September 2017 - DBJapan - dbjapan.dbsj.org

【発表募集】 12/4開催「IDRユーザフォーラム2017」（10/19申込〆切）
by Keizo Oyama 19 Oct '17

19 Oct '17

日本データベース学会の皆様（重複して受け取られた場合はご容赦ください）本メーリングリストをお借りして，国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)からのお知らせをアナウンスさせて頂きます。昨年ご好評いただいたことを受け，本年も「IDRユーザフォーラム」を開催する運びとなりましたのでご案内申し上げます。 =================================================== 　　　　　『IDRユーザフォーラム 2017』日時：2017年12月4日(月) 10:00〜18:00 会場：国立情報学研究所（東京都千代田区一ツ橋2-1-2）ＨＰ：http://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/ =================================================== IDRでは，大量のデータを保有している産学界と，それらのデータを使いたい大学等の研究者の橋渡しをしています。「IDRユーザフォーラム」は，その活動の一環として，データの提供者と利用者が一同に会し，直接意見交換できる場を提供するものです。今回は，田中克己先生（京都大学）と岡本真様（ARG株式会社）によるトークセッションの他，データ提供企業と利用者双方が登壇するパネルセッション等を企画しております。また昨年に続き，提供中のデータセットを用いた研究発表を広く募集致します。このたび発表の受付を開始致しましたので，ぜひ奮ってお申し込み下さい。 ---【ポスター発表募集！】-------------------------- ポスター形式で，研究アイディアや着手発表でも受け付けます。同じくIDRより提供中のNTCIRテストコレクションや音声コーパスを用いた発表も歓迎します。発表を希望される方は，以下のフォームよりお申込み下さい。 http://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/poster_apply.html 　　※申込み〆切：10月19日(木) 学生さんにとっては，通常の学会等とは異なり，研究計画立案や試行錯誤の段階で研究の方向性などについて議論できる上に，企業からの参加者と知り合いになり自分をアピールできる機会にもなると思いますので，ぜひご活用下さい。 ---【プログラム（予定）】-------------------------- 10:00−10:15　オープニング 10:15−11:15　オープニングセッション「産学連携〜企業データセットの　　　　　　　公開意義とデータセットの更なる研究活用に向けて〜」　　　　　　　登壇者：田中克己（京都大学）　　　　　　　　　　　岡本　真（アカデミック・リソース・ガイド株式会社） 11:20−12:25　パネルセッション1 「アカデミア×ビジネスの研究者に聞く，　　　　　　　データセットの魅力〜私が研究者を選んだ理由〜」　　　　　　　登壇者：荒瀬由紀（大阪大学）　　　　　　　　　　　加藤　誠（京都大学）　　　　　　　　　　　清田陽司（株式会社LIFULL）　　　　　　　　　　　平手勇宇（楽天株式会社） 12:40−14:00　企業セッション 14:10−15:50　ポスターセッション（利用者による研究事例発表）※募集中！ 16:10−17:20　パネルセッション2 「今、アカデミアが必要としているデータ　　　　　　　セットとは」　　　　　　　登壇者：角谷和俊　（関西学院大学）　　　　　　　　　　　酒井哲也　（早稲田大学）　　　　　　　　　　　河合由起子（京都産業大学）　　　　　　　　　　　櫻井一貴　（株式会社リクルートテクノロジーズ）　　　　　　　　　　　三澤賢祐　（株式会社Insight Tech） 17:30−18:00　クロージング（表彰式） ---【参加企業（予定）】---------------------------- ・楽天株式会社・株式会社ドワンゴ・株式会社リクルートテクノロジーズ・クックパッド株式会社・株式会社LIFULL ・株式会社Insight Tech ・Sansan株式会社 --------------------------------------------------- データの提供者と利用者が一同に会する貴重な機会として，ぜひ奮ってご参加をご検討下さい。（参加申し込みは10月下旬より受付開始致します）翌日12月5日からは同じ建物で「NTCIR-13 カンファレンス」も開催されます。 http://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-13/conference-ja.html ※IDRでは研究にご利用頂ける各種データセットを提供しています。詳しくは次のWebサイトをご覧ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ（IDR） http://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ -- ================================================ 国立情報学研究所 IDR事務局（大山敬三）〒101-8430　東京都千代田区一ツ橋2-1-2 URL : http://www.nii.ac.jp/cscenter/idr/ E-Mail : idr(a)nii.ac.jp Facebook ： https://www.facebook.com/NIIIDR Twitter ： @NIIIDR ================================================

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東工大の准教授公募：ソフトウェア工学，プログラミング，情報システム分野
by Masato Oguchi 29 Sep '17

29 Sep '17

日本データベース学会の皆様お茶大の小口です。お世話になっております。東工大の佐伯先生からのご依頼で、准教授公募の情報をお送り致します。割合広い分野が含まれておりますので、興味を持たれた方がいらしたらご検討ください。よろしくお願い致します。 -------------------------------------------------------------------------- ---------- 東京工業大学　情報理工学院　情報工学系　教員募集募集人員　准教授　１名専門分野　ソフトウェア工学、プログラミング、情報システム分野応募締切　2017年11月15日（必着）照会・問い合わせ先　東京工業大学情報理工学院佐伯元司 saeki(a)se.cs.titech.ac.jp Tel. 03-5734-2192 詳細は下記の公募要領にてご確認ください http://www.hyoka.koho.titech.ac.jp/eprd/recently/koubo/file/koubo20170925- csj.pdf =============================================== Masato OGUCHI, Dr.Eng. Department of Information Sciences Ochanomizu University http://www.is.ocha.ac.jp/~oguchi/ http://ogl.is.ocha.ac.jp/ oguchi(a)is.ocha.ac.jp

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参加募集：楽天テクノロジーカンファレンス2017　10/28（土）
by Hirate, Yu | Yu | RIT 29 Sep '17

29 Sep '17

日本データベース学会の皆様 #重複してお受け取りの際は，何卒ご容赦ください．お世話になっております，楽天の平手です．本メーリングリストをお借りして，2017年10月28日（土）に開催される楽天テクノロジーカンファレンス2017のご案内をさせていただきたいと存じます．楽天テクノロジーカンファレンスは，インターネットにおけるサービス開発に関する技術トレンドを議論する場として年に１度開催をしており，主にIT系エンジニア，リサーチャおよび学生の皆様を中心に，毎年1,000人程度の方にご参加をいただいております．本年は，「Head, Hands and Heart」というテーマにて，AI，ロボット，教育，開発メソッド，世界レベルのOSSなど，各分野で活躍される方々による発表を予定しています．楽天テクノロジーカンファレンス2017 の見どころ日本語版 https://www.slideshare.net/rakutentech/2016-80113860 英語版 https://www.slideshare.net/rakutentech/whats-attractive-in-rakuten-technolo… NLP/AIのトップ研究者であるMITのRegina Barzilay先生，ゲームAI開発者であり「FINAL FANTASY XV」リードAIアーキテクトを務めたスクエア・エニックスの三宅陽一郎氏，ウェアラブルデバイスで収集した人間行動データの解析などAIプラットフォーム開発をリードされている日立製作所の矢野和男氏，プログラミング思考を学べる子供向け絵本「ルビィのぼうけん」の著者のリンダ・リウカス氏，世界初商用の量子コンピューターを実現している D-Wave社など，幅広い分野で活躍するパイオニアたちの講演を筆頭に，魅力的なコンテンツをご用意しております．また，弊社の開発や技術の実際もあますことなくご紹介します．（弊社の楽天市場，トラベル，楽天カードの技術，HTML5ベースのブラウザゲームプラットフォーム「R Games」やシンガポールのビデオストリーミング企業 Viki の技術， Rakuten Blockchain Labによるワークショップ，楽天技術研究所の先端研究等．）参加費は無料です．また，東京会場である二子玉川のクリムゾンハウスでは，弊社のカフェテリアでランチ（無料）をお楽しみいただけます． IT系エンジニア，リサーチャ，学生の皆様だけでなく，様々な職種の方やお子様にもお楽しみいただけるイベントとなっておりますので，ご興味のある方はぜひご参加ください．ご参加の場合は，恐れ入りますが https://www.eventbrite.com/e/rakuten-technology-conference-2017-tickets-373… より，事前の参加登録をお願いいたします．それでは，皆様のご参加を心よりお待ちしております． --------------------------------------------------------------------- 名称：楽天テクノロジーカンファレンス2017 "Head, Hands and Heart" 日程：2017年10月28日（土） 11:00 開始会場：東京，大阪，福岡，札幌，名古屋 https://tech.rakuten.co.jp/#access 　　　東京　：東京都世田谷区玉川一丁目14番1号楽天クリムゾンハウス　　　大阪　：大阪府大阪市北区中之島3-2-18　住友中之島ビル8F 　　　福岡　：福岡市博多区博多駅前2丁目2番1号福岡センタービル12F 　　　札幌　：北海道札幌市中央区北五条西5-2-5 信金中央金庫ビル8F 　　　名古屋：愛知県名古屋市中区栄1-12-17 富士フイルム名古屋ビル 13F 参加費：無料主催：楽天株式会社 Technology Division 使用言語　：英語公式ハッシュタグ：　#rakutentech 公式サイト：http://tech.rakuten.co.jp/ 参加登録サイト：https://www.eventbrite.com/e/rakuten-technology-conference-2017-tic… (要事前登録)

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MobiCASE 2018リマインダ
by Sozo Inoue 27 Sep '17

