第221回自然言語処理・第106回音声言語情報処理合同研究発表会

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開催案内

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第221回自然言語処理研究会 (SIG-NL)         http://www.nl-ipsj.or.jp/
第106回音声言語情報処理研究会 (SIG-SLP)    http://sig-slp.jp/
共催研究会 プログラム
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◎ 日程: 2015年5月25日(月)・26日(火)
◎ 会場: 東北大学片平さくらホール(東北大学片平キャンパス)
◎ 交通アクセス: JR仙台駅西口より徒歩15分
◎ 地図: http://goo.gl/BGyuXV (Googleマップ)
         http://goo.gl/IARNla (キャンパスマップ: E01の建物です)
◎ 懇親会(事前申込締切 5/11): http://goo.gl/forms/OpZ06K347F

◎ 照会先:
*NL研,および会場に関する照会先: 岡崎 直観(東北大学)
 E-mail: okazaki (at) ecei.tohoku.ac.jp
*SLP研照会先: 篠田 浩一(東京工業大学)
 E-mail: shinoda (at) cs.titech.ac.jp

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プログラム(発表件数16件)

5月25日(月) 10:30〜17:15
[10:30〜11:30] 音声認識・音声合成           [2件]
[13:00〜15:00] 学生セッション1 - 意味解析   [4件]
[15:15〜17:15] 学生セッション2 - 対話       [4件]
[17:45~]      懇親会(レストラン萩)

5月26日(火) 10:30〜16:30
[10:30〜11:30] 招待講演1                    [1件]
[13:00〜14:00] 招待講演2                    [1件]
[14:15〜16:05] 自然言語処理                 [4件(ショート形式1件)]
[16:05〜16:30] クロージング

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5月25日(月) 10:30〜17:15

■ 10:30〜11:30 音声認識・音声合成 (2件) ■

座長: 篠原 雄介(東芝)

( 1) HMM音声合成におけるアクセントラベリング基準が合成音声に与える影響の分析

    高橋 遼太,能勢 隆,伊藤 彰則 (東北大)

    HMM音声合成では多くの研究がなされてきたが,学習部の手動ラベルの形式つい
    て基準が明確でない部分があった。本研究ではそれらによる影響について調べ,
    基準を設けることが音声品質の改善に寄与するかを検討した。また,その評価
    における手法についても検討を行った。

( 2) 初等教育における授業音声の収集と音声認識の基礎的検討

    南條 浩輝 (龍谷大学),西崎 博光 (山梨大学)

    初等中等教育での授業を対象とした授業音声アーカイブについて研究を行って
    いる.本稿では,新たに初等教育での授業音声を収集したので,そのデータと
    それを対象とした音声認識について述べる.


■ 13:00〜15:00 学生セッション1 - 意味解析 (4件) ■

座長: 浅原 正幸(国語研)

( 3) 単語分散表現のshift-reduce型構文解析への利用

    小松 広弥,田 然,岡崎 直観,乾 健太郎 (東北大学)

    本研究では,英語のshift-reduce型依存構文解析器において,単語の分散表現
    を素性に利用することで,単語の意味,構文構造的なクラスを捉え,解析の精
    度が向上することを示す.これは,類似する単語は,その単語に関する依存構
    文が類似しているという考えに基づく.単語分散表現の構築については,大量
    の言語データから分布意味論仮説に基づき,周辺単語の統計情報を利用するよ
    うな一般的な構築手法に加え,解析器の内部状態を利用し,解析器の内部動作
    に着目した単語分散表現の構築手法を提案する.

( 4) 日本語単語ベクトルの構築とその評価

    吉井 和輝 (豊橋技術科学大学),
    ニコルズ エリック,中野 幹生 ((株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン),
    青野 雅樹 (豊橋技術科学大学)

    単語ベクトルは,統計的自然言語処理で利用しやすい分散意味表現として近年
    盛んに用いられるようになってきた.しかしながら,今まで主に英語で評価さ
    れてきたため,英語以外の言語での有効性は不明である.本研究では,単語の
    類推(word analogy)と文完成(sentence completion)の二つの評価タスクを用
    い,著名なオープンソースツールであるword2vecとGloVeを用いて構築した日
    本語単語ベクトルの評価を行った.単語の類推タスクでは,英語データで公表
    されている結果に近い結果を得たが,文完成のタスクでは,精度が大幅に減少
    した.本稿では,両タスクのエラー解析で明らかになった英語の単語ベクトル
    と日本語の単語ベクトルの性能差や,日本語特有の問題について調査した結果
    について述べる.

