更新履歴
- 2022/08/29: プログラムの一部を変更しました new!
- 2022/08/19: 招待セッションの詳細を公開しました
- 2022/08/15: プログラムを公開しました
全体プログラム
シンポジウムはGather.townとZoomを用いて行われます．
参加登録頂いた方には，URLは追って連絡いたします．
下記プログラムは変更になる場合がございますのでご了承ください．
発表者の方へ: ポスターは横置き、3MB まで（幅は最低1000px、高さは最低600px、72dpi以上推奨）、PNGまたはJPG形式で提出してください。
締切：2022年8月22日（月）18:00（UTC+9） 提出方法などの詳細は、発表者の方にメールにてお知らせしております。
ハッカソン：8月16日(火) 〜 8月28日 (日)
ハッカソンについては下記ページを御覧ください．
NLP若手の会 (YANS) 第17回シンポジウム ハッカソン - NLP 若手の会
懇親会：8月28日（日）
[18:00-20:00] 懇親会 (ラウンドテーブル@Zoom)
本シンポジウムでは、参加者間の相互交流を促す企画としてラウンドテーブルを開催します。 テーブル毎にトピックを定め、同じ興味を持った参加者が組織や研究室、業種にとらわれず気軽に雑談・交流できる場を設けます。
トピックにより、少人数でテーブルの割り当てを行います。同じトピックに興味のある様々な方とお話しできるように、テーブルの割り当ては複数回行う予定です。
シンポジウム１日目：8月29日（月）
[09:00-09:30] オープニング
[09:30-10:30] チュートリアル (1)
[10:30-10:35] スポンサーセッション(1)
[10:35-11:00] 小休憩
[11:00-12:00] チュートリアル (2)
[12:00-13:00] 昼休憩
[13:00-14:00] ポスターセッション(1)
[14:00-14:30] 小休憩
[14:30-15:30] ポスターセッション(2)
[15:30-16:00] 小休憩
[16:00-17:00] ポスターセッション(3)
シンポジウム２日目：8月30日（火）
[10:00-10:30] 招待セッション(1)
[10:30-11:00] 招待セッション(2)
[11:00-11:30] 小休憩
[11:30-12:30] ポスターセッション(4)
[12:30-13:30] 昼休憩
[13:30-14:00] 招待セッション(3)
[14:00-14:30] 招待セッション(4)
[14:30-14:35] スポンサーセッション(2)
[14:35-15:00] 小休憩
[15:00-16:00] ポスターセッション(5)
[16:00-16:30] 小休憩
[16:30-17:15] クロージング
発表プログラム
8月29日（月）
チュートリアル (1) 09:30-10:30 「学術情報検索と推薦」
講演者：桂井 麻里衣 氏（同志社大学理工学部）
講演概要：
国際会議・論文誌の増加や学術データベースの普及に伴い、膨大な量の研究成果情報が日々蓄積されている。これらの学術ビッグデータのうち、特に論文の引用関係やテキストを分析し、関連論文や専門家を検索・推薦する手法が多数提案されている。本チュートリアルではこれらの従来研究を概説するとともに、自然言語処理技術の高度化によって期待される成果について述べる。
略歴：
2010年北海道大学工学部情報エレクトロニクス学科卒業。2012年、2014年にそれぞれ北海道大学大学院情報科学研究科博士前期課程・博士後期課程修了、博士（情報科学）。2014年日本学術振興会特別研究員（PD）、2015年同志社大学理工学部助教、2021年より准教授。マルチメディア検索や学術データ分析の研究に従事。
チュートリアル (2) 11:00-12:00 「対話システムのすすめ」
講演者：東中 竜一郎 氏（名古屋大学大学院情報学研究科）
講演概要：
人間のように会話ができる対話システムの実現は人工知能における大きな目標の一つである．近年，スマートフォン上の音声エージェントやスマートスピーカーが広く利用されるようになり，対話システムがより身近なものになってきた．しかし，満足するような対話が実現できているとは言い難い．本チュートリアルでは，対話システムの現状の技術として，タスク指向型対話システムや非タスク指向型対話システムの方法論，評価手法などを紹介するとともに，人間同士の対話との比較を通して，今後取り組むべき対話システムの課題について述べる．
略歴：
