第244回NL研究発表会

第244回自然言語処理研究発表会

本研究発表会は現地開催を中止し、オンライン開催となりました。
情報処理学会マイページから参加登録をお願いします（当日でも可）。 
非会員の方もマイページを利用することができます。
詳細は決まり次第こちらのページに掲載いたします。

  • 研究会に登録されている方
    研究報告は開催初日の1週間前（＝公知日）に電子図書館（情報学広場）で公開します。
    ※2019年度より研究発表会当日用サイトのID・パスワードの事前配布は行わないことになりました。研究会に登録されている方で研究発表会に参加されない場合の論文のダウンロードには上記電子図書館をご利用くださいますようお願いいたします。

  • 研究会に登録されていない方
    マイページより参加申込頂いた方へは、資料閲覧用のアカウント情報（URL，ID，PW）をお渡しいたします。
    尚、研究会にご登録いただくことで当研究会のバックナンバーも含めて全て電子図書館でご購読いただけます。登録に関しては  「研究会に登録する」のページをご参照ください。

開催案内

情報処理学会 第244回自然言語処理研究会 参加募集
 
●日程: 2020年7月3日(金) (1日のみの開催に変更しました)
 
●会場: オンライン (Zoom)
 
●参加申込:
　　参加申込：参加申込を開始しました。
　　　情報処理学会個人会員 / 準登録（個人）の方
 
　　　情報処理学会へ入会し，会員価格で参加したい方
 
　　　非会員のまま参加したい方※賛助会員としてお申込みの方もこちらからご登録お願いします。
 
　　　※非会員の方もマイページ開設が必要です．開設には費用はかかりません．
　　　　非会員の方で既にマイページを開設済みの方は，そちらのIDでお申込み可能です．
　　　※研究会登録会員の費用で参加される場合で，研究会にまだ登録されていない方は
　　　　マイページより研究会登録をしてから研究発表会参加のお申込みを行ってください．
　　　　（参考：研究会に登録する https://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/toroku.html ）
 
　　　＊＊お申込みの際の注意事項＊＊
　　　・参加申込にてご提供頂いた個人情報は，情報処理学会プライバシーポリシーに則って
　　　　適切に管理します．なお，研究会幹事より直接ご連絡させていただく場合もございます
　　　　のでご了承願います．
　　　　（参考：情報処理学会プライバシーポリシー　https://www.ipsj.or.jp/privacypolicy.html ）
　　　・参加費のお支払いはマイページより原則6月末までにお願いいたします．
　　　　請求書・見積書・納品書・領収書もマイページよりダウンロード可能です．
　　　　（参考：マイページの利用方法：お支払い https://www.ipsj.or.jp/member/mypage_index.html#anc5 ）
　　　・参加申込後は申込キャンセルは出来ませんのでご注意ください．
　　
　　参加申込締切：2020年7月3日（シンポジウム当日までお申し込みいただけます）
　　
　　研究報告について：
　　　参加申込をしていただいた方にお送りするメールに，研究報告をダウンロードするための
　　　ID・パスワード等を記載しております．
　　　研究会登録会員の方は 電子図書館(情報学広場) からもダウンロード可能です．
　　　（参考：電子図書館 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/ ）
　　　研究報告は開催初日の1週間前（＝公知日）に公開となります．
 
　　領収書について：
　　　領収書は入金後にマイページよりダウンロード出来ます．領収書は1回しか発行できません
　　　ので，日付，宛名，但し書きをよく確認してから発行してください．クレジットカード決済
　　　の場合は即時発行が可能ですが，それ以外は入金済になるまで2～14営業日程かかります．
　　　（参考1：マイページの利用方法：お支払い https://www.ipsj.or.jp/member/mypage_index.html#anc5 ）
　　　（参考2：マイページに関するよくある質問 https://www.ipsj.or.jp/faq/mypage_faq.html#my ）
 
　　オンライン開催のURLについて
　　　参加申込をしていただいた方に，シンポジウム当日までにメールでお送りします．
 
　　照会先：
　　　〒101-0062　東京都千代田区神田駿河台1-5　化学会館4F
　　　一般社団法人 情報処理学会 調査研究 研究部門 E-mail：sig"at"ipsj.or.jp
 
