January 2022 - DBJapan - dbjapan.dbsj.org

【ご案内（2月4日（金）13:00-16:40開催）；参加費無料】「東京大学医学部附属病院先端医療シーズ開発フォーラム2022」
by ichihashi.kazuyoshi1840＠mail.u-tokyo.ac.jp 14 Jan '22

14 Jan '22

日本データベース学会の皆様いつも大変お世話になっております。東京大学医学部附属病院の一橋和義と申します。この度は、医療の分野で何か皆様の研究等のヒントになればと思い、以下のフォーラムについてご案内させていただきたく連絡差し上げました。部分参加も可能です。何卒宜しくお願い致します。「東京大学医学部附属病院先端医療シーズ開発フォーラム2022」ご興味のおありのかたは以下のURLから申し込みをお願い致します。（申し込み期限；2月2日まで） http://trac.umin.jp/hospital/seeds2022.html 【開催日時】；2022年2月4日（金）13:00-16:40 【参加費】；無料【会議形式】；Zoom Webinar 【主催】；東大病院先端医療開発部門　　　　トランスレーショナルリサーチセンター　22世紀医療センター　医工連携部、臨床生命医工学連携研究機構　ティッシュ・エンジニアリング部　臨床研究推進センター　臨床研究ガバナンス部　企画戦略・推進室　早期・探索開発推進室　ゲノム医学研究支援センター【共催】；医療福祉工学開発評価研究センタートランスレーショナル・リサーチ・イニシアティブ東京大学センター・オブ・イノベーション（COI）自分で守る健康社会拠点【事務局】；東京大学医学部附属病院　トランスレーショナルリサーチ（TR）センター　担当：小栗、大澤、小坂、杉澤、張本 Tel: 03-3815-5411 (内線 33585) or 03-5800-9070 (直通) E-mail:TRC@h.u-tokyo.ac.jp 【プログラム】；上記申し込み用のURLからご確認ください。以上となります。ご興味のおありの方に周知いただければ幸いです。何卒よろしくお願い申し上げます。ご健康が守られますようお祈り申し上げます。東京大学医学部附属病院　臨床研究ガバナンス部　　一橋　和義　拝〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜東京大学医学部附属病院運営支援組織　研究支援部　助教、東京大学URA 一橋　和義　Ph.D. 〒113-8655　東京都文京区本郷7−3−1　東京大学医学部附属病院　中央診療棟２（８階）臨床研究ガバナンス部（企画・戦略推進室） Tel: 03-5800-9546 (DI) 内線:35833 Fax: 03-5800-9119 E-mail: ichihashi.kazuyoshi1840(a)mail.u-tokyo.ac.jp URL: http://clinicalresgov.umin.jp 〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜

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「JASTメディカルデータセット」提供開始のお知らせ
by Tomoko OHSUGA 14 Jan '22

14 Jan '22

日本データベース学会の皆様＃重複してお受け取りの場合はご容赦ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)より，新規データセットの提供についてアナウンスさせて頂きます。 -------------------------------------------------------------------- 2022/01/14 「JASTメディカルデータセット」提供開始のお知らせ https://www.nii.ac.jp/news/release/2022/0114.html -------------------------------------------------------------------- 国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)では，日本システム技術株式会社（JAST）の協力の下，大学および公的研究機関の研究者を対象に，新たに「JASTメディカルデータセット」の提供を開始しました。今回提供するのは，日本システム技術株式会社が保有する700万人超のレセプトデータを，同社のライフイノベーションLabが傷病別に集計したデータセットです。性別・年代・医療機関都道府県といったパーソナルな情報を集計軸として，傷病情報ICD-10コード別の患者数・レセプト件数・医療費を月次単位で集計した3年分のデータが含まれており，患者の属性別の傷病情報の動きを追うことが可能です。当初提供のデータは2018年4月～2021年3月の3年分で，以後3カ月ごとに期間を3カ月スライドしたデータが追加提供される予定です。データの内容や利用条件，申請方法等の詳細については以下をご覧ください。　→ 情報学研究データリポジトリ JASTメディカルデータセット　　 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/jast/ -------------------------------------------------------------------- その他提供中のデータセットについては次のウェブ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 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ 提供データは今後も増やしていく予定です。研究に広くご活用いただければ幸いです。 -- =========================================== 国立情報学研究所 IDR事務局（大須賀智子）〒101-8430　東京都千代田区一ツ橋2-1-2 E-Mail : idr(a)nii.ac.jp URL : https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ Facebook : https://www.facebook.com/NIIIDR Twitter : @NIIIDR ===========================================

