとLLM」 論文

狩野 芳伸・鳥海 不二夫・稲葉 通将・大澤 博隆・片上 大輔・大槻 恭士・アランニャ クラウス・原田 慧・伊藤 毅志 ·2026 ·『自然言語処理』　33(2)　pp. 1051-1058

doi:10.5715/jnlp.33.1051

多段自然言語処理におけるNLP, シソーラス, オントロジー辞書データ統合の提案 論文

米持 幸寿・大場 みち子 ·2019 ·『人工知能学会第二種研究会資料』　2019(SWO-047)　pp. 01

doi:10.11517/jsaisigtwo.2019.SWO-047_01

NLPテーマセッション「せめぎ合う計算言語学」 論文

上田 亮 ·2026 ·『自然言語処理』　33(2)　pp. 1059-1064

doi:10.5715/jnlp.33.1059

PNLPの音声的形状と言語的機能 論文

前川 喜久雄 ·2011 ·『音声研究』　15(1)　pp. 16-28

doi:10.24467/onseikenkyu.15.1_16

言語処理学会第29回年次大会ワークショップ「深層学習時代の計算言語学」 論文

窪田 悠介・持橋 大地 ·2023 ·『自然言語処理』　30(2)　pp. 861-866

doi:10.5715/jnlp.30.861

C3. PNLP (Penult Non-Lexical Prominence)の生起要因 : 『日本語話し言葉コーパス』を資料として(研究発表,日本音声学会創立80周年記念式典・第20回全国大会発表要旨) 論文

江崎 哲也 ·2006 ·『音声研究』　10(3)　pp. 107-108

doi:10.24467/onseikenkyu.10.3_107_4

日本語言語資源の構築と利用性の向上―JLR2024 ワークショップ 論文

浅原 正幸・大村 舞・河原 大輔・久保 隆宏・坂口 慶祐・柴田 知秀・松田 寛・宮尾 祐介 ·2024 ·『自然言語処理』　31(2)　pp. 805-808

doi:10.5715/jnlp.31.805

パージング : 制約統合型モデルの提案<「自然言語処理の再構築」> 論文

田中 穂積 ·1996 ·『人工知能』　11(4)　pp. 507-513

doi:10.11517/jjsai.11.4_507

日本語言語資源の構築と利用性の向上 ―JLR2023 ワークショップ 論文

浅原 正幸・河原 大輔・久保 隆宏・坂口 慶祐・柴田 知秀・松田 寛・浅原, 正幸・河原, 大輔・久保, 隆宏・坂口, 慶祐・柴田, 知秀・松田, 寛 ·2023 ·『自然言語処理』　30(2)　pp. 857-860

doi:10.5715/jnlp.30.857

ポストゲノム時代に高まるバイオ自然言語処理への期待：バイオ自然言語処理最新事情 7.企業におけるバイオNLPへの取り組み b）連想統合による医学・生物学知識の活用ソリューション 論文

徹 久光 ·2005-02-15 ·46(2)　pp. 153-156

openalex.org

GiNZA - Universal Dependencies による実用的日本語解析 論文

松田 寛・Hiroshi Matsuda ·2020 ·『自然言語処理』　27(3)　pp. 695-701

doi:10.5715/jnlp.27.695

日本語の複単語表現辞書：JDMWE 論文

首藤 公昭・田辺 利文・Kosho Shudo・Toshifumi Tanabe ·2010 ·『自然言語処理』　17(5)　pp. 5_51-5_74

doi:10.5715/jnlp.17.5_51

簡易小型化 BERT による日本語構文解析 論文

河野 慎司・古宮 嘉那子・新納 浩幸・Shinji Kono・Kanako Komiya・Hiroyuki Shinnou ·2022 ·『自然言語処理』　29(3)　pp. 854-874

doi:10.5715/jnlp.29.854

Language Atlas of Japanese and Ryukyuan (LAJaR): A Linguistic Typology Database for Endangered Japonic Languages 論文

宮川 創・中川 奈津子・Kanji Kato・So Miyagawa・Natsuko Nakagawa ·2024 ·『In Hahn et al. (Eds.), Proceedings of the 6th Workshop on Research in Computational Linguistic Typology and Multilingual NLP』　-　pp. 55-57

doi:10.18653/v1/2024.sigtyp-1.7