●参加費:
NL研究会登録者：無料
情報処理学会ジュニア会員：無料
情報処理学会正会員、賛助会員、名誉会員：1,500円
情報処理学会学生会員：500円
情報処理学会非会員（一般）：2,500円
情報処理学会非会員（学生）：2,500円
 
●問い合わせ先:
笹野遼平 (名古屋大学, sasano(at)i.nagoya-u.ac.jp)
 
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7月3日(金)　発表6件
[13:00-14:30] 対話・議論 (3件)
[14:30-14:45] 休憩
[14:45-16:15] 埋め込み表現・推論 (3件)
[16:15-16:20] クロージング
 
若手奨励賞の対象者には著者名の前に「〇」を付けています．
 
7月3日(金)　発表6件
[13:00-14:30] 対話・議論 (3件)
 
(1)  自動対話システムの不適切発話の分析とその回避
 
〇 新 隼人 (京都大学), 坂田 亘 (LINE株式会社), 田中 リベカ, 黒橋 禎夫 (京都大学)
 
タスク志向の自動対話システムであってもユーザが雑談のような発話を入力することは少なくない。特に自治体などが運営する公的な対話システムにおいては、それに対して不適切な応答を行わないようにすることは重要である。本研究では、実サービスのクエリログおよびクラウドソーシングで集めたデータを利用して、対話システムの不適切発話の調査を行った。調査を基に不適切発話を「品行方正でない発話」、「システムの設定を逸脱した内容の発話」の２つに分類し、それらに対するフィルタリング手法を提案した。さらに、Twitterから収集したデータにフィルタリングを適用し、得られたデータで対話システムを学習した。その結果、ベースラインに比べて品行方正でない発話が減少し、システムの設定の逸脱も見られなくなった。
 
(2) Graph Attention NetworkによるArgumentationのコンポーネント分類
 
〇 鈴木 祥太, 伊藤 孝行 (名古屋工業大学)
 
議論マイニングはArgumentationを解析し，その構造を特定することを目的とする．議論マイニングにおいて，コンポーネント分類は重要な課題である．コンポーネント分類を行うため，既存の手法は，複雑な議論構造をベクトルのような簡単な表現の特徴量に変換する．しかしながら，これらの特徴量に基づく手法では，複雑な構造を扱う上で貴重な情報が失われると考えられる．この問題を解決するため，本稿では，議論構造を直接的に学習することで，コンポーネント分類を行う手法を提案する．議論構造を直接的に学習するために，提案手法はGraph Attention Networkを用いる．提案手法を評価するため，評論のコーパスを用いて実験を行った．実験の結果，提案手法は既存の特徴量に基づく手法よりも正確にコンポーネント分類を行うことが示された．
 
(3) 対話によって曖昧性解消を行う質問応答
 
〇 中野 佑哉 (奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所), 河野 誠也 (奈良先端科学技術大学院大学), 吉野 幸一郎, 中村 哲 (奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所)
 
質問応答とは，与えられた質問に対し適切な答えを見つけて提示するタスクであり，機械読解や対話システムなど様々な応用を構成する重要な基本タスクの一つである．これまでの質問応答システムの研究は様々な問題を解決し，いくつかのベンチマークで高い精度を実現してきた．しかしながら，質問応答システムを実際に利用する場合，様々な課題が残されている．その中の一つに，質問応答システムに対するユーザ発話の曖昧性がある．本論文では，解答が一意に定まらない曖昧な質問文に対し，問い返しを行うことによって質問文の意味を一意に定めることを目的とする新たな質問応答タスクを設定した．その上で，この問題のベンチマークとなる質問応答データセットを既存の質問応答タスク向け大規模データセットから変換することにより作成した．また，作成したデータセットに対して既存モデルを用いた際の精度評価実験を行い，どのような問題が存在するか議論した．
 
[14:45-16:15] 埋め込み表現・推論 (3件)
 
(4) BERTの教師無しデータへの適用
 
築地 毅, 鈴木 晴也, 柴原 一友, 藤本 浩司 (テンソル・コンサルティング株式会社), 池田 龍司, 尾﨑 和基, 森田 克明, 松原 敬信 (三菱重工業株式会社)
 