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【参加募集】1月26日(水)開催（無料）第2回DBSJセミナー　「AI倫理の解説および、企業におけるAI指針策定、AIモデルの開発方法、品質管理の実際」
by Hirate, Yu 14 Jan '22

14 Jan '22

日本データベース学会の皆様お世話になっております、楽天の平手です。開催２週間前となりましたので、再度ご案内をさせていただきます。 2021年度第2回DBSJセミナーを、2022年1月26日(水)の午後に開催いたします。（オンライン開催）第2回のテーマは、「AI倫理の解説および、企業におけるAI指針策定、AIモデルの開発方法、品質管理の実際」です。中央大学の平野先生、NTTデータの雨宮様、トヨタ自動車の福島様よりご講演をいただきます。新型コロナウイルス下での研究活動に影響を受けている方々を支援するため今年度もDBSJセミナーを無料で開催しています。どなたでも無料でご参加いただけますので奮ってご参加下さい。参加登録（参加費無料）はこちら：https://dbsjseminar.connpass.com/event/233495/ セミナーの詳細：https://dbsj.org/events/event_info/dbsj_seminar_2021_2/ ---------------- 2021年度　第2回DBSJセミナー 2019年より安全なデータの利活用をテーマにシリーズ開催してきた一般社団法人日本データベース学会のセミナー、今年も無料・オンラインで開催します！ 2021年第２回目のセミナーは、AIの倫理をテーマに、中央大学の平野先生よりご講演をいただきます。後半は、実際にAIモデルを構築している企業側から、AI指針やAI開発方法、またモデルの品質管理等ついてご講演していただく予定です。最後に喜連川会長をモデレータとして全講演者とともにパネルディスカッションを実施いたします。日程：2022年1月26日(水)　13:00〜17:00 場所：オンライン開催(参加申込者にお知らせします) 参加費：無料参加申込先：以下のconnpassよりご登録ください。 https://dbsjseminar.connpass.com/event/233495/ プログラム 13:00-13:05 挨拶(木俵豊特命副会長) 13:05-14:05【講演１】自動運転の派生型トロッコ問題に於けるドイツ倫理原則と大衆の選好の乖離を考える(60分) 中央大学　国際情報学部長・教授　平野晋氏概要：自動運転車が、何れの進路をとっても損害発生が避けられない場合に何れの進路をとるべきかという、推奨すべき衝突進路を問う派生型トロッコ問題の概要を先ずは紹介します。その上で、大衆の選好（例えば、余命の短い大人よりも余命が長い子供の保護を優先する衝突進路を選好する大衆意識）が、ドイツが推奨する衝突進路上の倫理原則と相入れない事実を指摘します。そして、今後は多様なマルチステークホールダーの意見を取り入れた議論が必要であると訴えます。 14:05-14:10 休憩 14:10-14:55【講演２】 AIガバナンスの確立に向けて〜AI倫理を見据えて〜(45分) 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ　技術革新統括本部技術開発本部長　雨宮俊一氏概要：急速な勢いで進化を続けるAIは、活用により様々なベネフィットが期待される一方で、精度や品質の制御などにこれまでのシステム開発とは異なる課題があります。また、2021年4月にEUではAI規制案が発表され、AIの活用においては法令に加えて倫理・社会受容性など様々な観点からリスクへの対応が必要になっています。本講演では、AIガバナンスの国内外の動向やAI活用によるリスク事例を踏まえた上で、AI指針やAI開発方法論、今年度に新設したAIアドバイザリーボードなどNTTデータのAIガバナンス確立に向けた取り組み状況をご紹介します。 14:55-15:40【講演３】機械学習品質管理・保証の動向と取り組み(45分) トヨタ自動車株式会社　コネクティッドカンパニー　コネクティッド先行開発部 InfoTech データ解析基盤G グループ長プリンシパル・リサーチャー　福島真太朗氏概要：機械学習を組み込んだ製品やサービスが実用化されるにつれて、その品質管理や保証が社会的にも重要な課題として認識されている。講演者は、「機械学習品質マネジメントガイドライン」（産業技術総合研究所）の策定に携わるとともに、企業内においても工場における外観検査、コネクティッドカーから収集される車両走行データを用いたサービス等の実現に向けて、直面する課題を解決するための取り組みを実施している。本講演では、これらの動向と取り組みについて、事例を交えながら説明する。 15:40-15:50 休憩 15:50-16:50【パネルディスカッション】(60分) モデレータ：国立情報学研究所／東京大学　喜連川優会長パネリスト：講演者一同 ----------------------------------- 平手勇宇