27 Sep '17

DBJapanの皆様九州工業大学の井上創造です．２月末から３月に大阪で行われるMobiCASE国際会議のCFPのリマインダです． 10月1日が締め切りになります．若手中心にオーガナイズしていますので，フレッシュな論文をご投稿いただき，活発な会議になることを期待しております． ----- http://sozolab.jp https://www.facebook.com/sozolab/ Sozo INOUE, Assoc. Prof., Kyushu Inst. Tech. ============================================================== CALL FOR PAPERS / POSTERS / DEMOS The 9th International Conference on Mobile Computing, Applications and Services (MobiCASE 2018) (http://www.mobicase.org/) February 28 - March 2 2018, Ritsumeikan University, Osaka Ibaraki Campus (OIC) Osaka, Japan Submission Site : http://confy.eai.eu/52432 ============================================================== The International Conference on Mobile Computing, Applications, and Services, is a confluence between academia and industry on mobile applications and services research. Now in its ninth edition, MobiCASE has become a leading scientific forum for dissemination of cutting-edge research results in the area of Mobile Computing, Applications, and Services. As in previous years, MobiCASE 2018 is scheduled to include high-quality paper presentation sessions revealing the latest in mobile computing research and industry's most exciting mobile applications and services. CONFERENCE TOPICS We expect original work, not currently under review by another conference or journal, which describes theoretical work validated by simulation or experimental studies. Relevant topics of interest include, but are not limited to: - Innovation in Mobile Apps, Networking, and Computing - User Interfaces and Interaction Technologies for Mobiles - Location and Context Sensing/Awareness - Mobile Computing and Internet of Things - Smartphones and Wearable Platforms - Mobile Cloud Computing and Big Data - Mobile Security and Privacy - Mobile Data Analytics and Modeling - Support for Social Networks and Mobile Web - Energy Efficiency in Mobile Systems Design - Intelligent Vehicular and Drone Systems - Infrastructure support for Mobile Computing - Resource Management for Mobile Systems - Mobile Crowdsourcing - Artificial Intelligence for Mobile and Ubiquitous Computing - Mobile Development Tools and Testing Methodologies - Mobile Computing Support for Ubiquitous Computing - Mobile Services and APIs - Novel Software Architectures for Mobile Devices - Data Management for Mobile Applications - Mobile Activity Recognition - Participatory Sensing PAPER SUBMISSION Submission guidelines and detailed formatting instructions are in the Author's Kit (http://mobicase.org/2018/show/initial-submission) section. Please submit your paper here with the SPRINGER format: http://confy.eai.eu/52432 Submitted papers will undergo a rigorous single blind review process handled by the Technical Program Committee. Additional author names cannot be added after acceptance. Full Paper: Up to 18 pages Poster : Up to 6 pages Demo : Up to 6 pages with an extra requirement description. PUBLICATION Proceedings are submitted for inclusion to the leading indexing services: Elsevier (EI), Thomson Scientific (ISI), Scopus, Crossref, Google Scholar, DBLP, and others. Selected papers will be invited to submit extended version of paper into following journals: EAI Endorsed Transactions on Mobile Communications and Applications IMPORTANT DATES October 01, 2017: Full Paper Submission Due December 01, 2017: Full Paper Acceptance Notification December 10, 2017: Poster/Demo Submission Due December 22, 2017: Poster/Demo Acceptance Notification January 10, 2018: Camera-ready Due for Full Paper/Poster/Demo February 28, 2018+ | Conference March 02, 2018+

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【再送】情報処理学会第233回自然言語処理研究会参加募集（10/24, 25@宮古島）
by Shunya Kimura 26 Sep '17