2001年慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士課程，2008年博士課程修了．2001年日本電信電話株式会社入社．2020年より，名古屋大学大学院情報学研究科教授．NTT人間情報研究所・NTTコミュニケーション科学基礎研究所客員上席特別研究員．慶應義塾大学環境情報学部特別招聘教授．対話システムの研究に従事．著書に「質問応答システム」（コロナ社），「Pythonでつくる対話システム」（オーム社），「AIの雑談力」（KADOKAWA）など．博士（学術）．
ポスターセッション(1) 13:00-14:00
[P1-1] 自然言語処理を用いた循環器領域におけるバーチャルリアリティ関連研究の動向解析
○渡部勇太（愛媛大），檜垣彰典（愛媛大），山口修（愛媛大）
[P1-2] 日本語の語彙体系を考慮したサブワード分割による大規模言語モデルへの影響
勝田哲弘（ワークス），Tolmachev Arseny（ワークス），髙岡一馬（ワークス），内田佳孝（ワークス）
[P1-3] カタカナ表記から国際音声記号への高精度変換のためのルール体系
○的川雄飛（NAIST），坂井優介（NAIST），大内啓樹（NAIST），渡辺太郎（NAIST）
[P1-4] 論述文の深い論理構造の自動解析に向けて
○王文質（東北大/理研），Farjana Sultana Mim（東北大），内藤昭一（東北大/理研/リコー），Keshav Singh（東北大），井之上直也（JAIST/理研），乾健太郎（東北大/理研）
[P1-5] 早押しクイズにおける予測処理: 機械の言語処理と人間の言語処理と
○山下陽一郎（東大），原田宥都（東大），大関洋平（東大）
[P1-6] 言語モデルの第二言語獲得効率
○大羽未悠（NAIST），栗林樹生（東北大/Langsmith），大内啓樹（NAIST/理研），渡辺太郎（NAIST）
[P1-7] ミラーリング機能を搭載したマルチモーダルな傾聴対話システムの開発
○水谷林太郎（中央大），鈴木寿（中央大）
[P1-8] kNN機械翻訳のためのTransformerデコーダ最終層の中間表現の可視化・統計的分析
西田悠人（NAIST），出口祥之（NAIST/NICT），上垣外英剛（NAIST），渡辺太郎（NAIST）
[P1-9] 化学工学分野の専門用語を理解するBERTモデルの開発
○加藤祥太（京大），加納学（京大）
[P1-10] 学術ドメインに特化した日本語マスク言語モデルの試作
○山内洋輝（愛大），梶原智之（愛大），桂井麻里衣（同大），大向一輝（東大/NII），二宮崇（愛大）
[P1-11] ゼロショットテキスト分類におけるドメイン固有キーワードを活用したクラス名混同問題の軽減
○矢野太郎（NEC），竹岡邦紘（NEC），小山田昌史（NEC）
[P1-12] 音声対話における音節認識結果を用いた未知語検出の検討
○大塩幹（阪大），武田龍（阪大），駒谷和範（阪大）
[P1-13] Multimodal Sentiment Classification using Modal-independent Classifiers
○ティヤジャーモン ナッタポン（東大），吉永直樹（東大）
[P1-14] 対照学習を用いた日本語文章埋め込みモデルの開発と評価
福地成彦（PKSHA），星野悠一郎（PKSHA），渡邉陽太郎（PKSHA）
ポスターセッション(2) 14:30-15:30
[P2-1] MC dropoutに基づく確信度を用いた回答可否の予測を伴う対話システム
○二宮大空（AIShift），下山翔（AIShift），戸田隆道（AIShift），邊土名朝飛（AIShift），杉山雅和（AIShift），友松祐太（AIShift）
[P2-2] 次世代医療基盤法に基づく匿名加工医療情報を利用した入院後敗血症の予測モデルの開発における課題と対策の検討
○松田敦義（ログビー），池田遼太郎（ログビー），荒木 賢二（宮崎大），松尾亮輔（ライフデータイニシアティブ）
[P2-3] 文書レベル関係抽出における人間と注意機構の根拠文の対応付け
馬尤咪（東工大），王安（東工大），岡崎直観（東工大）
[P2-4] 原文に対して補完的な画像はMMTモデルの翻訳精度を向上させるのか
○佐藤郁子（都立大），平澤寅庄（都立大），金輝燦（都立大），岡照晃（都立大），小町守（都立大）
[P2-5] 日本語BERTモデルによる近代文のテキスト化の精度向上
○謝素春（東北学院大），松本章代 (東北学院大)
[P2-6] Document AI タスクに向けた大規模事前学習済みモデルを活用した Layout-aware Prompting