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[CfP] 論文募集中： Information Processing & Management (IP&M) (IF: 6.222) 特集号タイトル： Science Behind Neural Language Models
by Ptaszynski Michal 14 Jan '22

14 Jan '22

MLの皆様＊重複して受け取られた場合はご容赦ください／Apologies for cross-posting＊北見工業大学のプタシンスキと申します．現在，Information Processing＆Management（IP＆M）（IF：6.222）ジャーナルにて「Special Issue on Science Behind Neural Language Models」（事前学習言語モデルを裏付ける科学）という特集号のため論文を受け付けております．この特集号は，Information Processing & Management Conference 2022 (IP&MC2022)のテーマトラックと同時に実施しています．採択された原稿の最低でも1人の著者がIP&MC2022会議に参加する必要があります． IP&MC2022の詳細については，次のWebサイトをご覧ください． https://www.elsevier.com/events/conferences/information-processing-and-mana… 原稿の提出締め切りは2022年6月15日ですが，論文は投稿後すぐに査読に送られ，採択された場合すぐに公開となります．論文の投稿をどうぞご検討ください。 https://www.elsevier.com/events/conferences/information-processing-and-mana… 投稿について https://www.elsevier.com/events/conferences/information-processing-and-mana… どうぞよろしくお願いいたします．ミハウ・プタシンスキ（博士／情報科学，准教授）北見工業大学情報システム工学科 1号棟5103号室〒090-8507 北見市公園町165番地 TEL/FAX: 0157-26-9327 michal(a)mail.kitami-it.ac.jp ============================================ Information Processing & Management (IP&M) (IF: 6.222) Special Issue on "Science Behind Neural Language Models" & Information Processing & Management Conference 2022 (IP&MC2022) Thematic Track on "Science Behind Neural Language Models" Motivation Last several years showed an explosive popularity of neural language models, especially large pretrained language models based on the transformer architecture. The field of Natural Language Processing (NLP) and Computational Linguistics (CL) experienced a shift from simple language models such as Bag-of-Words, and word representations like word2vec, or GloVe, to more contextually-aware language models, such as ELMo, or more recently, BERT, or GPT including their improvements and derivatives. The general high performance obtained by BERT-based models in various tasks even convinced Google to apply it as a default backbone in its search engine query expansion module, thus making BERT-based models a mainstream, and a strong baseline in NLP/CL research. The popularity of large pretrained language models also allowed a major growth of companies providing freely available repositories of such models, and, more recently, the founding of Stanford University’s Center for Research on Foundation Models (CRFM). However, despite the overwhelming popularity, and undeniable performance of large pretrained language models, or “foundation models”, the specific inner-workings of those models have been notoriously difficult to analyze and the causes of - usually unexpected and unreasonable - errors they make, difficult to untangle and mitigate. As the neural language models keep gaining in popularity while expanding into the area of multimodality by incorporating visual and speech information, it has become the more important to thoroughly analyze, fully explain and understand the internal mechanisms of neural language models. In other words, the science behind neural language models needs to be developed. Aims and scope With the above background in mind, we propose the following Information Processing & Management Conference 2022 (IP&MC2022) Thematic Track and Information Processing & Management Journal Special Issue on Science Behind Neural Language Models. The TT/SI will focus on topics deepening the knowledge on how the neural language models work. Therefore, instead of taking up basic topics from the fields of CL and NLP, such as improvement of part-of-speech tagging, or standard sentiment analysis, regardless of whether they apply neural language models in practice, we will focus on promoting research that