26 Sep '17

日本データベース学会の皆様、（重複して受け取られた場合にはご容赦ください） NL研の木村です。申し訳ございませんが、先程同様のメールをお送りしたのですが、一部ミス（論文のサマリの記載ミス）の記載がございましたので、再送させていただきます。 --- ここから --- お世話になっております。NL研幹事の木村です。 10/24(火)、25(水)に宮古島で開催されます第233回自然言語処理研究会の参加募集をお送りします。皆様のご参加を心よりお待ちしております！懇親会の申込締切が10月15日(日)までです。こちらもぜひご参加ください。 ============================ 情報処理学会第233回自然言語処理研究会参加募集 https://nl-ipsj.or.jp 開催概要 ●日程：2017年10月24日（火）25日（水） ●会場：宮古島市中央公民館〒906-0013 沖縄県宮古島市平良下里315 http://www.city.miyakojima.lg.jp/kurashi/shisetsu/koukyo/shisetu17.html ●交通アクセス：宮古空港からタクシーで約10分 (宮古島空港の便) — 行きの便 — ◆羽田空港から宮古空港の便(約3時間) JTA 06:10 – 09:00 JTA 06:40 – 09:30 ANA 11:55 – 14:55 ◆関西空港から宮古空港の便(約2時間) ANA 07:50 – 10:15 — 帰りの便 — ◆宮古空港から羽田空港の便 JTA 19:45 – 22:25 ANA 15:40 – 18:15 ◆宮古空港から関西空港の便 ANA 12:35 – 14:45 ※上記の時刻表は2017年7月時点での状態なので正確なものは以下のURLからご確認ください https://www.jal.co.jp/dom/route/time/ https://www.ana.co.jp/book-plan/airinfo/timetable/domestic/ ●注意事項：・台風や強風時など悪天候により、飛行機が飛ばない場合やむを得ず研究会を中止する場合がありますのでご了承ください. ・中止の場合は、研究会ホームページ(https://nl-ipsj.or.jp/)にて前日までに報告し、発表者の皆様にはメールでご連絡します. ============================ 懇親会当日は懇親会を予定しておりますので、ぜひご参加ください。 ※下記「事前申込」から申し込みをお願いします。・日時：2017年10月24日（火）18時30分〜・会場：未定(ホテルが多い宮古島市役所で検討しています）・事前申込：https://goo.gl/forms/jTof0Y4j0cpfRn3h1 ・申込締切：2017年10月15日(日) ・会費：4,000円前後（予定） ============================ 照会先 ●研究会に関する問い合わせ先: NL研及び会場に関する照会先: 木村俊也（株式会社メルカリ） E-mail: kimura.shunya (at) gmail.com ============================ プログラム（発表件数19件） 10月24日（火）10:30-18:30 [10:30-12:00] 機械翻訳(1) [3件] [12:00-13:00] 昼食休憩 [13:00-14:00] 招待講演 [1件] [14:00-14:10] 休憩 [14:10-16:10] コーパス・言語資源 [4件] [16:10-16:25] 休憩 [16:25-17:55] 機械翻訳(2) [3件] [18:30-21:00] 懇親会 10月25日（水）9:30-14:45 [09:30-11:30] 言語処理基礎 [4件] [11:30-12:30] 昼食休憩 [12:30-14:30] 言語処理応用 [4件] [14:30-14:45] クロージング 10月24日（火）10:30-18:30 [10:30-12:00] 機械翻訳(1) [3件] 座長： (1) ニューラル機械翻訳におけるembedding layerの教師なし初期化根石将人, 佐久間仁, 遠田哲史, 石渡祥之助, 吉永直樹, 豊田正史 (東大) 大規模なニューラルネットワークの最適化では、広大な探索範囲とその非凸性により、得られる局所最適解の質とその収束速度は各パラメータの初期値に強く依存する。本研究では、Encoder-decoderモデルを利用した機械翻訳において、より良い局所最適解と学習の収束の高速化を目的とし、翻訳システム内の単語を単語埋め込みに変換する埋め込み層の低コストな初期化方法を提案する。初期化対象のパラメータとしては、埋め込み層、隠れ層、出力層が考えられるが、埋め込み層には、言語モデルなど教師無しで高速に単語埋め込みを学習可能な手法が多く存在する。そこで提案手法では、言語モデルにより当該タスクコーパスのみで低コストに事前学習した単語埋め込みを用いてニューラル機械翻訳の埋め込み層の初期化を行う。実験では、ASPEC英日翻訳タスクの評価データを用いて、初期化のための単語埋め込みの学習データの種類（一般ドメイン、翻訳タスクの学習データ）、学習手法（SGNS, CBOW, GloVe）、初期化する対象の埋め込み層 (Encoder, Decoder)、初期化後の更新の有無などを変えて、モデルの収束速度と翻訳精度の観点で初期化の効果を検証する。 (2) 事前学習と汎化タグによる方言翻訳の精度向上長谷川駿 (東工大), 田中駿, 山本悠二 (サイバーエージェント), 高村大也, 奥村学 (東工大) 標準語の文を方言に翻訳する方言翻訳では，大規模な対訳データを用意することが困難であるため単一言語データによる事前学習が欠かせない．しかし，多くの生成タスクで高い精度を上げているAttention付きEncoder- Decoderモデルの事前学習として入力列と参照列が同一であるAutoEncoderを用いると，入力単語を順に注目しその単語を出力することで参照列を予測可能なため，方言としての正しい単語の並びが学習されづらいという問題点がある．そこで本研究では，内容語のみから参照文を予測するよう事前学習を行うことでこの問題の解決を図る．さらに，汎化タグを用いてデータの抽象化を行うことでデータの複雑さを軽減し，方言翻訳モデルの精度向上を目指す． (3) サブワードユニットを用いたニューラル機械翻訳における形態素情報の効果中村尚道, 井佐原均 (豊橋技科大) 深層学習は自然言語処理などの様々な分野において、それまでの研究を上回る成果を出している。機械翻訳分野においても、既存の統計的機械翻訳より高い性能を得られることが報告されている。しかしながら、ニューラル機械翻訳は大量のコーパスと高い計算コストを必要とする。計算コストを削減するために、既存研究では語彙内の低頻度な語句を記号やタグなどに置換する手法が主に用いられている。しかしながら、この手法は文の意味を曖昧にし、翻訳の性能を低下させることも報告されている。この問題を解決するためにバイト対符号化や Wordpiece Modelなどの手法を用いたサブワードユニットが提案されている。これらの手法は予め指定された語彙数から語彙を作成できるため、意味を曖昧にすることなく文を分割することができる。また、これらの手法は文を意味を持たないトークンに分解するため、入力列はトークンの集合となる。これはニューラル機械翻訳と相性が良く、翻訳精度を向上させることが報告されている。この結果から、ニューラル機械翻訳において言語学的な情報は必ずしも必要では無いとも考えられるが、我々はサブワードユニットに対して形態素情報を付与することで、翻訳精度が向上することを示した。サブワードユニットに対しても言語学的な情報が有用といえる。 [12:00-13:00] 昼食休憩 [13:00-14:00] 招待講演 [1件] 座長： (4) 語学学習支援のための言語処理入門永田亮 (甲南大学/理化学研究所) 語学学習支援と言語処理，両者には，言語を理解させるという共通点がある（前者は人間に，後者は機械にである）．そのため，一見，相性が良さそうな両者であるが，一方で語学学習支援のための言語処理では気をつけないといけない部分も多い．本講演では，そのような注意点を議論し，その解決法を紹介する．まず，語学学習支援は，その他の支援とには大きな違いがあることを指摘する．また，語学学習支援のための言語処理で中心的な役割を占める学習者コーパスを様々な角度から観察する．これら二つを出発点として，語学学習支援のための言語処理における基礎的な処理（文分割，品詞解析など）や応用システム（文法誤り検出，エッセイの自動採点など）を紹介する． [14:00-14:10] 休憩 [14:10-16:10] コーパス・言語資源 [4件] 座長： (5) 含意関係認識コーパスの偏りによる性能評価への影響土屋雅稔 (豊橋技科大) 現在、英語の含意関係認識コーパスとして広く用いられている Stanford Natural Language Inference (SNLI)コーパスの帰結文には，語彙の大きな偏りがある．そのため，仮説文を参照することなく，帰結文のみを用いて含意関係ラベルを推定することが，66%の精度で可能となっている．本稿では，この偏りについての分析を報告すると共に，この偏りが深層学習に対して与える影響について述べる． (6) 将棋解説文へのモダリティ情報アノテーション松吉俊 (電通大), 村脇有吾 (京大), 亀甲博貴 (東大), 森信介 (京大) 本論文では、将棋の解説文にモダリティの情報を付与したアノテーションコーパスについて報告する。近年、現実世界の物事を自然言語によって自動的に記述することや検索することに注目が集まっている。我々は、現実世界の具体的な非言語データとして将棋に着目し、将棋の局面とそれに対応する解説コメントを収集し、コーパスを作成した。このコーパスを学習データとして利用することにより、解説が付いていない局面を対象として、「ゴキゲン中飛車」や「美濃囲い」などのクエリーによる検索が可能になった。しかしながら、解説テキストには、断定的な平叙文のみが存在するわけではなく、選ばれなかった戦型や解説者が予想した今後の駒の進行なども言及される。否定や推測、仮定などのモダリティ情報を適切に捉えることができれば、検索の高度化につながると考えられる。本研究では、将棋解説文約2,000文に対して、3層からなるモダリティ情報を付与した。本論文では、このアノテーションラベルの体系と付与したラベルの統計情報について報告する。 (7) 全地方議会会議録の横断検索に向けたデータ収集とデータ構造の検討井原大将 (東大), 内田ゆず (北海学園大学), 高丸圭一 (宇都宮共和大学), 木村泰知(小樽商科大学), 江崎浩 (東大) 全国には都道府県・市・特別区・町・村を合わせて，1,788の地方自治体が存在しており，このうち約86%がウェブ上で地方議会会議録を公開している．しかしながら，ウェブ上での会議録の公開方法やデータ形式は自治体により異なっており，横断検索や集計などにおいてそれらを統一的に扱うのは難しい．そこで本稿では，収集や整理がしづらい会議録を対象として，それらのデータ収集方法と横断検索や集計が可能となるデータ構造を提案するとともに，そのデータ構造を用いることで，どのようなことが比較できるのかを述べる (8) 京都大学テキストコーパスに対する網羅的な時間情報アノテーション坂口智洋, 河原大輔, 黒橋禎夫 (京大) テキストの時間的意味理解を目的として、事象の時間的順序関係やタイムライン生成などのタスクが盛んに行われている。これらのタスクにおいてモデルの学習や評価を行うために、事象情報と時間情報を関連付けたコーパスが開発されてきた。本研究では、先行研究を次の2点で拡張することで網羅的な時間情報アノテーションを行う。一つは従来扱われてきた特定的な事象表現だけでなく、習慣のような不特定な事象表現も対象に含めること、もう一つはテキスト中の表現がもつ様々な時間情報を扱えるよう、より表現力の高い時間タグを導入することである。京都大学テキストコーパスには既に述語項関係や共参照関係のアノテーションがなされており、本アノテーションと合わせてテキスト中の事象・エンティティ・時間を対象とした統合的な時間情報解析に活用することが可能である。 [16:10-16:25] 休憩 [16:25-17:55] 機械翻訳(2) [3件] 座長： (9) 双方向リランキングとアンサンブルを併用したニューラル機械翻訳における複数モデルの利用法今村賢治, 隅田英一郎 (NICT) 本稿では，ニューラル機械翻訳における複数モデル利用法について提案する．提案方式は，アンサンブルによって複数モデルを使用し，さらにデコード方向が異なるモデルをリランキング法（双方向リランキングと呼ぶ）によって組み合わせる．小規模データセットによる実験では，使用モデル数を増加させると翻訳品質は向上し，のべ32モデルまで増加させても，翻訳品質は悪化しなかった．