○北田俊輔（法政大），井上直人（サイバーエージェント），大谷まゆ（サイバーエージェント），彌冨仁（法政大）
[P2-7] 知識グラフに基づく話題の展開・掘り下げを統合した趣味対話生成
○藤田敦也（名工大），上乃聖（名工大），李晃伸（名工大）
[P2-8] BERTを用いた文埋め込みモデルによる単語の暗黙的な重み付け
○栗田宙人（東北大），小林悟郎（東北大），横井祥（東北大/理研），乾健太郎（東北大/理研）
[P2-9] 研究者情報収集のためのWebページ分類
○林容央（同志社大），桂井麻里衣（同志社大）
[P2-10] 所見文書の要約を用いた矯正歯科治療の自動診断の検討
○大塚琢生（愛媛大），梶原智之（愛媛大），谷川千尋（阪大），清水優仁（阪大），長原一（阪大），二宮崇（愛媛大）
[P2-11] ユーザの性格情報を用いた感情分析
○鈴木陽也（愛媛大），梶原智之（愛媛大），二宮崇（愛媛大），中島悠太（阪大），長原一（阪大）
[P2-12] 事前学習済みVision and Languageモデルにおける言語情報の獲得過程の調査
○白井尚登（NAIST），上垣外英剛（NAIST），渡辺太郎（NAIST）
[P2-13] タスク情報を利用した質問応答による情報抽出
○山田晃士（豊田工大），三輪誠（豊田工大），佐々木裕（豊田工大）
[P2-14] チョムスキー階層とニューラル言語モデル
○染谷大河（東大），○吉田遼（東大），中石海（東大），濵西祐之介（東大），大関洋平（東大）
ポスターセッション (3) 16:00-17:00
[P3-1] 対照学習による文体に特化した文ベクトルの獲得
○銭本友樹（筑波大），宇津呂武仁（筑波大）
[P3-2] ニュース用語を含むヒント付きクロスワードパズルの自動生成
○馬嶋海斗（東工大），石原祥太郎（日経新聞）
[P3-3] 感情極性分類と感情強度推定の同時学習の検討
○樽本空宙（愛媛大）， 鈴木陽也（愛媛大）， 梶原智之（愛媛大）， 二宮崇（愛媛大）， 中島悠太（阪大）， 長原一（阪大）
[P3-4] Towards Explicating Implicit Reasoning in Arguments
○Keshav Singh， Naoya Inoue， Farjana Sultana Mim， Shoichi Naitoh， Kentaro Inui
[P3-5] 敵対的学習による流暢性が高いタグ付け文法誤り訂正システムの構築へ向けて
○五藤巧（NAIST），渡辺太郎（NAIST）
[P3-6] 事前学習済みモデルを用いたSNS感情分析における絵文字エンコード手法の比較
○山内博貴（バンダイナムコ研），頼展韜（バンダイナムコ研）
[P3-7] GVTを拡張したモデルによる授業の対話における深い学びの発話抽出
○大西朔永（岡山理大），椎名広光（岡山理大），保森智彦（岡山理大）
[P3-8] Transformerにおけるフィードフォワードネットの混ぜ合わせ作用
○小林悟郎（東北大），栗林樹生（東北大/Langsmith），横井祥（東北大/理研），乾健太郎（東北大/理研）
[P3-9] 人の話題遷移モデリングのための基礎分析
○岸波洋介（東北大），赤間怜奈（東北大/理研），佐藤志貴（東北大），徳久良子（東北大），鈴木潤（東北大/理研），乾健太郎（東北大/理研）
[P3-10] 特定の文脈における正規表現を用いた電話音声認識のドメイン適応の検討
○東佑樹（AI Shift），友松祐太（AI Shift）
[P3-11] 自然言語推論を用いた文脈情報・ペルソナと一貫性を保つ対話応答選択
○義井健史（名工大），上乃聖（名工大），李晃伸（名工大）
[P3-12] 化学論文からの情報抽出のためのPDFからXMLへの変換
○四條光（NAIST），進藤裕之（NAIST）， 渡辺太郎（NAIST）
[P3-13] 機械翻訳のための言い換え生成による前編集の検討
○惟高日向（愛媛大），岩本裕司（愛媛大），梶原智之（愛媛大），二宮崇（愛媛大），藤田篤（NICT）
8月30日（火）
招待セッション (1) 10:00-10:30 「多言語機械翻訳モデルにおける、X-Y方向の翻訳性能改善」
講演者：江里口 瑛子 氏（Microsoft）
講演概要：
多言語翻訳モデルでは、単一のモデルを複数方向の翻訳データで学習することにより、学習データが存在しないゼロショット方向の翻訳も可能になることが知られている。しかしながら、ゼロショット方向の翻訳性能は限られており、その翻訳誤りの要因の１つに、そもそも指定されたターゲット言語で出力されていないというオフターゲット翻訳問題がある。本発表では、多言語機械翻訳モデルにおけるX-Y方向の翻訳改善を目的として行った、直近の研究成果を紹介する。具体的には、1) X-Y方向の翻訳データが非常に限られている場合 (EMNLP2021にて発表) と、2) X-Y向の学習データがある程度十分に存在する場合 (NAACL2022にて発表) におけるアプローチをいくつか紹介する。