specifically aims at analyzing and understanding the “bells and whistles” of neural language models, for which the generally perceived science has not been established yet. Target audience The TT/SI will aim at the audience of scientists, researchers, scholars, and students performing research on the analysis of pretrained language models, with a specific focus on explainable approaches to language models, analysis of errors such models make, methods for debiasing, detoxification and other methods of improvement of the pretrained language models. The TT/SI will not accept research on basic NLP/CL topics for which the field has been well established, such as improvement of part-of-speech tagging, sentiment analysis, etc., even if they apply neural language models unless they directly contribute to furthering the understanding and explanation of the inner workings of large scale pretrained language models. List of Topics List of Topics The Thematic Track / Special Issue will invite papers on topics listed, but not limited to the following: - Neural language model architectures - Improvement of neural language model generation process - Methods for fine tuning and optimization of neural language models - Debiasing neural language models - Detoxification of neural language models - Error analysis and probing of neural language models - Explainable methods for neural language models - Neural language models and linguistic phenomena - Lottery Ticket Hypothesis for neural language models - Multimodality in neural language models - Generative neural language models - Inferential neural language models - Cross-lingual or multilingual neural language models - Compression of neural language models - Domain specific neural language models - Expansion of information embedded in neural language models Important Dates: Thematic track manuscript submission due date; authors are welcome to submit early as reviews will be rolling: June 15, 2022 Author notification: July 31, 2022 IP&MC conference presentation and feedback: October 20-23, 2022 Post conference revision due date: January 1, 2023 Submission Guidelines: Submit your manuscript to the Special Issue category (VSI: IPMC2022 HCICTS) through the online submission system of Information Processing & Management. https://www.editorialmanager.com/ipm/ Authors will prepare the submission following the Guide for Authors on IP&M journal at (https://www.elsevier.com/journals/information-processing-and-management/030…) All papers will be peer-reviewed following the IP&MC2022 reviewing procedures. The authors of accepted papers will be obligated to participate in IP&MC 2022 and present the paper to the community to receive feedback. The accepted papers will be invited for revision after receiving feedback on the IP&MC 2022 conference. The submissions will be given premium handling at IP&M following its peer-review procedure and, (if accepted), published in IP&M as full journal articles, with also an option for a short conference version at IP&MC2022. Please see this infographic for the manuscript flow: https://www.elsevier.com/__data/assets/pdf_file/0003/1211934/IPMC2022Timeli… For more information about IP&MC2022, please visit https://www.elsevier.com/events/conferences/information-processing-and-mana…. Thematic Track / Special Issue Editors: Managing Guest Editor: Michal Ptaszynski (Kitami Institute of Technology) Guest Editors: Rafal Rzepka (Hokkaido University) Anna Rogers (University of Copenhagen) Karol Nowakowski (Tohoku University of Community Service and Science) For further information, please feel free to contact Michal Ptaszynski directly. Michal Ptaszynski michal.ptaszynski(a)gmail.com