( 5) 並列構造解析に向けた依存構造解析アルゴリズムの拡張

    吉本 暁文,新保 仁 (奈良先端科学技術大学院大学),
    原 一夫 (国立遺伝学研究所),松本 裕治 (奈良先端科学技術大学院大学)

    一般的に依存構造解析のアルゴリズムでは, 句構造を扱わないために並列構造
    を考慮することが難しい. そこで, 依存構造解析のための Eisner アルゴリズ
    ムを, 並列構造解析ができるように拡張した. その規則の導出木は, 既存の依
    存構造のアノテーションから導出することができる.

( 6) Abstract Meaning Representationを用いた名詞句の意味構造解析

    澤井 裕一郎,進藤 裕之,松本 裕治 (奈良先端科学技術大学院大学)

    本研究では,Abstract Meaning Representationを用いた名詞句の意味構造解
    析手法を提案する.Abstract Meaning Representationは,有向非巡回グラフ
    による文の意味表現であり,名詞句の内部構造や述語項関係などの意味関係が
    アノテートされている.我々は,Abstract Meaning Representationコーパス
    から名詞句に対応する部分を抽出し,名詞句の意味構造データを構築した.ま
    た,意味構造木のノードと意味関係の同定を同時に行う遷移型解析アルゴリズ
    ムを提案し,実験により意味構造解析の性能が向上することを示す.


■ 15:15〜17:15 学生セッション2 - 対話 (4件) ■

座長: 李 晃伸(名工大)

( 7) 形態素解析の動的な辞書拡張によるチャットログからの人名表現抽出

    平藤 燎 (東京大学理学部地球惑星物理学科),
    牧田 光晴 (株式会社サイバーエージェント)

    インターネット上のコミュニティサービスやソーシャルメディアのチャットロ
    グのような崩れた話し言葉テキストでは,形態素解析や固有表現抽出のような
    基礎的な処理が十分な精度で行えない.本研究ではこれらの基礎的タスクのう
    ち,特に人名表現の抽出を従来より精度よく行う手法を提案する.まず会話の
    セッション内からヒューリスティクスを複数用いて人名表現候補を列挙する.
    これらを形態素解析時に辞書へ追加してから解析を行い,実際にその人名表現
    候補が選ばれた場合に人名表現と判定する.この方法により,既存の形態素解
    析器や固有表現抽出器では難しいあだ名や難読人名なども抽出できるようにな
    り,Fisher's Randomization Testを用いた統計検定で1%水準でF-measureの改
    善が有意なことを確認した.

( 8) 単語情報に基づく雑談対話における破綻の検出の検討

    芝原 優真 (豊橋技術科学大学),
    中野 幹生,Eric Nichols ((株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン),
    山本 一公 (豊橋技術科学大学)

    Project Next NLPの対話タスクで収集され,破綻がアノテーションされたデー
    タを対象に,システムの応答が対話の破綻,すなわち不適当なシステムの応答
    かどうかを検出する手法の検討を行った.検出に用いる特徴量として,最後の
    システム発話に現れる単語の頻度に加え,最後のシステム発話と,その直前の
    システム発話やユーザ発話との単語の重なり,単語極性辞書の値などを検討し
    た.

( 9) シナリオ対話における感情音声合成を用いた対話システムの評価と感情付与方法の検討

    加瀬 嵩人,能勢 隆,千葉 祐弥,伊藤 彰則 (東北大学)

    近年,非タスク指向型の音声対話システムへの需要が拡大しており,様々な研
    究がされている.それらほとんどの研究は言語的な観点から適切な応答の生成
    を目指したものである.一方で人間同士の会話においては,感情表現や発話様
    式などのパラ言語情報を効果的に利用することにより,対話を円滑に進めるこ
    とができると考えられる.そこで我々はシステムの応答の内容ではなく,応答
    の仕方に着目し,感情音声合成を対話システムに用いることを試みる.本研究
    ではまず,適切な感情付与を人手により与えた場合に実際に対話システムの質
    が向上するかを複数のシナリオを作成して主観基準により評価する.次に,感
    情付与を自動化するために,システム発話に応じた付与とユーザ発話に協調し
    た付与の2つの手法について検討を行う.評価結果から,感情を自動付与する
    ことで対話におけるユーザの主観評価スコアが向上すること,またユーザ発話
    に協調した感情付与がより効果的であることを示す.

