March 2022 - DBJapan - dbjapan.dbsj.org

森羅2022タスク開催予定のお知らせ
by Hideyuki Shibuki 11 Mar '22

11 Mar '22

日本データベース学会の皆様（複数のMLにお送りしております．重複して受け取られた際にはどうかご容赦ください) [Apologize for multiple copies] 理化学研究所AIPの関根です。 Call for participants of SHINRA 2022. This is a shared task which uses datasets of Japanese language only. Please join us if interested. 森羅プロジェクトの2022年のタスク開催予定についてお知らせいたします。 2022年はこれまでの森羅プロジェクトのタスクを統合したEnd-to-Endタスクを開催し、参加者を募集します。また、End-to-Endタスクの各ステップに対応するサブタスクも開催し、サブタスクのみの参加者も歓迎いたします。森羅2022ホームページ：http://shinra-project.info/shinra2022/ 森羅プロジェクトホームページ：http://shinra-project.info/ 本メールの最後にメーリングリストやslackの情報がありますので、是非ご登録下さいますよう、お願いいたします。また、言語処理学会年次大会における森羅プロジェクト関連の発表で、森羅2022のタスクについてもご紹介しますので、是非ご参加下さい。 3月15日(火) 11:00-12:20（E1:言語資源・アノテーション(1) ） [E1-1] 拡張固有表現に分類された31言語のWikipedia知識ベース発表者：関根聡（理研） 3月15日(火) 13:20-15:00 （E2:言語資源・アノテーション(2)） [E2-4] 森羅 2021-LinkJP 結果の分析:BERT とルールベースの比較発表者：野本昌子（理研）皆様のご参加を心からお待ちしております。 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 森羅2022開催予定のお知らせ日本語構造化タスクは森羅プロジェクトで2018年から実施している日本語Wikipediaを対象とした情報抽出タスクです。4回目となる森羅2022ではこれまでの森羅プロジェクトのタスクを統合したEnd-to-Endタスクを開催し、参加者を募集します。 End-to-Endタスクでは、以下の3つのステップを一気に実施することで、分類、属性抽出、リンクの複合タスクを実現し、相乗効果／End-to-Endで精度向上の可能性を探ります。 STEP1: Wikipedia記事ページを約220種類のカテゴリに分類（例：「人名」） STEP2: 分類済ページのテキストからカテゴリ毎に定めた属性情報を抽出（例：「人名」カテゴリに分類されたページからは対象の人の「所属組織」等の情報を抽出） STEP3: 抽出した属性の値を対応するWikipediaページにリンク（例：属性「所属組織」の値「日本代表」をWikipediaの「サッカー日本代表」ページにリンク）また、各STEPに対応する、分類タスク、属性抽出タスク、リンクタスクの3つのサブタスクも実施します。サブタスクのみの参加も歓迎いたします。・過去の森羅プロジェクトの参加システムの実行結果を利用可能・リーダーボードのみ参加も可能 *スケジュール森羅2022 キックオフミーティング＆データ公開: 2022年4月下旬～5月中旬リーダーボードオープン: 2022年5月中旬（予定）実行結果の提出締切: 2022年10月末日（予定）評価結果の返却: 2022年11月中旬最終報告会: 2022年12月 *コミュニティ/連絡先森羅2022タスク Email:（実行委員宛）: shinra2022-info (at) googlegroups.com （コミュニティ）: shinra2022-all (at) googlegroups.com Slack: http://shinra2022.slack.com [参加リンク] （代理投稿：渋木＠BESNA研究所）

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「楽天データセット」更新についてお知らせ
by Tomoko OHSUGA 10 Mar '22