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明日１２時半から　　ClusterとHubsを用いた　VR上での教育DXシンポ！　Hubsはブラウザベースですので簡単に体験可能です。
by Masaru Kitsuregawa 13 Jan '22

13 Jan '22

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言語処理学会第28回年次大会（NLP2022）開催案内（開催3/14-3/18）
by Masatsugu HANGYO 11 Jan '22

11 Jan '22

メーリングリストの皆様（重複して届きました場合はお許しください），ウェザーニューズの萩行と申します．言語処理学会第28回年次大会の開催案内，事前参加登録受付開始，ならびに発表募集をお知らせいたします．大会発表の申し込みは2022年1月14日（金）午後3時までとなっておりますので，ご投稿くださる方はどうぞよろしくお願いいたします． ※※※※　重要　※※※※ - 発表申込の締切は2022年1月14日*午後3時*です． - 今大会は論文原稿に概要を入れることが必須となりましたのでご注意ください．詳細は https://anlp.jp/nlp2022/submit.html#submit_notice をご確認ください． - オンラインでご発表および全てのプログラムへのご参加ができます． =========================================================== 　　　　★★★新着情報★★★ ◆ 事前参加登録受付を1月11日（火）から開始しました ◆ 招待講演とチュートリアルの情報を更新しました ◆ 名産品配送企画情報を更新しました =========================================================== =========================================================== 目次 □言語処理学会第28回年次大会（NLP2022）開催案内 - 招待講演 - チュートリアル - スポンサーイブニング - 懇親会 - 名産品配送企画 □第28回年次大会　参加登録 □第28回年次大会　発表募集 □第28回年次大会　テーマセッションの発表募集 □第28回年次大会　ワークショップの開催 □第28回年次大会　スポンサーの募集 =========================================================== □開催案内言語処理学会第28回年次大会（NLP2022）は，2022年3月14～18日の期間， 5日間の日程で開催いたします． NLP2022では，オンラインによる開催形態を中心に，現地会場に一部の参加者を招くことを検討していますが，大会開催時期における新型コロナウイルスの感染状況を可能な限り正確に見極めるため，現地参加の形態については， 2月中旬頃に決定する予定です．感染状況が悪化した場合は，オンラインのみでの開催に切り替えます．また，開催形態によらず，主にZoom/Gather.Town/Slackを利用して，会期中のすべてのプログラムにオンラインで参加し，発表・聴講・議論することが可能です． ○ 大会Webサイト　https://www.anlp.jp/nlp2022/ ○ 大会Twitterアカウント（@nlp2022）　https://twitter.com/nlp2022 年次大会に関する情報発信・ご意見・ご感想などにはハッシュタグ #NLP2022 をご利用ください． ○ 開催日 2022年 3月14日（月）- 3月18日（金） 3月14日（月）　チュートリアル，スポンサーイブニング 3月15日（火）　本会議第1日 3月16日（水）　本会議第2日，オンライン懇親会 3月17日（木）　本会議第3日 3月18日（金）　ワークショップ ○ 会場会場：アクトシティ浜松コングレスセンター所在地：〒430-7790 静岡県浜松市中区板屋町111-1 https://www.actcity.jp/ ○ 今後のスケジュール　大会発表申込・論文原稿締切　　　　　　　2022年 1月 14日（金）午後3時　大会プログラムWeb公開　　　　　　　　　2022年 2月 9日（水）　事前参加申込締切　　　　　　　　　　　　2022年 2月 14日（月）　直前参加申込開始　　　　　　　　　　　　2022年 2月 24日（木）　予稿集参加者限定公開　　　　　　　　　　2022年 3月 7日（月）　直前参加申込締切　　　　　　　　　　　　2022年 3月 11日（金）正午　※スポンサー関連のスケジュール　スポンサー応募締切　　　　　　　　　　　2022年 3月 18日（金） ○ 招待講演招待講演を２件，行います．講演時間などの詳細は追ってお知らせいたします． ◆3月15日（火）　講演者：田中久美子先生（東京大学）　題目：自然言語を複雑系として捉える試み ◆3月16日（水）　講演者：馬塚れい子先生（理化学研究所／Duke University）　題目：自然言語処理研究が乳幼児の言語発達研究から学べることは何か概要・略歴等，詳細は下記をご覧ください． https://www.anlp.jp/nlp2022/#invited_lecture ○ チュートリアル 3月14日（月）午後に，４件のチュートリアルを行います．チュートリアル資料は，3月7日（月）に大会参加者向けに限定公開します． ◆チュートリアル１　講演者：江原遥先生（東京学芸大学）　題目：項目反応理論と自然言語処理 ◆チュートリアル２　講演者：柴田知秀先生（ヤフー株式会社）　題目：ゼロから始める転移学習 ◆チュートリアル３　講演者：岡本雅史先生（立命館大学）　題目：ボケとツッコミの言語学～漫才研究が照らす日常会話のメカニズム ◆チュートリアル４　講演者：横井祥先生（東北大学）　題目：最適輸送と自然言語処理概要等，詳細は下記をご覧ください． https://www.anlp.jp/nlp2022/#tutorial ○ スポンサーイブニング 3月14日（月）チュートリアル終了後に，「スポンサーイブニング」をオンラインで開催します． https://www.anlp.jp/nlp2022/#sponsor_evening ○ 懇親会 3月16日（水）夜に，オンライン懇親会を開催します． https://www.anlp.jp/nlp2022/#social_gathering ○ 名産品配送企画静岡の名産品（茶菓）の特別価格での配送を数量限定で企画しております．