(10) 相槌に個性を持たせたテキスト対話システム

    上野 洋,井上 雅史 (山形大学)

    人間同士が対話を楽しむ際には,相手の個性が重視される.対話システムが話
    しかけたいと思わせる魅力的な個性を持つことは,対話システムの利用可能性
    を高めうる.しかし,テキスト対話システムにおいては,語彙や文体といった
    発話の表層表現にみられる個性をコーパスベースで実現する手法は未発達であ
    る.そこで本研究では,テキスト対話システムにおいて,コーパス分析結果を
    反映した個性を実装した.人間同士の対話の円滑さを成り立たせる要素の一つ
    が相槌であり,対話システムが,ユーザの発話に対して自然な相槌を返すこと
    は,自然な対話を実現する上でも重要と考えられる.システムに聞き役として
    相槌を生成させる対話実験を実施し,個性の観点からシステムの印象評価を行っ
    た.


■ 17:45〜 懇親会(レストラン萩) ■


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5月26日(火) 10:30〜16:30

■ 10:30〜11:30 招待講演1 (1件) ■

座長: 乾 健太郎(東北大)

(11) [招待講演] 画像認識の現状認識:ディープラーニングの成功と限界?

    岡谷 貴之 (東北大学)

    一枚の画像からそこに写る物体の名前を答える物体カテゴリ認識は,コンピュ
    ータビジョンの長年の課題であったが,ディープラーニングの登場,正確には
    畳込みニューラルネットの「再発見」により大きく進展し,人の視覚と比肩す
    るほどまでになった.一方,その他の多くの画像認識のタスク,例えば特定の
    物体を画像中で位置決めする「物体検出」や,人のポーズ認識,さらには動画
    像を使った人の行動認識に対しては,物体カテゴリ認識に対するほどはディー
    プラーニングは成功していない.従来法を超えるという意味では一定の有効性
    が確認されているものの,これらのタスクでの性能は,人の視覚まではまだ相
    当の隔たりがある.また,物体カテゴリ認識あるいはその類似タスクに極めて
    高い精度を発揮する畳込みニューラルネットだが,なぜそんなに高い性能が出
    るのかの理解が追い付いていない.本講演では,この辺りの現状についてまと
    め,今後を占うことを試みたい.


■ 13:00〜14:00 招待講演2 (1件) ■

座長: 篠田 浩一(東工大)

(12) [招待講演] 日本人のための音声対話による英会話学習システム

    伊藤 彰則 (東北大学大学院工学研究科)

    筆者のグループがこれまで研究してきた、音声対話を利用した英会話のための
    CALLシステムに関する技術について述べる。音声認識技術を利用した現状の
    CALLシステムは、発音やイントネーションなど、1つの発話に含まれる要素を
    採点するものが多い。それも重要ではあるが、英会話学習には「実際に使われ
    る表現を何度も繰り返して練習する」ということも必要である。この考えに基
    づき、筆者のグループではこれまで「対話に基づくCALLシステム」について研
    究してきた。本稿では、対話音声からの韻律評価、文法誤り検出および応答タ
    イミング制御練習のためのシステムについて述べる。


■ 14:15〜16:05 言語処理 (4件) ■

座長: 荒瀬 由紀(大阪大)

(13) 複数ジャンルを対象とした基本固有表現タグ付きコーパスの作成

    岩倉 友哉 (株式会社富士通研究所),平田 亜衣,立花 竜一 (首都大学東京),
    山崎 舞子 (東京工業大学),市原 正陽,古宮 嘉那子 (茨城大学)

    本稿では、BCCWJの複数ジャンルの文書を対象とした基本固有表現タグ付きコ
    ーパスを紹介する。本コーパスは、
    https://sites.google.com/site/projectnextnlpne/ にて公開予定である。

(14) 対数的共起ベクトルの加法構成性

    田 然,岡崎 直観,乾 健太郎 (東北大学)

    この論文では、単語ベクトルの算術平均によって短いフレーズの意味を近似で
    きる理由について初めての数学的解明を行う。具体的には、その近似による
    「誤差」に対する上界が理論的に与えられ、実験的に検証された。このような
    加法構成性が成り立つ必要条件として、対数関数と文脈のオーバーラップが重
    要であることや、低い共起頻度をZipf則に従って補完するのが有効であること
    など、理論上予測される幾つかの性質も実験によって確かめられた。更に、加
    法構成性を考える上では、特異値分解による単語埋め込みは、最先端な埋め込
    み手法に匹敵する性能を達成できることを示す。