また，データセットによってはさらなる向上の余地があった．大規模データセットの実験では，6アンサンブルモデルを双方向リランキングによって組み合わせることで，単一モデルに比べ，BLEUスコアが1.59～3.32ポイント向上した． (10) Improving Neural Machine Translation by Utilizing Syntactic Dependency Information Nguyen Le An, Martinez Ander, 松本裕治 (NAIST) In spite of achieving significant performance in recent years, there are some existing issues that Sequence-to-Sequence Neural Machine Translation still does not solve completely. Two of them are translation for long sentences and the over-translation problems. To address these two problems, we propose an approach that utilize more syntactic information, such as syntactic dependency information, so that the output is generated based on more abundant information. Experiments on the Europarl-v7 dataset of French-to-English translation demonstrate that our proposed method can produce dependency relations between words in the target language and improve BLEU scores by 1.57 and 2.40 on datasets consisting of sentences with up to 50 and 80 tokens, respectively. Furthermore, the proposed method also solved the ineffective translation for long sentences and repetition problems in Neural Machine Translation. (11) 英日統計的機械翻訳におけるRecursive Neural Networkを用いた事前並び替え手法の検討瓦祐希, Chenhui Chu, 荒瀬由紀 (大阪大) 統計的機械翻訳において、英語と日本語のように構文構造が大きく異なる言語対では翻訳精度が低いことが知られている。これを解決するために、事前に原言語を目的言語の語順に似るように並び替える、事前並び替え手法が提案されてきた。先行研究では構文木を構築し各ノードにおいて子ノードを並び替えることで事前並び替えを行なっているが、並び替えモデルを学習するために多くの素性を用いており、人手による特徴設計が必要であった。そこで本論文では、特徴量の設計を不要としながら翻訳精度を向上することを目的とし、Rercursive Neural Networkを用いた事前並び替え手法を提案する。 [18:30- 21:00] 懇親会 10月25日（水）9:30-14:45 [09:30-11:30] 言語処理基礎 [4件] 座長： (12) チャンクに基づいた逐次型統合解析小比田涼介, 能地宏, 松本裕治 (NAIST) 逐次処理は、音声処理や対話システムなどの領域において、システムの素早い反応や自然な振る舞いを達成する上で不可欠な技術である。係り受け解析に関しては、遷移型の解析器により逐次解析が提案されてきたが、実テキストを入力とし、形態素解析及び係り受け解析の双方を逐次的に実行する手法に関しては、未だ十分な議論がなされているとは言い難い。本論ではチャンクという連続する語の塊に基づいた逐次統合解析手法を提案し、従来の非逐次型の解析器に劣らない精度を達成、日本語におけるベンチマークとして提示する。考察では、逐次統合解析における困難点や有効素性について分析し、また、本手法の他言語拡張についても議論する。 (13) 意味役割付与における未知分野へのニューラル分野適応技術大内啓樹, 進藤裕之, 松本裕治 (NAIST) 近年，ニューラルネットワークを用いた解析手法によって，意味役割付与タスクの解析性能が向上しており，注目を集めている．しかし，訓練データと異なる分野のデータを解析する際に，解析性能が大幅に低下するという結果から，分野適応技術の必要性が指摘されている．本研究では，複数のニューラルモデルを用い，未知の分野のテキストに動的に適応する技術を提案する．CoNLL-2012 Shared Taskのデータセットを用いた実験により，提案手法の有効性を確認した． (14) 可変次数無限隠れマルコフモデル内海慶 (デンソー), 持橋大地 (統計数理研究所) 従来，隠れマルコフモデルでは状態は1つ前の状態にのみ依存する，1次マルコフモデルが利用されてきた．この理由として，高次隠れマルコフモデルでは計算量が次数に応じて指数的に大きくなること，及び状態遷移の組み合わせが膨大になることから，各遷移に対する学習事例が相対的に少なくなってしまい，データスパースネスの問題が起こることがあげられる．本稿では，適切な事前分布を導入することでデータスパースネスの問題を解決し，また次数nを確率変数として系列データの各位置に導入することで，隠れマルコフモデルを次数可変へ拡張した手法を提案する． (15) 単語の表層類似性を用いた多言語単語分散表現の教師なし学習手法佐久間仁, 吉永直樹 (東大) 異なる言語の単語を同一の意味空間に写像する多言語単語分散表現は、（英語など）言語資源の豊かな言語において学習された高精度の解析モデルを言語資源の乏しい言語に転用することを可能にするため注目されている。しかしながら、既存の多言語単語分散表現の学習手法の多くは入手の難しい対訳辞書や対訳コーパスを手がかりとして利用するため、適用可能な言語が制限される問題がある。そこで本研究では、異言語間の単語について、借用語や翻字、さらには語源を同じくする語などで部分文字列に共通性が見られることを手がかりとして、各言語の単一言語コーパスのみから多言語単語分散表現を学習する方法を模索する。具体的には、出現文脈に加えて単語自身を構成する部分文字列を考慮した分散表現獲得手法を、単一言語コーパスを連結して得られる複数言語コーパスに対して適用することで、多言語単語分散表現を得ることを試みる。提案手法で得られた多言語単語分散表現の有効性は、単語の類似度判定タスクや言語処理タスクの解析モデルを転用する実験を通して評価する。 [11:30-12:30] 昼食休憩 [12:30-14:30] 言語処理応用 [4件] 座長： (16) メモリネットワークによる日本語の自由文からの情報の抽出大北剛, 井上創造 (九工大) 自然言語の自由文が提示され, その文章/パラグラフの内容を読取った上で,クエリが課されそれに回答を与える質問応答の状況を考えたい. 近年, 動的メモリネットワーク(Kumar et al., 2015)やBiDAFモデル(Seo et al., 2017) などさまざまなアーキテクチャが提案されているが, 機械翻訳などと同様, 外部メモリとしてのアテンション機構をニューラルネットワークにどのように導入するかが性能を上げる鍵となっている. 本論文においては, 質問応答における特殊な二つの制約(下位上位概念による制約とNOT型の知識制約)に注目してこれらをアテンション機構に導入し, これらの制約を外部メモリとしてアテンション機構に導入する方法を議論する. (17) 特定分野における単語重要度計算手法の提案と短い文章における著者の専門性推定への適応滝川真弘, 山名早人 (早稲田) 本研究の目標は，特定分野に対する著者の専門性を如何に短い文章から判定するかにある．短い文章とは、例えば質問投稿サイトの回答などが挙げられる。しかし、短い文章単体では得られる情報量が限られるため、既存研究では当該著者により記述された複数の文章（あるいは他の属性）を用いて推定を行っている。しかし、常に当該著者に対して常に複数の文書が用意できるとは限らない。この問題を解決するため、本研究では、出現する単語自身に専門毎に適切な重みを付与し、著者の専門性を短い文章からも推定できる手法を提案する。具体的には、単語の重み付与手法として2つの手法C—TRLとR—TRLを提案する。評価実験においては，データセットをYahoo 知恵袋，対象特定分野を医療とコンピュータとして回答者の専門性の推定を行った。Precision@10で評価したところ,医療分野においてはR-TRLが62%, コンピュータ分野においてはC—TRLが58%の精度となり, 既存手法と比べて26ポイントの向上を確認した。 (18)カーネル埋め込みを用いた英語学習者向けの用例検索塩田健人, 小町守 (首都大), 池谷瑠絵 (情報・システム研究機構), 持橋大地 (統計数理研究所) 我々は英作文支援のアプローチの一つである用例検索に取り組む．一般的なキーワード検索においてユーザーが言語学習者である場合，検索要求に即した適切なクエリをユーザーが選択できない問題がある．そこで本研究では，クエリの背景にある潜在的な検索要求を考慮するために，カーネル埋め込みを用いた用例検索モデルを提案する．カーネル埋め込みと内積に基づく単純なクエリ-文間の類似度計算手法では，クエリと関係の弱い単語がノイズとなるが，N-gram 窓の導入によって我々はこの問題を解決した．英語学習者によって収集されたクエリ-適合文のデータセットよる実験の結果，提案手法は文間類似度タスクの教師なし手法である先行研究より高い適合率を達成した． (19) 同義語を考慮した日本語の単語分散表現の学習田口雄哉, 田森秀明, 人見雄太 (朝日新聞), 西鳥羽二郎, 菊田洸 (レトリバ) 近年，自然言語処理の研究において単語の分散表現が広く活用されている．word2vec などに代表される単語の分散表現は，分布仮説をもとに単語の分散表現を学習する．しかし，分布仮説にもとづいた学習を行なった場合，同義語や対義語に関わらず，同じ文脈に現れる単語は，似たようなベクトルになってしまうため，単語間の類似度を測る際に影響が出てしまう．その対策として，WordNet などの意味辞書から獲得した同義語対を用いて単語の分散表現をfine-tuningする手法が提案されているが，日本語での効果は報告されていない．そこで，本研究では，訓練済みの単語分散表現を用い，同義語対を用いた日本語の単語分散表現のfine-tuningを行なう．単語分散表現の評価は，日本語の単語類似度データセットを用いて行った．実験の結果，同義語対を考慮した学習手法を適用することで，既存の単語の分散表現よりも精度が改善することを確認した． [14:30-14:45] クロージング ============================ ※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．当日は資料をプリントアウトしてご持参いただくか，ご自身の PCにダウンロードのうえ，ご持参ください．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受付で本研究発表会の資料閲覧用にUSBメモリを貸し出します．当日はノートPC等をご持参ください．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 ============================ 研究会幹事団主査: 乾健太郎（東北大学）幹事: 荒瀬由紀（大阪大学）岡崎直観（東京工業大学）木村俊也（株式会社メルカリ）小町守（首都大学東京）西川仁（東京工業大学）運営委員: 浅原正幸（国立国語研究所）荒牧英治（奈良先端科学技術大学院大学）石野亜耶（広島経済大学）金丸敏幸（京都大学）小林隼人（Yahoo! JAPAN 研究所）古宮嘉那子（茨城大学）貞光九月（フューチャーアーキテクト株式会社）佐藤敏紀（LINE株式会社）新里圭司（株式会社楽天）鈴木祥子（日本アイ・ビー・エム株式会社）数原良彦（Recruit Institute of Technology）高村大也（東京工業大学）土田正明（株式会社ディー・エヌ・エー）堂坂浩二（秋田県立大学）徳永拓之（スマートニュース株式会社）二宮崇（愛媛大学）橋本力（Yahoo! JAPAN 研究所）藤田早苗（日本電信電話株式会社）牧野貴樹（グーグル株式会社）牧野拓哉（株式会社富士通研究所）松崎拓也（名古屋大学）ミハウ・プタシンスキ（北見工業大学）村脇有吾（京都大学） -- Shunya Kimura