ご案内するのは，静岡抹茶で有名な「ななや」さんのお菓子とお茶（ティーバッグ）の詰め合わせです．下記ページで商品詳細をご確認の上でお申し込みをご検討いただき，オンライン懇親会にお持ち寄りくだされば幸いです． https://www.anlp.jp/nlp2022/#premium_option =========================================================== □第28回年次大会　参加登録参加登録は，下記のWebサイトにて受け付けています． https://orsam.jp/nlp/login 会員種別，申込時期によって，以下の参加費をいただきます．事前登録は2022年1月11日（火）から2月14日（月）まで，直前登録は2月24日（木）から3月11日（金）正午まで受け付けます．会期中の登録は原則としてお受けできませんのでご注意ください．一般会員：事前登録8,000円（不課税），直前登録12,000円（不課税）学生会員：事前登録3,000円（不課税），直前登録6,000円（不課税）賛助会員：事前登録8,000円（不課税）非会員（一般）：事前登録18,000円（税込），直前登録25,000円（税込）非会員（学生）：事前登録6,000円（税込），直前登録9,000円（税込）・チュートリアルやワークショップのみに参加する場合も，参加費は同額です．・スムーズな運営のため，できるだけ，事前登録をお願いします．・賛助会員価格（割引）は，事前登録のみ設定します．・オンラインでの参加・現地参加ともに参加費は同額です．・一般会員・学生会員に限り，注意事項や条件にご同意の上，事前登録の際に　現地での参加希望を出すことができます．注意事項や条件については　https://www.anlp.jp/nlp2022/onsite をご確認ください．現地参加の可否は状況　を踏まえて事前登録期間終了後に抽選により決定し，ご連絡します．その際，　発表者等を優先する場合があります．早めの確定が必要な方は，オンライン　での参加をお勧めします．・領収書はWeb上で発行し，メールにてリンクをご連絡いたします．参加費と　名産品オプションの分の領収書が別に発行されます．・プログラムや実施形態に変更が生じた場合，また，何らかの事由で通信に　不具合があった場合でも，参加費の返金はいたしかねます．ご了承ください． ○ 参加手続きや支払いに関する問い合わせ言語処理学会第28回年次大会参加登録システムサポートデスク Email: nlp2022regist [at] nacos.com =========================================================== □第28回年次大会　発表募集一般セッションおよびテーマセッションへの発表は，以下のWebサイトから申込ができます．発表申込と同時に論文原稿（PDFファイル）を提出する必要があります．発表申込・原稿提出の締切は2022年1月14日（金）午後3時です． ○ 大会発表申込先　https://www.anlp.jp/nlp2022/submit.html ワークショップへの発表申込については，下記「ワークショップの開催」をご覧ください． ○ 発表申込・原稿提出・大会発表に関する問い合わせ言語処理学会第28回年次大会プログラム委員会・大会委員会 Email: nlp2022-inquiry [at] ml.anlp.jp =========================================================== □第28回年次大会　テーマセッションの発表募集本会議内に以下の４件のテーマセッションを設けます．発表申込方法は本会議内の一般セッションと同じです．開催日時は，大会プログラムの公開時（2022年2月9日）に発表します．詳細は下記のWebサイトでご確認ください． https://www.anlp.jp/nlp2022/#ts_info ○ テーマセッション１：論文情報処理と論文執筆支援 ○ テーマセッション２：文章の評価と品質推定 ○ テーマセッション３：言語処理テクノロジーと翻訳：翻訳の要請から技術へ，　技術から翻訳応用へ ○ テーマセッション４：談話研究と対話システム研究，人工知能研究の連携に　向けて =========================================================== □第28回年次大会　ワークショップの開催 3月18日（金）に，以下２件のワークショップがオンラインで開催されます．ワークショップの内容・発表方法等，詳細は，それぞれのワークショップの Webサイトで発表されます．下記の大会Webサイトでご確認ください． https://www.anlp.jp/nlp2022/#ws_info ○ ワークショップ１：ＮＬＰにおける再現性 ○ ワークショップ２：日本語における評価用データセットの構築と利用性の向上 =========================================================== □第28回年次大会　スポンサーの募集年次大会では，下記の内容でスポンサー企業，団体を募集しています．詳細な募集案内はこちらをご覧ください．募集案内PDFをダウンロードできます． https://www.anlp.jp/nlp2022/#sponsor_inv ◆ スケジュール募集締め切り： 2022年 3月18日（金） ◆ 問い合わせ先不明点など，下記担当までお気軽にお問い合わせください．言語処理学会第28回年次大会スポンサー担当 Email: nlp2022-sponsor [at] ml.anlp.jp ============================================================== 大会委員会委員長堂坂浩二　　（秋田県立大）大会プログラム委員会委員長河原大輔　　（早稲田大）大会実行委員会委員長狩野芳伸　　（静岡大） ============================================================== HANGYO, Masatsugu / 萩行正嗣 Weathernews Inc. / 株式会社ウェザーニューズ hangyo(a)wni.com 050-3738-0196 090-3895-9320