10 Mar '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，データセットの更新についてアナウンスさせて頂きます。 -------------------------------------------------------------------- 2022/03/10 提供中の「楽天データセット」を更新しました https://www.nii.ac.jp/news/2022/0310.html -------------------------------------------------------------------- 情報学研究データリポジトリ（IDR）では，楽天グループ株式会社の協力の下で提供している楽天データセットにつきまして，データ更新を行うこととなりました。今回は「アノテーション付きデータ」の一つとして，新規に「Chart Digitization Dataset」が追加されました。本データは人工的に生成した垂直棒グラフ・水平棒グラフ・円グラフ・線グラフの画像各1,000枚と，そのグラフの構成要素をJSON形式で記述したもの（言語は英語）で，以下の論文中の「SYN Dataset」の一部です。 Hajime Kato, Mitsuru Nakazawa, Hsuan-Kung Yang, Mark Chen, Björn Stenger, "Parsing Line Chart Images Using Linear Programming", IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV2022) https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2022/papers/Kato_Parsing_Line_Cha… 本データセットは大学および公的研究機関の研究者を対象として学術研究利用に限り提供しています。入手方法等は下部のリンクをご参照ください。［提供中のデータ一覧］ 1. 楽天市場：全商品データ（約2億8300万商品），商品レビューデータ　（約7000万レビュー），ショップレビューデータ（約2250万レビュー） 2. 楽天トラベル：施設データ（2.9万施設），レビューデータ（約656万　レビュー） 3. 楽天GORA：ゴルフの施設データ（1,669施設），レビューデータ（約32万　レビュー） 4. 楽天レシピ：レシピ情報 (約80万レシピ)，レシピ画像 (約80万画像)，　 Pickupレシピ（1,854レシピ），デイリシャスニュース（362件） 5. アノテーション付きデータ　　・筑波大学文単位評価極性タグ付きコーパス（TSUKUBAコーパス）　　・カテゴリラベル付き商品画像データセット　　・文字領域アノテーション画像　　・楽天不動産間取り図と壁ラベル　　・Rakuten France: ユーザ評価・レビュー有効性情報　　・Rakuten France: 書籍情報・著者名情報　　・Rakuten France: マルチモーダルプロダクトデータセット ※今回追加　　・楽天ブックス著者名の曖昧性解消実験用書誌データ　　・楽天トラベルレビュー: アスペクト・センチメントタグ付きコーパス　　・Chart Digitization Dataset 【※今回追加】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。　→ 情報学研究データリポジトリ楽天データセット　　 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/rakuten/ 　→ 楽天技術研究所「楽天データ公開」　　 https://rit.rakuten.com/data_release_ja/ -------------------------------------------------------------------- その他提供中のデータセットについては次の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 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ -- =========================================== 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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[3/16開催] 最強データベース講義 #14
by 渡辺知恵美 09 Mar '22

09 Mar '22

日本データベース学会の皆さま、筑波技術大学の渡辺です。最強データベース講義第 1 4弾、石井達夫氏による「PostgreSQLの歴史とコミュニティ」公開収録が 3/16日に行われます。今回から複数回にわたって「コミッターによるPostgreSQL講義」シリーズを行います。興味のある方是非ともご参加ください。 =========================================== 日時：2022年3月16日（水） 18:30-19:30 会場：オンライン（URLは参加登録後、参加登録ページに表示されます）タイトル： PostgreSQLの歴史とコミュニティ講師：石井達夫氏（SRA OSS, Inc.）参加登録：https://dblectures.connpass.com/event/241005/ 概要：オープンソースデータベースPostgreSQLはその安定性と多彩な機能により、世界中に多くのユーザがいます。現在では、PostgreSQLをベースにしたクラウド上のデータベースサービスも提供されるようになり、クラウド時代のデータベース基盤としての利用も増えています。本講演では、1996年のPostgreSQLの誕生を目の当たりにし、またコミッタとしてその開発にも関わってきたものの立場から、PostgreSQLの誕生から現在に至るまで歴史と、PostgreSQLを支えるコミュニティの活動、運営について解説しながら、誕生から25年以上たった今もPostgreSQLが成長し続け、広く使われている理由を探っていきます。講師紹介：石井達夫氏（SRA OSS, Inc.） 1984年(株)SRA入社。2005年SRA OSS, Inc.日本支社支社長就任。SRA OSS, Inc.日本支社にあってOSSビジネスを推進するのが本業だが、個人的にも PostgreSQLの開発に取り組んでおり、PostgreSQLコミッタの一人。PostgreSQL の普及のために日本PostgreSQLユーザ会の設立に関わり、初代理事長を務めた。