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情報処理学会第233回自然言語処理研究会参加募集（10/24, 25@宮古島）
by Shunya Kimura 26 Sep '17

26 Sep '17

日本データベース学会の皆様、お世話になっております。NL研幹事の木村です。 10/24(火)、25(水)に宮古島で開催されます第233回自然言語処理研究会の参加募集をお送りします。皆様のご参加を心よりお待ちしております！懇親会の申込締切が10月15日(日)までです。こちらもぜひご参加ください。 ============================ 情報処理学会第233回自然言語処理研究会参加募集 https://nl-ipsj.or.jp 開催概要 ●日程：2017年10月24日（火）25日（水） ●会場：宮古島市中央公民館〒906-0013 沖縄県宮古島市平良下里315 http://www.city.miyakojima.lg.jp/kurashi/shisetsu/koukyo/shisetu17.html ●交通アクセス：宮古空港からタクシーで約10分 (宮古島空港の便) — 行きの便 — ◆羽田空港から宮古空港の便(約3時間) JTA 06:10 – 09:00 JTA 06:40 – 09:30 ANA 11:55 – 14:55 ◆関西空港から宮古空港の便(約2時間) ANA 07:50 – 10:15 — 帰りの便 — ◆宮古空港から羽田空港の便 JTA 19:45 – 22:25 ANA 15:40 – 18:15 ◆宮古空港から関西空港の便 ANA 12:35 – 14:45 ※上記の時刻表は2017年7月時点での状態なので正確なものは以下のURLからご確認ください https://www.jal.co.jp/dom/route/time/ https://www.ana.co.jp/book-plan/airinfo/timetable/domestic/ ●注意事項：・台風や強風時など悪天候により、飛行機が飛ばない場合やむを得ず研究会を中止する場合がありますのでご了承ください. ・中止の場合は、研究会ホームページ(https://nl-ipsj.or.jp/)にて前日までに報告し、発表者の皆様にはメールでご連絡します. ============================ 懇親会当日は懇親会を予定しておりますので、ぜひご参加ください。 ※下記「事前申込」から申し込みをお願いします。・日時：2017年10月24日（火）18時30分〜・会場：未定(ホテルが多い宮古島市役所で検討しています）・事前申込：https://goo.gl/forms/jTof0Y4j0cpfRn3h1 ・申込締切：2017年10月15日(日) ・会費：4,000円前後（予定） ============================ 照会先 ●研究会に関する問い合わせ先: NL研及び会場に関する照会先: 木村俊也（株式会社メルカリ） E-mail: kimura.shunya (at) gmail.com ============================ プログラム（発表件数19件） 10月24日（火）10:30-18:30 [10:30-12:00] 機械翻訳(1) [3件] [12:00-13:00] 昼食休憩 [13:00-14:00] 招待講演 [1件] [14:00-14:10] 休憩 [14:10-16:10] コーパス・言語資源 [4件] [16:10-16:25] 休憩 [16:25-17:55] 機械翻訳(2) [3件] [18:30-21:00] 懇親会 10月25日（水）9:30-14:45 [09:30-11:30] 言語処理基礎 [4件] [11:30-12:30] 昼食休憩 [12:30-14:30] 言語処理応用 [4件] [14:30-14:45] クロージング 10月24日（火）10:30-18:30 [10:30-12:00] 機械翻訳(1) [3件] 座長： (1) ニューラル機械翻訳におけるembedding layerの教師なし初期化根石将人, 佐久間仁, 遠田哲史, 石渡祥之助, 吉永直樹, 豊田正史 (東大) 深層学習は自然言語処理などの様々な分野において、それまでの研究を上回る成果を出している。機械翻訳分野においても、既存の統計的機械翻訳より高い性能を得られることが報告されている。しかしながら、ニューラル機械翻訳は大量のコーパスと高い計算コストを必要とする。計算コストを削減するために、既存研究では語彙内の低頻度な語句を記号やタグなどに置換する手法が主に用いられている。しかしながら、この手法は文の意味を曖昧にし、翻訳の性能を低下させることも報告されている。この問題を解決するためにバイト対符号化や Wordpiece Modelなどの手法を用いたサブワードユニットが提案されている。これらの手法は予め指定された語彙数から語彙を作成できるため、意味を曖昧にすることなく文を分割することができる。また、これらの手法は文を意味を持たないトークンに分解するため、入力列はトークンの集合となる。これはニューラル機械翻訳と相性が良く、翻訳精度を向上させることが報告されている。この結果から、ニューラル機械翻訳において言語学的な情報は必ずしも必要では無いとも考えられるが、我々はサブワードユニットに対して形態素情報を付与することで、翻訳精度が向上することを示した。サブワードユニットに対しても言語学的な情報が有用といえる。 (2) 事前学習と汎化タグによる方言翻訳の精度向上長谷川駿 (東工大), 田中駿, 山本悠二 (サイバーエージェント), 高村大也, 奥村学 (東工大) 標準語の文を方言に翻訳する方言翻訳では，大規模な対訳データを用意することが困難であるため単一言語データによる事前学習が欠かせない．しかし，多くの生成タスクで高い精度を上げているAttention付きEncoder- Decoderモデルの事前学習として入力列と参照列が同一であるAutoEncoderを用いると，入力単語を順に注目しその単語を出力することで参照列を予測可能なため，方言としての正しい単語の並びが学習されづらいという問題点がある．そこで本研究では，内容語のみから参照文を予測するよう事前学習を行うことでこの問題の解決を図る．さらに，汎化タグを用いてデータの抽象化を行うことでデータの複雑さを軽減し，方言翻訳モデルの精度向上を目指す． (3) サブワードユニットを用いたニューラル機械翻訳における形態素情報の効果中村尚道, 井佐原均 (豊橋技科大) 深層学習は自然言語処理などの様々な分野において、それまでの研究を上回る成果を出している。機械翻訳分野においても、既存の統計的機械翻訳より高い性能を得られることが報告されている。しかしながら、ニューラル機械翻訳は大量のコーパスと高い計算コストを必要とする。計算コストを削減するために、既存研究では語彙内の低頻度な語句を記号やタグなどに置換する手法が主に用いられている。しかしながら、この手法は文の意味を曖昧にし、翻訳の性能を低下させることも報告されている。この問題を解決するためにバイト対符号化や Wordpiece Modelなどの手法を用いたサブワードユニットが提案されている。これらの手法は予め指定された語彙数から語彙を作成できるため、意味を曖昧にすることなく文を分割することができる。また、これらの手法は文を意味を持たないトークンに分解するため、入力列はトークンの集合となる。これはニューラル機械翻訳と相性が良く、翻訳精度を向上させることが報告されている。この結果から、ニューラル機械翻訳において言語学的な情報は必ずしも必要では無いとも考えられるが、我々はサブワードユニットに対して形態素情報を付与することで、翻訳精度が向上することを示した。サブワードユニットに対しても言語学的な情報が有用といえる。 [12:00-13:00] 昼食休憩 [13:00-14:00] 招待講演 [1件] 座長： (4) 語学学習支援のための言語処理入門永田亮 (甲南大学/理化学研究所) 語学学習支援と言語処理，両者には，言語を理解させるという共通点がある（前者は人間に，後者は機械にである）．そのため，一見，相性が良さそうな両者であるが，一方で語学学習支援のための言語処理では気をつけないといけない部分も多い．本講演では，そのような注意点を議論し，その解決法を紹介する．まず，語学学習支援は，その他の支援とには大きな違いがあることを指摘する．また，語学学習支援のための言語処理で中心的な役割を占める学習者コーパスを様々な角度から観察する．これら二つを出発点として，語学学習支援のための言語処理における基礎的な処理（文分割，品詞解析など）や応用システム（文法誤り検出，エッセイの自動採点など）を紹介する． [14:00-14:10] 休憩 [14:10-16:10] コーパス・言語資源 [4件] 座長： (5) 含意関係認識コーパスの偏りによる性能評価への影響土屋雅稔 (豊橋技科大) 現在、英語の含意関係認識コーパスとして広く用いられている Stanford Natural Language Inference (SNLI)コーパスの帰結文には，語彙の大きな偏りがある．そのため，仮説文を参照することなく，帰結文のみを用いて含意関係ラベルを推定することが，66%の精度で可能となっている．本稿では，この偏りについての分析を報告すると共に，この偏りが深層学習に対して与える影響について述べる． (6) 将棋解説文へのモダリティ情報アノテーション松吉俊 (電通大), 村脇有吾 (京大), 亀甲博貴 (東大), 森信介 (京大) 本論文では、将棋の解説文にモダリティの情報を付与したアノテーションコーパスについて報告する。近年、現実世界の物事を自然言語によって自動的に記述することや検索することに注目が集まっている。我々は、現実世界の具体的な非言語データとして将棋に着目し、将棋の局面とそれに対応する解説コメントを収集し、コーパスを作成した。このコーパスを学習データとして利用することにより、解説が付いていない局面を対象として、「ゴキゲン中飛車」や「美濃囲い」などのクエリーによる検索が可能になった。しかしながら、解説テキストには、断定的な平叙文のみが存在するわけではなく、選ばれなかった戦型や解説者が予想した今後の駒の進行なども言及される。否定や推測、仮定などのモダリティ情報を適切に捉えることができれば、検索の高度化につながると考えられる。本研究では、将棋解説文約2,000文に対して、3層からなるモダリティ情報を付与した。本論文では、このアノテーションラベルの体系と付与したラベルの統計情報について報告する。 (7) 全地方議会会議録の横断検索に向けたデータ収集とデータ構造の検討井原大将 (東大), 内田ゆず (北海学園大学), 高丸圭一 (宇都宮共和大学), 木村泰知(小樽商科大学), 江崎浩 (東大) 全国には都道府県・市・特別区・町・村を合わせて，1,788の地方自治体が存在しており，このうち約86%がウェブ上で地方議会会議録を公開している．しかしながら，ウェブ上での会議録の公開方法やデータ形式は自治体により異なっており，横断検索や集計などにおいてそれらを統一的に扱うのは難しい．そこで本稿では，収集や整理がしづらい会議録を対象として，それらのデータ収集方法と横断検索や集計が可能となるデータ構造を提案するとともに，そのデータ構造を用いることで，どのようなことが比較できるのかを述べる (8) 京都大学テキストコーパスに対する網羅的な時間情報アノテーション坂口智洋, 河原大輔, 黒橋禎夫 (京大) テキストの時間的意味理解を目的として、事象の時間的順序関係やタイムライン生成などのタスクが盛んに行われている。これらのタスクにおいてモデルの学習や評価を行うために、事象情報と時間情報を関連付けたコーパスが開発されてきた。本研究では、先行研究を次の2点で拡張することで網羅的な時間情報アノテーションを行う。一つは従来扱われてきた特定的な事象表現だけでなく、習慣のような不特定な事象表現も対象に含めること、もう一つはテキスト中の表現がもつ様々な時間情報を扱えるよう、より表現力の高い時間タグを導入することである。京都大学テキストコーパスには既に述語項関係や共参照関係のアノテーションがなされており、本アノテーションと合わせてテキスト中の事象・エンティティ・時間を対象とした統合的な時間情報解析に活用することが可能である。 [16:10-16:25] 休憩 [16:25-17:55] 機械翻訳(2) [3件] 座長： (9) 双方向リランキングとアンサンブルを併用したニューラル機械翻訳における複数モデルの利用法今村賢治, 隅田英一郎 (NICT) 本稿では，ニューラル機械翻訳における複数モデル利用法について提案する．提案方式は，アンサンブルによって複数モデルを使用し，さらにデコード方向が異なるモデルをリランキング法（双方向リランキングと呼ぶ）によって組み合わせる．小規模データセットによる実験では，使用モデル数を増加させると翻訳品質は向上し，のべ32モデルまで増加させても，翻訳品質は悪化しなかった．