(15) 自動要約における誤り分析の枠組み

    西川 仁 (NTTメディアインテリジェンス研究所)

    本稿では自動要約の誤り分析の枠組みを提案する.本稿では要約器が作成する
    要約が満たすべき3つの要件と誤った要約が生じる5つの原因とを定義し,それ
    に基づいて要約に含まれる何らかの誤りを15種類に分類する.本稿の提案する
    誤り分析の枠組みに基づいて要約器が作成した要約を分析し,その結果を報告
    する.さらに,分析の結果に基づいて要約器を改良し,改良の結果,要約の品
    質が大幅に改善することを示し,それを通じて誤り分析の枠組みの有効性を示
    す.

(16) 逐次最適解更新による頑健な単語分散表現の学習方式

    鈴木 潤,永田 昌明 (日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所)

    SkipGram, GloVeに代表されるinverse vector log-bilinear (ivLBL)モデルに
    属する単語分散表現は,これまで確率的勾配法(SGD)やその拡張であるAdaGrad
    といった勾配に基づくオンライン学習アルゴリズムを用いてパラメタ推定を行
    ってきた.しかし,このモデルと学習法の組み合わせ(ivLBLモデル+SGD,
    AdaGrad)は,解の収束性や再現性といった観点で,必ずしも適切な選択とは言
    えない.本稿では,より信頼性の高い単語分散表現を獲得する枠組みを構築す
    ることを目的として,ivLBLモデルが持つ性質に対応したパラメタ推定の枠組
    みを提案する.


■ 16:05〜16:30 クロージング ■

発表募集

第221回 自然言語処理研究会 (SIG-NL)
第106回 音声言語情報処理研究会 (SIG-SLP)
合同研究会 論文募集

日時:2015年5月25日(月)・26日(火)

会場:東北大学片平さくらホール(東北大学片平キャンパス)
        http://www.bureau.tohoku.ac.jp/sakura/newpage1.html

【動画収録・中継について】
今回の研究会では、インターネットを利用した研究発表の動画収録・中継を試行する予定です。
基本的にすべての発表を試行の対象とする予定ですが、発表者の希望に応じられますので、
研究発表の当日にその旨お伝えください。
中継は SIGMUS(情報処理学会 音楽情報科学研究会)で先行して試行されている動画配信 と
同様の実施方法を検討しています。

情報処理学会 音声言語情報処理研究会(SIG-SLP) および 自然言語処理研究会(SIG-NL)  合同
SLPまたはNL研究会に登録されていない方は、研究会参加費が必要です.

合同企画:学生セッション

 SIG-NLとSIG-SLPの合同企画として,学生セッションを開催いたします.卒業論文,修士論文でまとめられた研究成果などが発表されます.優秀な論文発表には,学生奨励賞を進呈し表彰します.
 なお,同賞の受賞対象者は,発表時に情報処理学会学生会員で,かつ,音声言語情報処理研究会または自然言語処理研究会の登録会員といたします.
 情報処理学会学生会員の方は,研究会登録費無料制度をご利用いただけます.詳細は下記をご覧ください.
http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/student.html
 

申込締切:4月6日(月)
原稿締切:4月23日(木)
原稿ページ数:1ページ以上
電子化にともないページ数に制限はありません.
※ただし20ページを越える場合は事前にご連絡ください.

 発表申込方法
NL研究会へお申込みの方: https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/NL/
SLP研究会へお申込みの方: https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/SLP/
※研究発表のインターネットを利用した動画中継を行う予定です.
※学生セッションでの発表を希望する場合は,【研究会への連絡事項】欄で「学生セッションでの発表を希望」にYesと回答して下さい.



照会先:(☆を@に直してください)
NL研究会 岡崎直観(東北大学)
E-mail: okazaki☆ecei.tohoku.ac.jp
SLP研究会 篠田 浩一(東京工業大学)
E-mail: shinoda☆cs.titech.ac.jp

★ 研究会登録のご案内
年に2回以上の参加を見込まれる方は登録される方が(ほぼ)お得になります.
研究会登録は http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/toroku.html から行えます.
 

調査研究担当への問い合わせフォーム