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「対話ロボットコンペティション2022」参加募集のご案内
by Ryuichiro Higashinaka 07 Mar '22

07 Mar '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，対話ロボットコンペティション2022の参加募集のご案内をさせていただきます． https://sites.google.com/view/drc2022-jp (日本語) 対話ロボットコンペティションは，人型ロボット（人に酷似したアンドロイドロボット）の対話能力を競うコンペティションです．昨年は国内で開催しましたが，この度，ロボットの国際会議IROS 2022(https://iros2022.org)のRobot Competition部門での開催に採択され，国際会議の場で開催できることとなりました．対話ロボットコンペ2022は，初の国際大会となります．予選会を国内の施設で実証実験的に行い，成績の良いチームが，IROS2022の会場にて本選会に臨み，対話能力を競います．（予選・本選ともにロボットとの対話は日本語で行います）本コンペティションでは，昨年の国内での開催時と同様，参加チームは旅行代理店における対話タスクにチャレンジします．このタスクでは，旅行先を決めたいと考えているお客様に対して，カウンターセールス役となったアンドロイドロボットが，対話を通してお客様の要望に応えます．そして，アンドロイドがお客様の要望に正しく応え，お客様に満足してもらうように振る舞えるかどうかを競います．参加チームは，アンドロイドロボットの対話機能のプログラムを開発して，その性能を競います．センサやロボット，センサ認識のためのプログラムやアンドロイドロボットを制御するためのプログラムは，コンペ用にすでに用意されているプログラムを使用することができます．予選会では，参加チームの開発したプログラムを搭載した対話ロボットを，ショッピングモールやミュージアムなどのイベントスペースに設置して，来場者に体験してもらって評価してもらう実証的な評価を試みます．予選会の開催場所は現在選定中です．本選会では，IROS2022のRobot Competitionの会場に対話ロボットを設置し，対話ロボットに関わる研究者や，旅行代理店業務の専門家が対話して評価します．その対話の様子をCompetitionを観戦している研究者に見て頂きます（対話の内容を同時翻訳した英語訳をディスプレイで表示します）． ※IROS2022は，夏までにオンライン開催かハイブリッド開催かを決定することになっております．本選会の開催方法はIROS2022に準じます．チャレンジするタスクの詳細や，提供されるプログラムの詳細，参加申し込み方法等については，下記のウェブサイトで公開しておりますので，興味をもたれた方は是非ご覧ください． https://sites.google.com/view/drc2022-jp (日本語) https://sites.google.com/view/drc2022 (英語) 参加登録ページはこちら（締め切り2022年5月31日） https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScMZccuaEtO81GFqBxcvB0VkFt3yfZHtry… ※実証実験的に予選会を行うため，エントリチームの数を制限させて頂くことがあります． ■スケジュール　下記のスケジュールを予定しています．　・2022/3/7：参加募集開始（申し込み締め切り：2022/5/31）．　・2022/4/9 13:00-15:00：キックオフミーティング（オンラインにて開催予定）．　　コンペティションのレギュレーションの説明や対話ロボットシステムソフトウェアの使用方法についての講習会を行います．（コンペ参加に，キックオフミーティングへの参加は必須ではありません）　　キックオフミーティングへの参加登録はコンペウェブサイトから行えます．　　参加申し込み締め切り：2022年4月5日．　・2022/5-6月：実行委員と参加者の皆様の間での情報共有会（数回）を予定しています．　・2022/6月：各参加者によるロボットを用いた開発プログラムのテスト．　・2022/7-8月：予選会．　・2022/10/25：本選会．於国際会議IROS2022会場（国立京都国際会館）．　　前日に現地テストが行えるようにします．　　参加チームのteam description（2ページ，英語）をProceedingsとして公開する予定です． ■主催：　対話ロボットコンペティション実行委員会　※本コンペティションは，科研費・新学術領域研究「人間機械共生社会を目指した対話知能システム学（略称「対話知能学」）」の一環として行っています． ■問い合わせ先：　対話ロボットコンペティション事務局：commu.ai.drc2022[at]gmail.com 　（[at]を@に変えてください） ■実行委員：　港隆史（理化学研究所／国際電気通信基礎技術研究所）　境くりま（国際電気通信基礎技術研究所）　船山智（国際電気通信基礎技術研究所）　東中竜一郎（名古屋大学）　西崎博光（山梨大学）　長井隆行（大阪大学）　槇原靖（大阪大学）　稲葉通将（電気通信大学）　駒谷和範（大阪大学）　原田達也（東京大学）　宮尾祐介（東京大学）