また，データセットによってはさらなる向上の余地があった．大規模データセットの実験では，6アンサンブルモデルを双方向リランキングによって組み合わせることで，単一モデルに比べ，BLEUスコアが1.59～3.32ポイント向上した． (10) Improving Neural Machine Translation by Utilizing Syntactic Dependency Information Nguyen Le An, Martinez Ander, 松本裕治 (NAIST) In spite of achieving significant performance in recent years, there are some existing issues that Sequence-to-Sequence Neural Machine Translation still does not solve completely. Two of them are translation for long sentences and the over-translation problems. To address these two problems, we propose an approach that utilize more syntactic information, such as syntactic dependency information, so that the output is generated based on more abundant information. Experiments on the Europarl-v7 dataset of French-to-English translation demonstrate that our proposed method can produce dependency relations between words in the target language and improve BLEU scores by 1.57 and 2.40 on datasets consisting of sentences with up to 50 and 80 tokens, respectively. Furthermore, the proposed method also solved the ineffective translation for long sentences and repetition problems in Neural Machine Translation. (11) 英日統計的機械翻訳におけるRecursive Neural Networkを用いた事前並び替え手法の検討瓦祐希, Chenhui Chu, 荒瀬由紀 (大阪大) 統計的機械翻訳において、英語と日本語のように構文構造が大きく異なる言語対では翻訳精度が低いことが知られている。これを解決するために、事前に原言語を目的言語の語順に似るように並び替える、事前並び替え手法が提案されてきた。先行研究では構文木を構築し各ノードにおいて子ノードを並び替えることで事前並び替えを行なっているが、並び替えモデルを学習するために多くの素性を用いており、人手による特徴設計が必要であった。そこで本論文では、特徴量の設計を不要としながら翻訳精度を向上することを目的とし、Rercursive Neural Networkを用いた事前並び替え手法を提案する。 [18:30- 21:00] 懇親会 10月25日（水）9:30-14:45 [09:30-11:30] 言語処理基礎 [4件] 座長： (12) チャンクに基づいた逐次型統合解析小比田涼介, 能地宏, 松本裕治 (NAIST) 逐次処理は、音声処理や対話システムなどの領域において、システムの素早い反応や自然な振る舞いを達成する上で不可欠な技術である。係り受け解析に関しては、遷移型の解析器により逐次解析が提案されてきたが、実テキストを入力とし、形態素解析及び係り受け解析の双方を逐次的に実行する手法に関しては、未だ十分な議論がなされているとは言い難い。本論ではチャンクという連続する語の塊に基づいた逐次統合解析手法を提案し、従来の非逐次型の解析器に劣らない精度を達成、日本語におけるベンチマークとして提示する。考察では、逐次統合解析における困難点や有効素性について分析し、また、本手法の他言語拡張についても議論する。 (13) 意味役割付与における未知分野へのニューラル分野適応技術大内啓樹, 進藤裕之, 松本裕治 (NAIST) 近年，ニューラルネットワークを用いた解析手法によって，意味役割付与タスクの解析性能が向上しており，注目を集めている．しかし，訓練データと異なる分野のデータを解析する際に，解析性能が大幅に低下するという結果から，分野適応技術の必要性が指摘されている．本研究では，複数のニューラルモデルを用い，未知の分野のテキストに動的に適応する技術を提案する．CoNLL-2012 Shared Taskのデータセットを用いた実験により，提案手法の有効性を確認した． (14) 可変次数無限隠れマルコフモデル内海慶 (デンソー), 持橋大地 (統計数理研究所) 従来，隠れマルコフモデルでは状態は1つ前の状態にのみ依存する，1次マルコフモデルが利用されてきた．この理由として，高次隠れマルコフモデルでは計算量が次数に応じて指数的に大きくなること，及び状態遷移の組み合わせが膨大になることから，各遷移に対する学習事例が相対的に少なくなってしまい，データスパースネスの問題が起こることがあげられる．本稿では，適切な事前分布を導入することでデータスパースネスの問題を解決し，また次数nを確率変数として系列データの各位置に導入することで，隠れマルコフモデルを次数可変へ拡張した手法を提案する． (15) 単語の表層類似性を用いた多言語単語分散表現の教師なし学習手法佐久間仁, 吉永直樹 (東大) 異なる言語の単語を同一の意味空間に写像する多言語単語分散表現は、（英語など）言語資源の豊かな言語において学習された高精度の解析モデルを言語資源の乏しい言語に転用することを可能にするため注目されている。しかしながら、既存の多言語単語分散表現の学習手法の多くは入手の難しい対訳辞書や対訳コーパスを手がかりとして利用するため、適用可能な言語が制限される問題がある。そこで本研究では、異言語間の単語について、借用語や翻字、さらには語源を同じくする語などで部分文字列に共通性が見られることを手がかりとして、各言語の単一言語コーパスのみから多言語単語分散表現を学習する方法を模索する。具体的には、出現文脈に加えて単語自身を構成する部分文字列を考慮した分散表現獲得手法を、単一言語コーパスを連結して得られる複数言語コーパスに対して適用することで、多言語単語分散表現を得ることを試みる。提案手法で得られた多言語単語分散表現の有効性は、単語の類似度判定タスクや言語処理タスクの解析モデルを転用する実験を通して評価する。 [11:30-12:30] 昼食休憩 [12:30-14:30] 言語処理応用 [4件] 座長： (16) メモリネットワークによる日本語の自由文からの情報の抽出大北剛, 井上創造 (九工大) 自然言語の自由文が提示され, その文章/パラグラフの内容を読取った上で,クエリが課されそれに回答を与える質問応答の状況を考えたい. 近年, 動的メモリネットワーク(Kumar et al., 2015)やBiDAFモデル(Seo et al., 2017) などさまざまなアーキテクチャが提案されているが, 機械翻訳などと同様, 外部メモリとしてのアテンション機構をニューラルネットワークにどのように導入するかが性能を上げる鍵となっている. 本論文においては, 質問応答における特殊な二つの制約(下位上位概念による制約とNOT型の知識制約)に注目してこれらをアテンション機構に導入し, これらの制約を外部メモリとしてアテンション機構に導入する方法を議論する. (17) 特定分野における単語重要度計算手法の提案と短い文章における著者の専門性推定への適応滝川真弘, 山名早人 (早稲田) 本研究の目標は，特定分野に対する著者の専門性を如何に短い文章から判定するかにある．短い文章とは、例えば質問投稿サイトの回答などが挙げられる。しかし、短い文章単体では得られる情報量が限られるため、既存研究では当該著者により記述された複数の文章（あるいは他の属性）を用いて推定を行っている。しかし、常に当該著者に対して常に複数の文書が用意できるとは限らない。この問題を解決するため、本研究では、出現する単語自身に専門毎に適切な重みを付与し、著者の専門性を短い文章からも推定できる手法を提案する。具体的には、単語の重み付与手法として2つの手法C—TRLとR—TRLを提案する。評価実験においては，データセットをYahoo 知恵袋，対象特定分野を医療とコンピュータとして回答者の専門性の推定を行った。Precision@10で評価したところ,医療分野においてはR-TRLが62%, コンピュータ分野においてはC—TRLが58%の精度となり, 既存手法と比べて26ポイントの向上を確認した。 (18)カーネル埋め込みを用いた英語学習者向けの用例検索塩田健人, 小町守 (首都大), 池谷瑠絵 (情報・システム研究機構), 持橋大地 (統計数理研究所) 我々は英作文支援のアプローチの一つである用例検索に取り組む．一般的なキーワード検索においてユーザーが言語学習者である場合，検索要求に即した適切なクエリをユーザーが選択できない問題がある．そこで本研究では，クエリの背景にある潜在的な検索要求を考慮するために，カーネル埋め込みを用いた用例検索モデルを提案する．カーネル埋め込みと内積に基づく単純なクエリ-文間の類似度計算手法では，クエリと関係の弱い単語がノイズとなるが，N-gram 窓の導入によって我々はこの問題を解決した．英語学習者によって収集されたクエリ-適合文のデータセットよる実験の結果，提案手法は文間類似度タスクの教師なし手法である先行研究より高い適合率を達成した． (19) 同義語を考慮した日本語の単語分散表現の学習田口雄哉, 田森秀明, 人見雄太 (朝日新聞), 西鳥羽二郎, 菊田洸 (レトリバ) 近年，自然言語処理の研究において単語の分散表現が広く活用されている．word2vec などに代表される単語の分散表現は，分布仮説をもとに単語の分散表現を学習する．しかし，分布仮説にもとづいた学習を行なった場合，同義語や対義語に関わらず，同じ文脈に現れる単語は，似たようなベクトルになってしまうため，単語間の類似度を測る際に影響が出てしまう．その対策として，WordNet などの意味辞書から獲得した同義語対を用いて単語の分散表現をfine-tuningする手法が提案されているが，日本語での効果は報告されていない．そこで，本研究では，訓練済みの単語分散表現を用い，同義語対を用いた日本語の単語分散表現のfine-tuningを行なう．単語分散表現の評価は，日本語の単語類似度データセットを用いて行った．実験の結果，同義語対を考慮した学習手法を適用することで，既存の単語の分散表現よりも精度が改善することを確認した． [14:30-14:45] クロージング ============================ ※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．当日は資料をプリントアウトしてご持参いただくか，ご自身の PCにダウンロードのうえ，ご持参ください．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受付で本研究発表会の資料閲覧用にUSBメモリを貸し出します．当日はノートPC等をご持参ください．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 ============================ 研究会幹事団主査: 乾健太郎（東北大学）幹事: 荒瀬由紀（大阪大学）岡崎直観（東京工業大学）木村俊也（株式会社メルカリ）小町守（首都大学東京）西川仁（東京工業大学）運営委員: 浅原正幸（国立国語研究所）荒牧英治（奈良先端科学技術大学院大学）石野亜耶（広島経済大学）金丸敏幸（京都大学）小林隼人（Yahoo! JAPAN 研究所）古宮嘉那子（茨城大学）貞光九月（フューチャーアーキテクト株式会社）佐藤敏紀（LINE株式会社）新里圭司（株式会社楽天）鈴木祥子（日本アイ・ビー・エム株式会社）数原良彦（Recruit Institute of Technology）高村大也（東京工業大学）土田正明（株式会社ディー・エヌ・エー）堂坂浩二（秋田県立大学）徳永拓之（スマートニュース株式会社）二宮崇（愛媛大学）橋本力（Yahoo! JAPAN 研究所）藤田早苗（日本電信電話株式会社）牧野貴樹（グーグル株式会社）牧野拓哉（株式会社富士通研究所）松崎拓也（名古屋大学）ミハウ・プタシンスキ（北見工業大学）村脇有吾（京都大学） -- Shunya Kimura