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JSAI2022 | 2022年度人工知能学会全国大会（第36回）オーガナイズドセッション「OS-20: 社会現象とAIと可視化」発表募集
by itot＠is.ocha.ac.jp 11 Jan '22

11 Jan '22

日本データベース学会の皆様お茶の水女子大学の伊藤貴之と申します。 2022年度人工知能学会全国大会にてオーガナイズドセッション「OS-20: 社会現象とAIと可視化」を実施します。関連する研究に従事される皆様のご投稿をお待ちしています。＝＝＝ ●日時・場所 2022年6月14日(火)〜6月17日(金) https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2022/ ●OS内容　情報可視化は日常業務や社会現象に関するデータをビジュアルに表現する技術の総称である。近年の情報可視化の研究はAIと連携したものが急激に増えている。例えば可視化を駆使した対話操作型のデータ分析の過程で機械学習や進化計算を反復的に呼び出すVisual Analyticsというシステムもあれば、説明性の高いAIを実現するために可視化を適用する研究も増えている。　一方で近年では新型コロナウィルス感染状況や選挙速報をはじめとして、可視化技術を駆使して社会現象をビジュアルに報道する機会が増えており、これらの報道が人間行動に影響を及ぼす現象も見受けられている。このような状況を鑑みて提案者らは、日本学術会議にて「社会に資する可視化の小委員会」を結成し、社会現象の可視化を政策提言につなげるための議論を進めるとともに、小委員会内部での共同研究を促進している。　以上の背景を鑑みて、本セッションでは例として以下のようなテーマでの発表を募集する。・ソーシャルメディアに見られる人々の発言や流行、人流解析結果として得られる人々の移動などに関する傾向の可視化。・災害・感染症・経済危機などの非常時に見られる人々の情報理解、またその誤りから生じるインフォデミックの流れの可視化。・企業間の取引や物流をはじめとするビジネス情報に見られる社会現象の可視化。・AIの実用に関する諸問題を解決するための可視化。例として、機械学習の説明責任や訓練データ品質保証のための可視化、AI運用上の公平性やプライバシー保護を担保するための可視化など。・これらに限らず、社会現象に関する可視化全般、AIと連携した可視化全般、汎用的な可視化技術全般。 ●キーワード可視化, 社会現象, Visual Analytics, XAI (eXplainable AI) ●発表申し込み・参加申し込み（〆切厳守）発表申込締切：1月21日(金) 14時原稿受付締切：3月3日(木) 14時原稿執筆案内：https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2022/author-guideline 発表希望セッションとして「OS-20: 社会現象とAIと可視化」をご指定ください。 ●オーガナイザ伊藤貴之（お茶の水女子大学）脇田建（東京工業大学） Takayuki Itoh (伊藤貴之) (itot(a)is.ocha.ac.jp) Dept. of Information Sciences, Ochanomizu University http://www.is.ocha.ac.jp/~itot/

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情報処理学会第146回情報基礎とアクセス技術研究会 (SIG-IFAT) 第124回ドキュメントコミュニケーション研究会 (SIG-DC) 合同研究会開催のご案内と発表募集
by Hiroaki Ohshima 08 Jan '22

08 Jan '22

dbjapanの皆様兵庫県立大学の大島裕明です。 3月25日に東洋大学白山キャンパスで開催予定のIFAT研と DC研の合同研究会について論文募集のご案内をお送りします。申込締切が2月7日、原稿締切が3月3日となっております。多くの投稿をお待ちしております。よろしくお願いいたします。 ========================================================================= 情報処理学会第146回情報基礎とアクセス技術研究会 (SIG-IFAT) 第124回ドキュメントコミュニケーション研究会 (SIG-DC) 合同研究会開催のご案内と発表募集 ========================================================================= 【日程】　2022年3月25日（金）【場所】　東洋大学白山キャンパス 8号館 (予定) 【申込締切】 2022年2月7日（月）【原稿締切】 2022年3月3日（木）23時59分締切厳守 ※締切を過ぎるとシステムに投稿できなくなります．その場合，発表キャンセルとなりますのでご注意ください．【開催趣旨】本研究会は以下の分野もしくは関連分野の基礎理論および応用を扱っています．・情報・ユーザのモデル化・情報の組織化・構造化・管理・情報アクセス・マイニング（情報検索，質問応答，要約，分類，抽出，推薦，意見・動向分析，可視化など）・多言語・ウェブ・モバイル情報処理・メタデータ／コンテンツの構築・検索・分類・管理・電子図書館，知識発見・表現・組織化・活用・ユーザインタフェース【発表申込方法】発表申込，原稿の提出は以下のURLから行ってください． https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/IFAT/ 【発表申込みについて】受付は先着順で行ない，発表申込数が予定件数を上回った場合には，それ以降にお申し込みの方に，次回の研究会にまわっていただくようお願いする場合がございます．締切後の発表キャンセルは原則としてできません．発表申込後にキャンセルの必要が生じた場合には，なるべく早くご連絡ください．発表申込後，原稿提出締切までに原稿が到着しない場合には，発表を取り消させていただくことになりますのでご注意ください．原稿提出締切前は何度でもアップロード可能です．締切後の原稿差替えはできません．【原稿作成方法】　 https://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/genko.html をご覧ください．原稿は6ページ以下で作成して下さい．【参加費】 https://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/sanka.html 【お問合せ先】　熊野正（NHK放送技術研究所） <kumano.t-eq(a)nhk.or.jp> 難波英嗣（中央大学） <nanba(a)kc.chuo-u.ac.jp> 本会主催イベントにおける新型コロナウイルス感染症への対策について https://www.ipsj.or.jp/topics/coronavirus.html -- Hiroaki Ohshima, Associate Professor Graduate School of Information Science, University of Hyogo 7-1-28 Minatojima-minamimachi Chuo-ku, Kobe, Hyogo 650-0047, Japan Email: ohshima(a)ai.u-hyogo.ac.jp Tel: +81-78-303-1967