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【締切延長】論文募集： IEEE MIPR 2022（3月28日締切）
by Miyamori, Hisashi 02 Mar '22

02 Mar '22

日本データベース学会の皆様京都産業大学の宮森です．昨年東京でオンライン開催されました標記の国際会議の論文投稿締切が約4週間延長されました（締切：3/28(月) ）．奮ってご投稿ください． [Please accept our apologies if you receive multiple copies] ---------------------------------------------------------------------- Call for Papers The Fifth (2022) IEEE International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR'22): Extended Deadline March 28, 2022 http://www.ieee-mipr.org Taking Place Virtually August 2 ~ August 4, 2022 MIPR 2022 highlights Keynote Speakers * Philip S. Yu, Professor, University of Illinois Chicago * Jian Pei, Professor, Simon Fraser University * Shih-Fu Chang, Professor, Columbia University Innovation Forums * The Future Trending of Metaverse Moderator: Shuxue Quan, Oppo * Hardware and Software Acceleration for AI Applications Moderator: Xin Chen, Intel * The Future of Media Compression: Deep Learning Approaches Moderator: Dong Liu, University of Science and Technology of China * Computer Vision Moderator: Zhou Ren, Wormpex AI Research ====================================================================== New forms of multimedia data (such as text, numbers, tags, networking, signals, geo-tagged information, graphs/relationships, 3D/VR/AR and sensor data, etc.) has emerged in many applications in addition to traditional multimedia data (image, video, audio). Multimedia has become the biggest of big data as the foundation of today's data-driven discoveries. Almost all disciplines of science and engineering, as well as social sciences, involve multimedia data in some forms, such as recording experiments, driverless cars, unmanned aerial vehicles, smart communities, biomedical instruments, security surveillance. Some recent events demonstrate the power of real-time broadcast of unfolding events on social networks. Multimedia data is not just big in volume, but also multi-modal and mostly unstructured. Storing, indexing, searching, integrating, and recognizing from the vast amounts of data create unprecedented challenges. Even though significant progress has been made processing multimedia data, today's solutions are inadequate in handling data from millions of sources simultaneously. The IEEE International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (IEEE-MIPR) aims to provide a forum for original research contributions and practical system design, implementation, and applications of multimedia information processing and retrieval for single modality or multiple modalities. The target audiences will be university researchers, scientists, industry practitioners, software engineers, and graduate students who need to become acquainted with technologies for big data analytics, machine intelligence, information fusion in multimedia information processing and retrieval. A collection of keynotes, tutorials, and workshops will be held, together with paper/poster sessions. In addition, MIPR 2022 Innovation Forum invites leaders in multimedia society to discuss the topics covering video compression, AI acceleration, metaverse, and Computer Vision. The conference will accept regular papers (6 pages), short papers (4 pages), and demo papers (4 pages). Authors are encouraged to compare their approaches, qualitatively or quantitatively, with existing work and explain the strength and weakness of the new approaches. Selected submissions will be invited to submit to journal special issues. The conference includes (but not limited) the following topics of multimedia data processing and retrieval. Multimedia Retrieval * Multimedia Search and Recommendation * Web-Scale Retrieval * Relevance Feedback, Active/Transfer Learning * 3D and sensor data retrieval * Multimodal Media (images, videos, texts, graph/relationship) Retrieval * High-Level Semantic Multimedia Features Machine Learning/Deep Learning/Data Mining * Deep Learning in Multimedia Data and / or Multimodal Fusion * Deep Cross-Learning for Novel Features and Feature Selection * High-Performance Deep Learning (Theories and Infrastructures) * Spatio-Temporal Data Mining * Novel Dataset for Learning and Multimedia Content Understanding and Analytics * Multimodal/Multisensor Integration and Analysis * Effective and Scalable Solution for Big Data Integration * Affective and Perceptual Multimedia * Multimedia/Multimodal Interaction Interfaces with humans Multimedia and Vision * Multimedia Telepresence and Virtual/Augmented/Mixed Reality * Visual Concept Detection * Object Detection and Tracking * 3D Modeling, Reconstruction, and Interactive Applications Networks for Multimedia Systems * Internet Scale System Design * Information Coding for Content Delivery Systems and Infrastructures * Multimedia Systems and Middleware * Software Infrastructure for Data Analytics * Distributed Multimedia Systems and Cloud Computing Data Management * Multimedia Data Collections, Modeling, Indexing, or Storage * Data Integrity, Security, Protection, Privacy * Standards and Policies for Data Management Novel Applications * Multimedia applications for health and sports * Multimedia applications for culture and education * Multimedia applications for fashion and living * Multimedia applications for security and safety Internet of Multimedia Things * Real-Time Data Processing * Autonomous Systems such as Driverless Cars, Robots, and Drones * Mobile and Wearable Multimedia * IEEE Technical Committee on Multimedia Computing (TCMC) will sponsor 5-6 student registration scholarships. Preference will be given to student authors Important Dates: * Regular and Short Paper Submission: March 28, 2022 * Notification of acceptance: May 10, 2022 * Camera ready due: July 1, 2022 * Conference Date: August 2 ? 4, 2022 General Co-Chairs: * C.-C. Jay Kuo (University of Southern California, USA) * Klara Nahrstedt (University of Illinois at Urbana?Champaign, USA) * Yong Rui (Lenovo Group, China) * Guan-Ming Su (Dolby Labs, USA) Program Co-Chairs: * Ming-Ching Chang (State University of New York at Albany, USA) * Abdulmotaleb El Saddik (University of Ottawa, Canada) * Yan Tong (University of South Carolina, USA) * Bihan Wen (Nanyang Technological University, Singapore) ---------------------------------------------------------------------- -- Hisashi Miyamori <miya(a)cc.kyoto-su.ac.jp>