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IEEE PacificVis 2018 (4/10-13) 論文募集
by itot＠is.ocha.ac.jp 20 Sep '17

20 Sep '17

日本データベース学会の皆様（複数受信の際にはご容赦ください）お茶の水女子大学の伊藤です。お世話になっております。来年4月に神戸大学にて開催される IEEE PacificVis のフルペーパーのアブストラクト投稿期限が9月22日に迫っております。ご投稿の準備中の皆様におかれましては、アブストラクトのご投稿をお忘れになさらないようお願いいたします。またその他にも　Notes　12月4日投稿期限　Poster　1月19日投稿期限　Storytelling Contest　1月19日投稿期限と、多彩な投稿の機会がございます。詳しくは以下のCFPのほか http://pvis.org/ もご参照ください。さらに、昨年まで招待講演ベースで開催されてきたPacificVASTというワークショップも今回から一般投稿を受け付けることになりました。投稿期限は12月11日です。現時点でのCFPが http://pvis.org/ に掲載されているほか、メールでも別途ご案内する予定です。皆様のご投稿・ご参加を心からお待ちしております。 WELCOME The 11th IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis 2018) will be held in Kobe, Japan during April 10 to 13, 2018. Visualization has become an increasingly important research area due to its wide range of applications in many disciplines. PacificVis is an IEEE sponsored international visualization symposium held in the Asia-Pacific region, with the objective to foster greater exchange between visualization researchers and practitioners, and to draw more researchers in the Asia-Pacific region to enter this rapidly growing area of research. PacificVis is a unified visualization symposium, welcoming all areas of visualization research such as: information visualization, scientific visualization, graph and network visualization, visual analytics, and specific applications such as (but not limited to) security-, software- and bio-visualization. Authors are invited to submit original and unpublished research and application papers in all areas of visualization. We encourage papers in any new, novel, and exciting research area that pertains to visualization. http://pvis.org/ CALL FOR PAPERS Full Papers All submitted papers will go through a two-stage review process to guarantee the publication of high-quality papers. All papers accepted by IEEE Pacific Visualization 2018 will be published by IEEE and will be also included in the IEEE Digital Library. Selected papers will be published directly in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG). IMPORTANT DATES ------------------------ --------------- Abstract due Sep. 22, 2017 Full paper due Sep. 29, 2017 Reviews due Nov. 5, 2017 1st cycle notification Nov. 20, 2017 Revision due Jan. 5, 2018 2nd cycle notification Jan. 22, 2018 Camera ready paper due Feb. 2, 2018 ------------------------ --------------- All deadlines are due at 9:00 pm Pacific Time (PDT/PST). TOPICS Suggested topics include, but are not limited to: Visualization Application Areas: - Statistical Graphics And Mathematics - Financial, Security And Business Visualization - Physical Sciences And Engineering - Earth, Space, And Environmental Sciences - Geographic/Geospatial/ Terrain Visualization - Molecular, Biomedical, Bioinformatics And Medical Visualization - Text, Documents And Software Visualization - Social, Ambient And Information Sciences - Education And Everyday Visualization - Multimedia (Image/Video/Music) Visualization - Any Other Non-Spatial Data Or Spatial Data That Is Visualized With A New Spatial Mapping Data Focused Visualization Research: - High-Dimensional Data And Dimensionality Reduction And Data Compression - Multidimensional Multi-Field, Multi-Modal, Multi-Resolution And Multivariate Data - Causality And Uncertainty Data - Time Series, Time Varying, Streaming And Flow Data - Scalar, Vector And Tensor Fields - Regular And Unstructured Grids - Point-Based Data - Large Scale Data (Petabytes, ...) Technique Focused Visualization Research: - Volume Modeling And Rendering - Extraction Of Surfaces - Topology-Based And Geometry-Based Techniques - Glyph-Based Techniques - Integrating Spatial And Non-Spatial Data Visualization - Machine-Learning Approaches Graph And Network Visualization Research: - Design And Experimentation Of Graph Drawing Algorithms - Techniques, Interfaces And Interaction Methods For Graphs, Trees, And Other Relational Data - Visualization Of Graphs And Networks In Application Areas (e.g., Social Sciences, Biology, Geography, Software Engineering, Circuit Design, Business Intelligence) - Interfaces And Interaction Techniques For Graph And Network Visualizations - Benchmarks And Experimental Analysis For Graph Visualization Systems And User Interfaces Interaction Focused Visualization Research: - Icon- And Glyph-Based Visualization - Focus + Context Techniques - Animation - Zooming And Navigation - Linking + Brushing - Coordinated Multiple Views - View-Dependent Visualization - Data Labeling, Editing And Annotation - Collaborative, Co-Located And Distributed Visualization - Manipulation And Deformation - Visual Data Mining And Visual Knowledge Discovery Empirical And Comprehension Focused Visualization Research: - Visual Design And Aesthetics - Illustrative Visualization - Cognition And Perception Issues - Cognitive Studies On Graph Drawing Readability And User Interaction - Presentation, Dissemination And Storytelling - Design Studies, Case Studies And Focus Groups - Task And Requirements Analysis - Metrics And Benchmarks - Evaluations Of All Types: Qualitative, Quantitative, Laboratory, Field, And Usability Studies - Use Of Eye Tracking And Other Biometric Measures - Validation And Verification Perception Theory Including Such Factors As Color Texture, Scene, Motion Perception, Perceptual Cognition System Focused Visualization Research: - Novel Algorithms And Mathematics - Mobile And Ubiquitous - Taxonomies And Models - Methodologies, Discussions And Frameworks - Visual Design, Visualization System And Toolkit Design - Data Warehousing, Database Visualization And Data Mining - Collaborative And Distributed Visualization - Mathematical Theories For Visualization Hardware, Display And Interaction Technology: - Large And High-Res Displays - Stereo Displays - Mobile And Ubiquitous Environments - Immersive And Virtual Environments - Multimodal Input (Touch, Haptics, Voice, Etc.) - Hardware Acceleration - GPUs And Multi-Core Architectures - CPU And GPU Clusters - Distributed Systems, Grid And Cloud Environments - Volume Graphics Hardware SUBMISSION Original unpublished papers of up to ten (10) pages (two-column, single-spaced, 9 point font, including figures, tables and references) are invited. Manuscripts must be written in English, and follow the formatting guidelines. Reviewing will be double blind, please remove all author and affiliation information from submissions and supplemental files. Please substitute your paper's ID number for the author name. Papers should be submitted electronically in Adobe PDF format. Please provide supplemental videos in QuickTime MPEG-4 or DivX version 5, and use TIFF, JPEG, or PNG for supplemental images. Formatting Guidelines Submission System Note: This page has previously shown a link to the formatting guidelines for the last year. If you started with your paper using that guidelines, do not worry. There is no update about the guidelines for this year. The link to the fortammting guidelines you see in the previous paragraph points to the same page as one we tentatively provided. PAPERS CHAIRS - Stefan Bruckner, University of Bergen, Norway - Koji Koyamada, Kyoto University, Japan - Bongshin Lee, Microsoft Research, USA Email pvis_papers(at)pvis.org PAPER TYPES A VIS paper typically falls into one of five categories: technique, system, design study, evaluation, or model. We briefly discuss these categories below. Although your main paper type has to be specified during the paper submission process, papers can include elements of more than one of these categories. Please see "Process and Pitfalls in Writing Information Visualization Research Papers" by Tamara Munzner for more detailed discussion on how to write a successful VIS paper. TECHNIQUE PAPERS introduce novel techniques or algorithms that have not previously appeared in the literature, or that significantly extend known techniques or algorithms, for example by scaling to datasets of much larger size than before or by generalizing a technique to a larger class of uses. The technique or algorithm description provided in the paper should be complete enough that a competent graduate student in visualization could implement the work, and the authors should create a prototype implementation of the methods. Relevant previous work must be referenced, and the advantage of the new methods over it should be clearly demonstrated. There should be a discussion of the tasks and datasets for which this new method is appropriate, and its limitations. Evaluation through informal or formal user studies, or other methods, will often serve to strengthen the paper, but are not mandatory. SYSTEM PAPERS present a blend of algorithms, technical requirements, user requirements, and design that solves a major problem. The system that is described is both novel and important, and has been implemented. The rationale for significant design decisions is provided, and the system is compared to documented, best-of-breed systems already in use. The comparison includes specific discussion of how the described system differs from and is, in some significant respects, superior to those systems. For example, the described system may offer substantial advancements in the performance or usability of visualization systems, or novel capabilities. Every effort should be made to eliminate external factors (such as advances in processor performance, memory sizes or operating system features) that would affect this comparison. For further suggestions, please review "How (and How Not) to Write a Good Systems Paper" by Roy Levin and David Redell, and "Empirical Methods in CS and AI" by Toby Walsh. APPLICATION / DESIGN STUDY PAPERS explore the choices made when applying visualization and visual analytics techniques in an application area, for example relating the visual encodings and interaction techniques to the requirements of the target task. Similarly, Application papers have been the norm when researchers describe the use of visualization techniques to glean insights from problems in engineering and science. Although a significant amount of application domain background information can be useful to provide a framing context in which to discuss the specifics of the target task, the primary focus of the case study must be the visualization content. The results of the Application / Design Study, including insights generated in the application domain, should be clearly conveyed. Describing new techniques and algorithms developed to solve the target problem will strengthen a design study paper, but the requirements for novelty are less stringent than in a Technique paper. Where necessary, the identification of the underlying parametric space and its efficient search must be aptly described. The work will be judged by the design lessons learned or insights gleaned, on which future contributors can build. We invite submissions on any application area. EVALUATION PAPERS explore the usage of visualization and visual analytics by human users, and typically present an empirical study of visualization techniques or systems. Authors are not necessarily expected to implement the systems used in these studies themselves; the research contribution will be judged on the validity and importance of the experimental results as opposed to the novelty of the systems or techniques under study. The conference committee appreciates the difficulty and importance of designing and performing rigorous experiments, including the definition of appropriate hypotheses, tasks, data sets, selection of subjects, measurement, validation and conclusions. The goal of such efforts should be to move from mere description of experiments, toward prediction and explanation. We do suggest that potential authors who have not had formal training in the design of experiments involving human subjects may wish to partner with a colleague from an area such as psychology or human-computer interaction who has experience with designing rigorous experimental protocols and statistical analysis of the resulting data. Other novel forms of evaluation are also encouraged. THEORY/MODEL PAPERS present new interpretations of the foundational theory of visualization and visual analytics. Implementations are usually not relevant for papers in this category. Papers should focus on basic advancement in our understanding of how visualization techniques complement and exploit properties of human vision and cognition. Visualization Notes The 11th IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis 2018) will be held in Kobe, Japan during April 10 to 13, 2018. Visualization has become an increasingly important research area due to its wide range of applications in many disciplines. PacificVis is an IEEE sponsored international visualization symposium held in the Asia-Pacific region, with the objective to foster greater exchange between visualization researchers and practitioners, and to draw more researchers in the Asia-Pacific region to enter this rapidly growing area of research. PacificVis 2018 features a short paper track, called "Visualization Notes." The purpose of this track is to encourage young researchers to present their work and discuss with participants including senior researchers there. The submissions can be late-breaking results and work in progress, while they should be novel enough to attract interest from the visualization community. The suggested topics for the "Visualization Notes" are the same as those for full papers, while the ideas there can be relatively small as compared with those for full papers. Nonetheless, the "Visualization Notes" are still expected to contain technically interesting results in theories and/or applications. Please note that all submissions must be original and thus have not been published elsewhere. All submitted papers will be peer-reviewed through a single-stage process by the international program committee. Accepted short papers will be included in the conference proceedings and in IEEE digital library. IMPORTANT DATES ------------------------ --------------- Notes Deadline Dec. 4, 2017 Notes Notification Jan. 12, 2018 Camera ready Notes due Feb. 2, 2018 ------------------------ --------------- The deadline is due at 9:00 pm Pacific Time (PST). Submission Original unpublished short paper submissions of up to 4 pages (two-column, single-spaced, 9-point font, including figures and tables) without references or 5 pages including references are invited. Manuscripts must be written in English, and follow the formatting guidelines. Reviewing will be double blind, so please remove all author and affiliation information from submissions and supplemental files. Please substitute your paper's ID number for the author name. Papers should be submitted electronically in Adobe PDF format. Please provide supplemental videos in QuickTime MPEG-4 or DivX version 5, and use TIFF, JPEG, or PNG for supplemental images. Formatting Guidelines Submission System Contact Email pvis_notes(at)pvis.org Visualization Notes Co-Chairs - Kazuo Misue (University of Tsukuba, Japan) - Filip Sadlo (University of Heidelberg, Germany) - Lei Shi (Chinese Academy of Science, China) Posters The 11th IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis 2018) will be held in Kobe, Japan during April 10 to 13, 2018. PacificVis 2018 is soliciting high quality poster proposals. The PacificVis 2018 poster program is welcoming all areas of visualization research such as: information, scientific, graph, security, software and bio-visualization. Authors are encouraged to submit work in progress and practical applications to demonstrate novel and applicable ideas in all aspects of visualization. An interactive poster session will be held to allow plenty of opportunities for one-on-one dialogue and small group discussion in a casual setting. Extended abstracts of the accepted posters will be included in the electronic conference proceedings (USB memory stick distributed to conference attendants). IMPORTANT DATES ----------------------------------- --------------- Poster papers submission deadline Jan. 19, 2018 Poster papers notification Feb. 7, 2018 Camera ready poster papers due Feb. 21, 2018 ----------------------------------- --------------- Deadlines are due at 9:00 pm Pacific Time (PST). Submission Submissions should be made electronically in Adobe PDF by the deadline. Poster abstract submissions of up to 2 pages (two-column, single-spaced, 9 point font, including figures and tables) are invited. Manuscripts must be written in English, and follow the formatting guidelines. The posters will be peer-reviewed in a one-stage single-blind process. Posters will be evaluated by the PacificVis 2018 Poster Co-Chairs based on the level of contribution, validity of the results, originality, and clarity of presentation. The reviewing will be based primarily on the abstract content but will consider other supplemental materials (videos, images, and so on) if provided. Poster Presentation Accepted poster will be presented at the poster session of the conference. The final posters should be printed with no larger than paper size A0 size (841mm x 1189mm / 33.1" x 46.8"). At least one author of an accepted poster must register for and attend the conference to present the work. Authors will also be required to present a brief summary of their talk at the fast-forward session. Contact For questions regarding poster submission, please do not hesitate to contact the chairs directly via pvis_posters(at)pvis.org Posters Co-Chairs - Chongke Bi, Tianjin University, China - Masahiko Itoh, The University of Tokyo, Japan - Puripant Ruchikachorn, Chulalongkorn University, Thailand Visual Data Storytelling Contest Following the success of the successful 2017 IEEE PacificVis Data Storytelling Contest, the contest will take place for the second time in 2018. Data storytelling, narrative visualization, or explanatory visualization has emerged as an important industry trend, with events such as the Tapestry Conference, the Information is Beautiful Awards, and the Malofiej Infographics World Summit, as well as new visual essay publications and blogs such as The Pudding, Explorable Explanations and Google News Lab's Data Journalism blog. The purpose of this contest is to encourage students and researchers to demonstrate the value of their visualization research through effective visual data storytelling, and to contribute to this exciting development in the broader visualization community. PacificVis is a unified visualization symposium, welcoming all areas of visualization such as: information, scientific, graph, security, and software visualization. Storytellers are invited to submit visual data-driven stories that draw upon any of these areas. Unlike contests such as the VAST challenge or the SciVis Contest, the data for the PacificVis visual data storytelling contest will be left unspecified; storytellers are free to choose any publicly-available dataset(s). Similarly, the task that storytellers are to accomplish is to successfully communicate a message or series of messages (i.e., a narrative, a series of insights) using visualization techniques and supported by the underlying data. The themes of the story can draw from any topic, including current affairs, history, natural disasters, and research findings from the sciences and humanities. Videos of the 8 finalists from the 2017 contest can be viewed at https://vimeo.com/pviscontest. For additional inspiration, consult these articles: - Narrative Visualization: Telling Stories with Data (Segel and Heer, IEEE InfoVis 2010) - Storytelling: The Next Step for Visualization (Kosara and Mackinlay, IEEE Computer 2013) - Visualization Rhetoric: Framing Effects in Narrative Visualization (Hullman and Diakopoulos, IEEE InfoVis 2013) - Understanding Data Videos: Looking at Narrative Visualization Through the Cinematography Lens (Amini et al., ACM CHI 2015) - More than Telling a Story: Transforming Data into Visually Shared Stories (Lee et al., IEEE CG&A 2015) Or watch these videos: - Once Upon a Time: From Data to Stories (John Schwabish @ Socrata Connect 2017) - Animation, Pacing, and Exposition (Tony Chu @ OpenVisConf 2016) - Where's Larry? Bringing Data to Life Through Story (Cole Nussbaumer Knaflic @ Tapestry Conference 2017) Entries may be submitted by teams or individuals, and from both industry and academia alike. Conference sponsors can participate non-competitively. Submissions must fulfill the requirements explained below: Requirements: - Submissions can take several forms: - Website: an author-hosted website is preferred, however authors may opt to submit a .zip archive of a website containing all dependencies and a readme .txt or .md file with instructions on how to view the website locally. Authors submitting a website are also highly encouraged to submit a .zip archive containing screenshots and/or a video capture of the website via PCS as a fallback in the event that the contest chairs and judges are unable to view the website. Authors are encouraged to use interactive and animated elements that advance the story, such as scrollytelling waypoints or stepper navigation controls. Websites that require the viewer to engage in substantial exploratory interaction are discouraged. - Video: .mp4, .avi, or .mov formats are preferred, with a maximum length of 5 minutes. Note that video submissions that appear to be tutorials or demonstrations of a visualization tool will not be considered; the focus of the submission must be a visual narrative about the data, not a visualization tool or technique. - Data Comic: a multi-page .pdf file that tells a story in the style of a comic book. - Infographic: a single-page poster .pdf file that tells a story. - A succinct story title or headline. - A 150-word extended abstract using the _IEEE VGTC poster template_ that briefly describes the data analysis and design process undertaken by the storyteller(s). The abstract should not include the message(s) communicated by the story; the story must stand alone in this regard such that a viewer should not need to read the abstract to understand the story. If submitting the story as a website, authors must include the URL of the story in this abstract. - A list of references that include the publicly-available dataset(s) that informed the story and those that are visually represented within the story, as well as any tools, libraries, previously published techniques, or software applications used during the data analysis and story design process. - The story must feature at least one programmatically-generated visual representation of data; visual representations of data generated by manual illustration (e.g., on paper, using illustration software) are allowed; however, these representations must be used in conjunction with a programmatically-generated visual representations of data. In addition, the programmatically-generated visual representation(s) should be the authors's own work, using techniques or tools created by the authors. Third party techniques or applications may be used in conjunction with the authors's own work as long as proper credit is given to their respective creators and it is made clear which aspects of the implementation represent the authors's own work. - The entries must be original data-driven stories that have not been previously published elsewhere. - For the winning entries we expect the following additional requirements: - At least one member of the winning team must register for the conference and be present at the contest's poster session and award ceremony. Submission Procedure: The submission deadline is January 19th, 2018 9 PM PST. - The title, submission file, abstract, and reference list should be submitted via PCS. The notification date is February 7th, 2018. Final Submission: February 21st, 2018 9PM PST. -------------------------------------------------------------------------------- Awards and Rating A jury of visualization and data storytelling experts will carefully judge each submission. Successful entries will effectively communicate a narrative, message(s), or insight(s) using visual representations of data. Each judge assigned to a submission will give the submission a score from 1 to 5, and they will be asked the following questions: - Is this work relevant for the PacificVis Data Storytelling Contest? - Is the story original (i.e, not previously published elsewhere)? - Is the story engaging and interesting? - Is the narrative point or message of the story clearly discernible? Are insights clearly communicated? - Are data sources adequately referenced? - Are data sources publicly available? - Does the story feature at least one programmatically-generated visual representation of data? - Is it clear which aspects of the story represents the author(s)' own work, using techniques or tools created by the authors? - Is proper credit given to the creators of third party techniques or applications used to generate the story? Winning entries will receive a certificate. The jury consists of: - (To be announced) Contact For questions regarding the contest, please do not hesitate to contact the chairs directly via contest(a)pvis.org. Contest chairs: - Matthew Brehmer, Microsoft Research, USA - Ingrid Hotz, Linkoping University, Sweden - Hidenori Watanave, Tokyo Metropolitan University, Japan Takayuki Itoh (伊藤貴之) (itot(a)is.ocha.ac.jp) Dept. of Information Sciences, Ochanomizu University http://itolab.is.ocha.ac.jp/~itot/