本稿では，BERTを利用した教師無しデータへの適用について論ずる．近年ディープラーニングの技術が確立し始めており，特に画像認識分野において，既存の技術では困難だった特徴の自動抽出を実現したことにより，非常に高い精度を上げるようになってきている．自然言語処理においてもディープラーニングの研究は広く行われているが，近年Googleにより発表されたBERTの功績は大きく，教師あり学習のタスクに対して，既存の成果を大きく上回る成果を上げている．本稿では，教師あり学習の精度を大きく高めたBERTを教師無しデータに適用することで，既存手法の性能向上につながる可能性があるという仮説を主張する．本稿では，特許文書を対象に，教師あり学習を行わずに特許の類似性を図る実験を行った．実験の結果，人手で付与した特許分類フラグに対し61.9％の正解率となり，BERTを活用することで教師データを与えずとも，特許の類似度を表現できることを示した．
 
(5) フレーム知識の自動獲得に向けた文脈化単語埋め込みの有用性の検証
 
〇 山田 康輔 (名古屋大学), 笹野 遼平 (名古屋大学/理化学研究所), 武田 浩一 (名古屋大学)
 
本研究では，大規模コーパスからのフレーム知識獲得において，コーパスから収集された動詞の文脈を考慮することの有用性を検証する．具体的には，FrameNetおよびPropBankにおいて2種類以上のフレームを喚起する動詞に着目し，それらの動詞が喚起するフレームの違いをELMoやBERTに代表される文脈化単語埋め込みがどのくらい捉えているかを，各用例の文脈化単語埋め込みのクラスタリング結果とそれらに付与されたフレームを比較することにより調査する．
 
(6) 機械翻訳を用いた自然言語推論データセットの多言語化
 
〇 吉越 卓見, 黒橋 禎夫, 河原 大輔 (京都大学)
 
言語を理解するには、字義通りの意味を捉えるだけでなく、それが含意する意味を推論することが不可欠である。このような推論能力を計算機に与えるために、自然言語推論（NLI）の研究が盛んに行われている。NLIは、前提が与えられたときに、仮説が成立する（含意）、成立しない（矛盾）、判別できない（中立）かどうかを判断するタスクある。自然言語推論を計算機で解くには数十万規模のデータセットが必要となるが、これまでに構築された自然言語推論データセットは言語間でその規模に大きな隔たりがある。この状況は、自然言語推論の研究の進展を妨げる要因となっている。このような背景から、本研究では、機械翻訳にもとづく、安価かつ高速な自然言語推論データセットの構築手法を提案する。提案する構築手法は二つのステップからなる。まず、既存の大規模な自然言語推論データセットを機械翻訳によって目的の言語に変換する。次に、翻訳によって生じるノイズを軽減するため、フィルタリングを行う。フィルタリングの方法として、評価データと学習データに対し、それぞれ別のアプローチをとる。評価データは、正確さが重要となるため、クラウドソーシングを用い、人手で検証する。学習データは、大規模な自然言語推論データセットでは数十万の規模の問題が存在するため、翻訳文の検証を自動的に行い、効率的にデータをフィルタリングする。本研究では、機械翻訳を用いた逆翻訳による手法と、言語モデルによる手法の二つを提案する。本研究では、SNLIを翻訳対象とし、日本語を対象言語として実験を行った。その結果、評価データが3,917ペア、学習データが53万ペアで、自然言語推論モデルの精度が93.0%の自然言語推論データセットを構築した。
 

研究発表会発表募集

★★★★★★★★★★★★★★★　原稿締切厳守 ！　★★★★★★★★★★★★★★★★
・原稿締切日の24時を過ぎるとシステムに投稿が出来なくなり、
  発表も取り消しとなりますのでご注意ください。
・原稿締切までは何度でもご自身でアップロード可能です。
  （締切後は、原稿の差替え（再アップロード）、発表の取り消しもできませんのでご注意ください。）
・フォントが正しく埋め込まれていないといったトラブルもありますので、
  早めに一度アップロードされることをお勧めします。
★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★ 

情報処理学会 第244回自然言語処理研究会 発表募集
https://nl-ipsj.or.jp

●日程: 2020年7月3日(金)　※1日開催になりました。

●会場: オンライン (ビデオ会議システムとしてZoomを利用予定)

●発表申込締切: 2020年6月4日(木)
●原稿締切: 2020年6月11日(木) ※厳守

●原稿ページ数:2ページ以上
電子化にともないページ数に上限はありません．
※ ただし20ページを越える場合は事前にご連絡ください．

●発表時間予定: 一般講演形式 1件30分 (発表20分、質疑10分)