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情処会誌特集「研究会推薦博士論文速報」へのご協力のお願い（4/8締切）
by Toshiyuki AMAGASA 01 Mar '22

01 Mar '22

日本データベース学会のみなさま情報処理学会DBS研究会主査の天笠です．お世話になっております．情報処理学会誌の特集「研究会推薦博士論文速報」が，今年も予定されております．該当する博士論文 **2021年4月～2022年3月に取得** がございましたら，ぜひご推薦ください． DBS研運営委員会で検討の上，ご推薦いただいた中から最大3件を研究会推薦として学会へ報告いたします．なお、多数のご推薦がありました場合は，いただきました資料をもとにDBS研運営委員会にて選考させていただきますのであらかじめご了承ください． ■推薦方法本メールに添付したWordファイル2ページ目のフォーマット（推薦用紙）にご記入の上，DBS研究会幹事宛（kanji(a)ipsj-dbs.xn--org)-tc4c 添付ファイルでお送り下さい．締切：2022年4月8日（金）まで（※研究会での選考がございますため，Word記載の締切より早くなっておりますのでご注意ください．）積極的なご推薦をお待ちしております． -- 天笠俊之・筑波大学計算科学研究センター〒305-8577 茨城県つくば市天王台 1-1-1 E-Mail: amagasa(a)cs.tsukuba.ac.jp, Tel/Fax: 029-853-2330

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