----------------------------------------------------------------------
情報処理学会 第210回自然言語処理研究会・第109回情報基礎とアクセス技術研究会
合同研究発表会 参加募集
----------------------------------------------------------------------
◎ 日程: 2013年1月11日(金)・12日(土)
◎ 会場: 宮崎JA-AZMホール別館 201研修室
http://www.jaazm.jp/bekkan/index.html
◎ 照会先：
＊自然言語処理研究会に関する問い合わせ先:
船越 孝太郎 (（株）ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン)
E-mail: funakoshi (at) jp.honda-ri.com
自然言語処理研究会のWebサイト：
http://www.nl-ipsj.or.jp/
＊情報基礎とアクセス技術研究会に関する問い合わせ先:
柴田 知秀 (京都大学)
E-mail: shibata (at) i.kyoto-u.ac.jp
情報基礎とアクセス技術研究会のWebサイト：
http://ipsj-ifat.org/
＊会場に関する問い合わせ先：
自然言語処理研究会
船越 孝太郎 (（株）ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン)
E-mail: funakoshi (at) jp.honda-ri.com
======================================================================
プログラム (発表件数 7件)
1月11日(金) 14:00～17:15
[14:00 - 15:30] NL [3件]
[15:45 - 17:15] IFAT [3件]
1月12日(土) 9:00～12:00
[ 9:00 - 12:00] COLING2012会議報告
======================================================================
1月11日(金) 14:00～17:15 ※1件キャンセルの為30分繰り上がります。
● 14:00 - 15:30 NL
(1) 原因表現抽出のマーケティング支援への応用
○定政 邦彦，細見 格，赤峯 享，中澤 聡，石澤 善雄(日本電気株式会社)
評価表現辞書に基づく評判分析に比べて商品の幅広い購買理由を抽出できる
原因表現抽出技術とその応用例を示す。
(2) 大規模テキストからの評価表現の抽出
○赤峯 享，定政 邦彦，細見 格(日本電気株式会社)
ブログやQAサイトから、ドメインや文脈によって極性が変化しない語との
共起性を用いてポジティブ表現／ネガティブ表現を抽出する手法を提案する。
(3) Collocation Suggestion for Japanese Second Language Learners
○Lis Weiji Kanashiro Pereira, Erlyn Manguilimotan, Yuji Matsumoto (NAIST)
This study suggests word combinations that can aid Japanese second
language learners. We analyzed correct word combinations using
different collocation measures and word similarity methods.
● 15:45 - 17:15 IFAT
(4) TwitterとBlogの共通ユーザプロフィールを利用したTwitterユーザ属性推定
◯伊藤 淳, 西田 京介, 星出 高秀, 戸田 浩之, 内山 匡 (日本電信電話株式会社)
TwitterとBlogの共通ユーザを発見し、Blogのプロフィールを教師ラベルとし
て利用することと、投稿文書に加えてプロフィール文書も推定に利用するこ
とを検討した、Twitterユーザ属性推定に関する研究
(5) BibTeX文献管理システムに対する有用性の評価
榎原 博之，○大塚 隆弘，宮川 朋也 (関大)
本研究では、「文献情報の共有・引用の容易化」を目的とした、
研究室向けの文献管理システ ム「bole」の開発を行っている。
２つの研究室で実際に長期間利用し、本システムの有用性を検証する。
(6) Extended Bayesian Model for Multi-criteria Recommender System
○Pannawit Samatthiyadikun (総研大), Atsuhiro Takasu (国情研/総研大)
We have proposed multi-criteria (MC) recommender system by using
Bayesian model, and mapping users and items to their group through
corresponding latent topics. According to predicted ratings, the ratings
are stick together around some value. Therefore, the model has a problem
when evaluated with MAE, which directly compares predicted and actual
rating. We consider to solve this problem by using transformation
function that scatters the stick ratings into full rating’s range for
each user.
1月12日(土) 9:00～12:00
● 9:00 - 12:00 [特別セッション] COLING2012参加報告
======================================================================
「