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JSAI2022 | 2022年度人工知能学会全国大会（第36回）オーガナイズドセッション「OS-7 人間と共生する対話知能」発表募集
by Ryuichiro Higashinaka 07 Jan '22

07 Jan '22

※重複して受け取られましたらご容赦ください関連研究者のみなさま， 2022年度人工知能学会全国大会にてオーガナイズドセッション「OS-7人間と共生する対話知能」を実施します．対話システムやヒューマンコンピュータインタラクションなど，関連の研究をされている方におかれましては，ぜひ本セッションへの投稿をご検討ください．よろしくお願いいたします．東中＝＝＝ ■日時・場所 2022年6月14日(火)～6月17日(金) オンライン開催 https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2022/ ■OS内容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，コミュニケーションロボットなど，人間と対話を行うことのできるシステムが普及し始めている．しかしながら，現状の対話システムの大半はその場限りの対話を行うことを目的としており，長期にわたって人間と共生する対話システムの検討はあまり進んでいない．本オーガナイズドセッションでは，人間と共生する対話知能について考えたい．人間と共生する対話システムのデザイン，人間と関係構築をするための対話システムの実装，社会における受容性の高い対話システム構築のためのガイドラインなど，社会において，対話システムが人間と共生することをテーマとした研究発表を募集する． ■キーワード対話システム，対話知能，人間との共生，パーソナライズ，ヒューマンコンピュータインタラクション ■招待講演大阪大学長井隆行先生 ■発表申し込み・参加申し込み（〆切厳守）発表申込締切：2022年1月21日（金）午後2時原稿受付締切：2022年3月3日（木）午後2時 # 申込みセッションによって原稿締切が異なります（一般セッションとインタラクティブセッションへの申し込みよりも１日早くなっております）．ご注意ください． # 原稿執筆案内：https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2022/author-guideline # 発表希望セッションとして「OS-7: 人間と共生する対話知能」を必ずご指定ください． ■複数発表不可についてのご注意同一発表者が大会全体で発表申込できる件数は最大1件です．複数の口頭発表をご希望の方は，連名者や代理の方に申し込み・発表をして頂く必要がありますのでご注意ください。 ■オーガナイザ吉川雄一郎（大阪大学）東中竜一郎（名古屋大学）新保史生（慶應義塾大学）

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研究者支援サービス「KTrends」評価アンケート依頼について
by sano.y.ao 06 Jan '22

06 Jan '22

日本データベース学会　御中東京工業大学情報理工学院横田治夫研究室修士2年の佐野祐作と申します。今回、お願いがあって本ＭＬを使わせて頂きます。現在、研究者支援のためのwebアプリを研究室で開発しています。「KTrends」と名付けた当該アプリは、DBLP のような論文データベースにおける論文掲載情報を解析することによって、研究者が論文執筆・投稿をする際に、インタラクティブに学会間の比較を行い、トピックを発見可能とすることを目指したシステムとなっています。多くの研究者の方に少しでもお役に立てればと思っています。修士論文およびDEIM2022の論文に向け、アンケートによる当該システムの評価を行いたいと思っています。つきましては、可能であれば使ってみて頂き、アンケートにご協力頂けますと助かります。以下のURLにてシステムの概要説明をした動画を掲載していますので、御高覧頂き、以下の google form にご記入頂けますと幸いです。システム概要説明・KTrends URL: http://yokota-www.cs.titech.ac.jp/ktrends#overview google form URL: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe3m9pRXjvp5iEoulCHgbmRZFlCJd2UPew… 可能であれば、１月１８日（火）までにご記入頂けますと大変助かります。お忙しい中誠に恐縮ですが、お時間のある時にご協力いただけますと幸いです。何卒よろしくお願いいたします。東京工業大学情報理工学院横田研究室佐野祐作 sano.y.ao(a)m.titech.ac.jp

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