略歴：
マイクロソフト シニアリサーチャー。2019年より現職。2018年東京大学工学系研究科博士課程修了。博士(工学)。2015年-2018年日本学術振興会特別研究員 (DC1)。自然言語処理、機械学習に関する研究に従事。
招待セッション (2) 10:30-11:00 「Opinion Summarization from Customer Reviews」
講演者：磯 颯 氏（Megagon Labs）
講演概要：
オンラインレビュープラットフォームの急速な普及に伴い，人々は食事や就職活動などあらゆることを決める際にレビューを参考するようになっている．しかし，これらのプラットフォームには，毎日大量のレビューが投稿されているため，ユーザが求めている有益な意見を見つけるためには大量のレビュー文書をユーザ自身が時間をかけて読む必要がある．意見要約システムは，レビューから代表的な意見を抽出し，その意見を簡潔でわかりやすい形で要約するシステムである．これにより，生成された要約を読むことで，ユーザはレビューをもとにした意思決定を容易に行うことができる．本講演では，人間が書いた参照要約を必要としない，教師なしのアプローチによる意見要約システムに関する我々の研究について紹介する．
略歴：
Megagon Labs リサーチサイエンティスト．奈良先端科学技術大学院大学修了．博士（工学）．自然言語生成，意見要約の研究に従事．
ポスターセッション (4) 11:30-12:30
- [P4-1] 点予測による高速な形態素解析のための素性とアルゴリズム
○赤部晃一（LegalForce），神田峻介（LegalForce），小田悠介（LegalForce/東北大）
- [P4-2] 共起確率を用いた構文木の自動選択による推論システムの改善
○井上裕太（東大），谷中瞳（東大）
- [P4-3] 固有表現認識タスクにおけるデータセットの偏りに着目した動的重み付け損失関数の提案
○根本颯汰（法政大），北田俊輔（法政大），彌冨仁（法政大）
- [P4-4] Causal言語モデルによる機械翻訳
○木山朔（都立大），金輝燦（都立大），平澤寅庄（都立大），岡照晃（都立大），小町守（都立大）
- [P4-5] 編集操作によるデータ拡張を用いたテキスト平易化の自動評価指標
○山中光（東工大），徳永健伸（東工大）
- [P4-6] 小規模パラレルテキストを用いた類型論的特徴の抽出
Sung June (NAIST)，渡辺太郎（NAIST）
- [P4-7] 構文森を用いたフレーズアラインメント
○門谷宙（阪大），荒瀬由紀（阪大）
- [P4-8] 疎ベクトル検索における語彙と単語頻度のギャップ解消を通じた教師なしドメイン適合
○飯田大貴（東工大），岡崎直観（東工大）
- [P4-9] 日本語誤り訂正のための誤り区間と誤り種類の自動アノテーションに向けて
○古山翔太（東工大/産総研），永田亮（甲南大），高村大也（産総研），岡崎直観（東工大/産総研）
- [P4-10] 視覚情報は言語モデルに人間らしい統語的汎化を促すか
栗林樹生（東北大/Langsmith）
- [P4-11] スパンベースの句構造解析のためのラベル詳細化とその分析
○芳賀あかり（NAIST），渡辺太郎（NAIST）
- [P4-12] 文脈を考慮したニューラル音声認識誤り訂正
○中村朝陽（東大），吉永 直樹（東大）
- [P4-13] 知識グラフを拡張する遠距離教師あり関係抽出
○松原拓磨（豊田工大），三輪誠（豊田工大），佐々木裕（豊田工大）
招待セッション (3) 13:30-14:00 「歌詞情報処理という新分野を立ち上げるまで 〜 我儘(？)に研究してきた一人の研究者の例」
講演者：渡邉 研斗 氏（産業技術総合研究所）
講演概要：
研究活動の大きな原動力の一つとして「こんなことが実現できれば自分は嬉しい」というものがある．発表者は「計算機に自分のための歌を創って歌ってほしい」という夢を実現させるために「歌詞情報処理」という新しい研究分野を提案し，切り開いてきた．本発表では，これまで研究してきた歌詞情報処理技術を紹介するとともに，歌詞情報処理分野が目指すべき未来について述べる．
略歴：
2013年東北大学工学部情報知能システム総合学科卒業．2018年東北大学大学院情報科学研究科博士課程修了．2018年より産業技術総合研究所 人間情報インタラクション研究部門の研究員として，歌詞を中心とした自然言語処理・音楽情報処理・ヒューマンコンピュータインタラクションの研究に従事．