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[CFP] 国際会議ACM IUI 2018 Student Consortium
by Yoshinori Hijikata 15 Sep '17

15 Sep '17

日本データベース学会の皆様，（重複してお受け取りの方はご容赦ください）関西学院大学の土方です．国際会議ACM IUI 2018 (Annual meeting of the intelligent interfaces community )ですが，Student Consortiumの論文も募集しております．Student Consortiumの論文もACMのDigital Libraryに載りますので，大変お得です．学生の皆様は，ぜひ投稿をご検討ください． === Call for Student Consortium The 23rd ACM International Conference on Intelligent User Interfaces, Tokyo, Japan http://iui.acm.org/2018/ Important Dates: Submission Deadline: 6th November 2017 Notification: 27th November 2017 Camera-Ready Deadline: 24th December 2017 Student Consortium Day: 9th March 2018 *********************************************************** The IUI 2018 Student Consortium provides an opportunity for Doctoral and advanced Masters students to present and receive feedback about their research in an interdisciplinary workshop, under the guidance of a panel of mentors selected from senior people in the field. We invite students who feel they would benefit from this kind of feedback on their research to use this unique opportunity to share their work with students in a similar situation as well as senior researchers in the field. The consortium will be organized with 8 to 12 presentations by the students, whose applications have been selected by the Student Consortium chairs and potentially other reviewers. The strongest candidates will be those who have a clear topic and research approach, and have made some progress, but who are not so far along in their research that they can no longer make changes. The final version of accepted SC submissions will be included in the main conference proceedings published in the ACM DL. Complimentary/reduced conference registration will be available for students. Student Consortium participants will also be given high priority when applying for the student travel awards. Moreover, we are working to provide partial reimbursement of travel/accommodation expenses specifically for the participants of the Student Consortium. For submission instructions and detailed information, visit: http://iui.acm.org/2018/call_for_studentconsortium.html Jason Orlosky and Naomi Yamashita ACM IUI 2018 Student Consortium Chairs studentconsortium2018(a)iui.acm.org ===

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研究会参加費の訂正とお詫び（WebDB Forum 2017 参加募集（当日受付））
by Chiemi Watanabe 14 Sep '17

14 Sep '17

dbjapanの皆様 WebDB Forum2017に参加する予定の皆様：筑波大の渡辺です。先日よりアナウンスしているWebDB Forum 2017ですが、データベースシステム研究会（DBS）と情報基礎とアクセス技術研究会（IFAT）の研究会参加費に間違いがありました．正しくはDBS/IFATは共通の参加費で、会員0円、IPSJ学生会員500円 IPSJ一般会員 2000円非会員 3000円です． http://db-event.jpn.org/webdbf2017/registration.html 訂正して深くお詫び申し上げます．事前登録にて支払いをされた方は、当日受付にて差額の支払いまたは返金手続きをお願いいたします．お手数ですがご協力のほどよろしくお願いいたします． 2017年9月8日(金) 17:42 Chiemi Watanabe <chiemi(a)cs.tsukuba.ac.jp>: > dbjapanのみなさま > （重複して受け取られた方はご容赦ください） > > 筑波大学の渡辺です。 > WebDB Forum 2017開催まで10日となりました！ > 当日受付も可能です。ぜひご参加ください。 > > なお、昼食時間に開催される交流会にもぜひお申し込みください。 > > ★ 9月18日 11:30-12:30 チームラボ株式会社主催交流会 > (追加されました！） > https://teamlab.connpass.com/event/66542/ > 9月19日11:30-12:30 ヤフー株式会社主催交流会 > https://connpass.com/event/65207/ > 9月20日11:30-12:30 株式会社リクルートテクノロジーズ主催交流会 > https://atnd.org/events/90346 > > 皆様のご参加をこころよりお待ちしております。 > > ============================================== > WebDB Forum 2017 > （第10回Webとデータベースに関するフォーラム） > ~超スマート社会のエンジンをデザインする#webdbf2017~ > http://db-event.jpn.org/webdbf2017/index.html > 日時：2017年9月18日（月）〜9月20日（水） > 会場：お茶の水女子大学 > ============================================== > > WebDB ForumはWebDBコミュニティの産学連携の場，質の高い研究発表の場として広く認知されてきました． > 昨年より一般論文発表の投稿形態をTODと連動した形式とし，DE研究会，DBS/IFAT合同研究会と一体化することで萌芽的な論文から完成度の高い論文まで幅広く対象とするフォーラムとなりました． > また，企業からのテクノロジーショーケースや，招待講演・パネル討論などで構成する特別セッション，iDB特別セッションによる海外の著名な研究者と若手の気鋭研究者による最先端研究の講演等，様々な魅力あるイベントを実施します． > > ★特徴1★ 豪華な招待講演・特別セッション > 「超スマート社会のエンジンをデザインする #webdbf2017」がテーマのWebDB Forum 2017では，慶應大学 > 中澤氏によるスマートシティに関する招待講演，フィンテック及びOSSに関する特別セッションx２，アムステルダム大のMaartende > Rijke氏による講演など盛りだくさんです． > > ★特徴2★ テクノロジーショーケース > Web/DB企業の最新技術を語るセッション（旧：技術報告セッション）が，今年から新たに「テクノロジーショーケース」と名を変え，これまでの講演やブース展示に加えてライトニングトークも実施し，よりエキサイティングなセッションとなります． > 聴講学生の方は無料で参加することができます！また，ポスターレセプションでは，飲み物片手に気軽な雰囲気で親睦を深めることができます．（聴講学生の方がポスターレセプションに参加するには，関連団体の(学生)会員である必要があります．） > > ★特徴3★ 緻密な研究から萌芽的な研究まで > 情報処理学会論文誌：データベース（TOD）との連携により，一般論文及びテクニカルノートで採録された完成度の高い論文が発表されます．また，情報処理学会DBS/IFAT研究会，電子情報通信学会DE研究会, > iDB Workshopが， WebDB Forumの中で一体的に開催され，多様な論文や海外の著名な研究者の講演を一度に聞くことができます！ > >

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筑波大学計算科学研究センター設立25周年記念シンポジウムのご案内
by Hiroyuki Kitagawa 12 Sep '17

12 Sep '17

日本データベース学会の皆様筑波大学計算科学研究センター主催の下記シンポジウムの参加登録締切を延長しましたので，再度ご案内いたします．関連分野の皆様の積極的なご参加をお待ちしております．北川博之筑波大学計算科学研究センター -------------------------------------------------- 計算科学研究センター設立25周年記念シンポジウム「計算科学の発展と将来」（「第9回学際計算科学による新たな知の発見・統合・創出」）　日時：平成29年10月10日（火）〜 11日（水）（初日：13:30開始）　会場：つくば国際会議場（3F 中ホール300）　祝賀会： 10月10日（火）18:00 つくば国際会議（1F多目的ホールまたはレストラン）　参加費：シンポジウム無料、祝賀会5000円　言語：初日の国内外からの招待講演は英語、それ以外は日本語　ウェブページ: https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/symposium20171010/ ************************************************* 参加登録締め切りを「9月26日まで」に延長しました。 ************************************************* プログラム等詳細については上記のページを参照ください。また本センターは、東京大学情報基盤センターと共同で最先端共同HPC基盤施設(JCAHPC)を設置し、本年度から国内最高性能のOakforest-PACS(OFP)の運用を開始しております。つくばでのシンポジウムの翌日12日（木）に，東大柏キャンパスにて，JCAHPC主催で以下の報告会を開催します。　「OFP利活用報告会」　日時：10月12日 13:30開始予定　場所：東京大学柏キャンパス第2総合研究棟315会議室　ウェブページ: http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/event/jcahpc/05.html こちらは事前登録は不要です。合わせて参加をご検討ください。 --------------------------------------------------

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