※ 発表時間の調整について
従来の一般講演形式(発表20分，質疑10分)に加えてショート形式(発表10分，
質疑10分)，討議形式(発表10分，質疑討論20分)など，発表者からの要望
に応じて発表の合計時間を調整します．アイデアレベルの研究
の紹介や，研究の詳細まで話したいので時間がほしい，などの要求を発表
申込の備考欄にご記入いただければ，それらを考慮してプログラムを作成
します．ぜひご活用ください．

●優秀研究賞
研究会に投稿された予稿の中から特に優れたものを優秀研究賞として表彰
する予定です．

●発表申込先: 下記専用サイトよりお申込みください．
https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/NL/
（研究会ホームページからもアクセスできます）

●問い合わせ先:
笹野遼平(名古屋大学)
E-mail: sasano (at) i.nagoya-u.ac.jp

●今後の予定
第245回研究会 2020年8~9月頃予定

★研究報告のペーパーレス化
本研究会はペーパーレスでの開催となり，印刷した研究報告の配布を行い
ません．また，特許出願の公知日（研究報告の公開日）が従来より1週間
早まりますので，ご留意ください．

※自然言語処理研究会に登録されている方
研究報告は研究発表会の1週間前に電子図書館と当日閲覧用サイトで公開
します．

情報処理学会電子図書館（情報学広場）
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/　（ユーザ登録が必要です）
当日閲覧用サイト
http://www.ipsj.or.jp/sig-reports/

※自然言語処理研究会に登録されていない方
当日閲覧用サイトにアクセスできるようにいたします．
なお，当研究会にご登録頂くことで，
本研究会の資料をバックナンバーも含めて電子図書館で購読できます．
登録されていない方は，是非この機会に研究会に登録してください
（登録まで最大3日かかりますのでご留意ください）．

★研究会への登録をお勧めします
年に２回以上の参加を見込まれる方は，研究会に登録される方が（ほぼ）
お得になります．研究会登録は以下のウェブサイトから行えます．
http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/toroku.html

★受け付けは先着順で行なっております
多数のお申し込みを頂いた場合，次回の研究会にまわって頂くよう
お願いする場合があります．なるべく早めにお申し込み下さい．

★締め切り後の発表キャンセルは原則としてできません
発表申し込み後にキャンセルの必要が生じた場合は，至急ご連絡ください．
発表申込後，原稿提出締め切りまでに原稿が到着しない場合には，幹事団の
判断により発表を取り消しさせていただくこともあります．

★論文提出締切後の原稿差し替えはできません
論文提出締切後は，訂正版のアップロードやウェブ上での配布などの原稿
差し替えは一切できませんので，予めご留意ください．
※正誤表の掲載が可能な場合がありますのでご相談ください．

★研究会幹事団
主査：
関根 聡　　　　　理化学研究所
幹事：
内海 慶　　　　　株式会社デンソーアイティーラボラトリ
木村 泰知　　　　小樽商科大学
古宮 嘉那子　　　茨城大学
笹野 遼平　　　　名古屋大学
進藤 裕之　　　　奈良先端科学技術大学院大学
横野 光　　　　　株式会社富士通研究所
運営委員：
石垣 達也　　　　産業技術総合研究所
内田 ゆず　　　　北海学園大学
江原 遥　　　　　静岡理工科大学
大内 啓樹　　　　理化学研究所/東北大学
亀甲 博貴　　　　京都大学
小林 暁雄　　　　農業・食品産業技術総合研究機構
斉藤 いつみ　　　日本電信電話株式会社
佐々木 稔　　　　茨城大学
須藤 克仁　　　　奈良先端科学技術大学院大学
田村 晃裕　　　　同志社大学
成松 宏美　　　　日本電信電話株式会社
西田 京介　　　　日本電信電話株式会社
羽鳥 潤　　　　　株式会社 Preferred Networks
増村 亮　　　　　日本電信電話株式会社
松林 優一郎　　　東北大学
馬緤 美穂　　　　ヤフー株式会社
水本 智也　　　　フューチャー株式会社
三輪 誠　　　　　豊田工業大学
森田 一　　　　　株式会社富士通研究所
谷中 瞳　　　　　理化学研究所
吉川 克正　　　　株式会社コトバデザイン
鷲尾 光樹　　　　東京大学