招待セッション (4) 14:00-14:30 「自然言語処理における負例サンプリング損失の進展」
講演者：上垣外 英剛 氏（奈良先端科学技術大学院大学 情報科学領域）
講演概要：
負例サンプリングに基づく損失は計算効率に優れ，語彙などの膨大な異なり数からなるラベルを対象とした学習を行う上での重要な手法である．本チュートリアルではword2vecから最新の事前学習済み言語モデルでの利用に至るまでの負例サンプリング損失に関する研究の動向について紹介し，類似する学習手法およびその他の損失関数との関係についても説明する．また後半では特に，近年負例サンプリング損失が活発に利用されている知識グラフの埋め込みの分野に焦点を当て，我々が現在行っている負例サンプリング損失に対する理論的側面からの研究についても説明する．
略歴：
2017年3月 東京工業大学 大学院総合理工学研究科 知能システム科学専攻にて博士（工学）を取得．2017年4月 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 リサーチアソシエイト，2018年4月 東京工業大学 科学技術創成研究院 未来産業技術研究所 助教 を経て，2022年4月より 奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学領域 准教授．
ポスターセッション (5) 15:00-16:00
- [P5-1] 最小コスト法による形態素解析のキャッシュ効率改善
○神田峻介（LegalForce），赤部晃一（LegalForce），後藤啓介（LegalForce），小田悠介（LegalForce/東北大）
- [P5-2] 専門用語に基づいた文書分類モデルの説明可能性の向上に向けて
○田村みゆ（日本女子大），沼澤翠（日本女子大），梶浦照乃（日本女子大），倉光君郎（日本女子大），七丈直弘（一橋大）
- [P5-3] 追加事前学習による誤字脱字に強い言語モデルに向けて
○佐藤美唯（日本女子大），梶浦照乃（日本女子大），相馬菜生（日本女子大），高橋舞衣（日本女子大），田村みゆ（日本女子大），倉光君郎（日本女子大）
- [P5-4] 能動的な対話システム実現に向けた談話マーカーの利用の検討
○守屋彰二（東北大），岸波洋介（東北大），徳久良子（東北大），乾健太郎（東北大/理研）
- [P5-5] 事前学習を用いる機械翻訳での単語分割同時最適化の検討
○榎本大晟（都立大），平澤寅庄（都立大），金輝燦（都立大），岡照晃（都立大），小町守（都立大）
- [P5-6] 訓練データからの文選択手法の機械翻訳における特徴分析
○中島京太郎（都立大），金輝燦（都立大），平澤寅庄（都立大），岡照晃（都立大），小町守（都立大）
- [P5-7] Are Neighbors Enough? Multi-Head Neural n-gram can be Alternative to Self-attention
○Mengsay Loem（東工大），高瀬翔（東工大），金子正弘（東工大），岡崎直観（東工大）
- [P5-8] 最適輸送に基づくBERTScoreによる文書類類似度の高精度化へむけて
○潘岳（NAIST）
- [P5-9] 英単語穴埋め問題における選択肢の自動生成に向けて
○吉見菜那（愛媛大），廣中勇希（愛媛大），梶原智之（愛媛大），荒瀬由紀（阪大），内田諭（九大），二宮崇（愛媛大）
- [P5-10] 推論過程の性質がニューラルネットの多段推論能力に与える影響
○青木洋一（東北大），工藤慧音（東北大），栗林樹生（東北大/Langsmith），Ana Brassard（理研/東北大），吉川将司（東北大），乾健太郎（東北大/理研）
- [P5-11] 旅行者の移動軌跡を地図上に描くための訪問順序アノテーション
山本和太郎（NAIST），東山翔平（NICT），大友寛之（NAIST），大内啓樹（NAIST/理研），渡辺太郎（NAIST）
- [P5-12] 論理的根拠に基づく頑健な機械読解に向けて
○原口大地（JAIST），白井清昭（JAIST），井之上直也（JAIST/理研）
- [P5-13] データベースのテキスト情報を追加した大規模文献グラフを用いた表現学習
○井田龍希（豊田工大），片桐脩那（豊田工大），三輪誠（豊田工大），佐々木裕（豊田工大）
- [P5-14] ラベル情報の符号化による複数コーパスからの固有表現抽出モデルの学習
○大井拓（豊田工大），三輪誠（豊田工大），佐々木裕（豊田工大）
