- DBJapan - dbjapan.dbsj.org

言語処理学会第24回年次大会（NLP2018）開催案内 (開催3/12-3/16)
by TANAKA Takaaki 03 Oct '17

03 Oct '17

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）， NTTの田中と申します．言語処理学会第24回年次大会開催に関しまして，発表募集，および，テーマセッション/ワークショップ/チュートリアル/スポンサーの募集をお知らせいたします．奮ってご応募/ご参加くださいますよう，お願い申し上げます． ============================================================== 目次 □言語処理学会第24回年次大会（NLP2018）開催案内及び発表募集 □第24回年次大会　テーマセッション/ワークショップテーマの募集 □第24回年次大会　チュートリアルテーマの募集 □第24回年次大会　若手チュートリアル企画：「学生向けキャリアビジョン講座」 □第24回年次大会　スポンサーの募集 ============================================================== □言語処理学会第24回年次大会（NLP2018）開催案内及び発表募集言語処理学会第24回年次大会（NLP2018）を岡山コンベンションセンターにおいて以下の要領により開催いたします． ○ 大会Webサイト大会Webサイトは以下のURLにて開設しています．順次，情報をアップデートいたしますので，こちらもご覧ください．　http://www.anlp.jp/nlp2018/ ○ 開催日時 2018年 3月 12日（月）～ 3月16日（金） 3月 12日（月）　チュートリアル (午前:若手企画，午後:通常企画) 3月 13日（火）　本会議第1日 3月 14日（水）　本会議第2日 3月 15日（木）　本会議第3日 3月 16日（金）　ワークショップ ○ 会場　会場：岡山コンベンションセンター（ママカリフォーラム）所在地：〒700-0024 岡山県岡山市北区駅元町１４−１（JR岡山駅中央改札口から徒歩約3分）　(臨時託児室を予定) ○ 今後のスケジュール　チュートリアルテーマ募集締切　　　　　2017年10月 13日（金）　テーマセッション/ワークショップの応募締切　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2017年11月 10日（金）　テーマセッション / ワークショップの採用テーマ発表　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2017年11月 17日（金）　大会発表申込受付開始　　　　　　　　　2017年12月 4日（月）事前参加申込受付開始　　　　　　　　　2018年 1月 11日（木）　大会発表申込・論文原稿締切　　　　　　2018年 1月 17日（水）　大会プログラムWeb公開　　　　　　　　 2018年 2月 8日（木）　事前参加申込締切　　　　　　　　　　　2018年 2月 14日（水）　予稿集Web公開　　　　　　　　　　　　 2018年 3月 5日（月）　発表申し込みは大会Webサイトから行なっていただく予定です． ※スポンサー関連のスケジュール　スポンサー応募受付開始　　　　　　　　2017年10月 31日（火）午前10時　冠スポンサー一次締切　　　　　　　　2017年12月 14日（木）スポンサー応募締切　　　　　　　　　2018年 1月 12日（金） ○ 大会発表募集自然言語に関する理論から応用まで幅広い研究発表を募集します．とくに，言語学，教育学，心理学，認知科学など，日頃「言語処理」とは縁が薄いと感じておられる人文系の研究者の方々からの積極的な発表を期待しています．口頭発表とポスター発表を募集します．ご自身の研究内容に適していると考えられる発表形態を選択してください．年次大会では，「幅広い研究分野の研究者の相互交流の場を設ける」という言語処理学会の設立趣旨に鑑み，口頭発表セッションの並列度を低く抑えること，ポスター発表セッションは口頭発表セッションとは並列にしないこと，の２点に留意してプログラム編成を行ってきました．一方，発表申し込み数は年々増加し，プログラムが過密になる傾向にあります．ゆとりのあるプログラム編成のために，以下の施策をとる可能性があることをご了承下さい．・口頭発表セッションの上限を5並列とする．・口頭発表セッションとポスター発表セッションを並列に行う．・ポスター・口頭発表の区分の変更をお願いさせていただく．ご理解よろしくお願いします．特定のテーマに絞った密度の濃い議論を促進することを目的として，テーマセッションとワークショップを募集します．テーマセッションは，言語処理関連分野とは縁が薄いと感じておられる人文系などの研究者の方々からの発表を奨励するための，分野横断的口頭発表セッションです．セッションの最後に総合討論の時間を取り，参加者の間でより活発な討論ができるような場を持ちたいと考えています．言語学，非工学系分野の方の更に積極的な参加を促すためにテーマセッションでの発表においては会員資格の有無を問わないこととします．ワークショップは，本会議とは日を分けて開催され，内容編成の自由度も高くなっています．テーマセッションは（最後の総合討論を除き）原則口頭発表のみですが，ワークショップでは，招待講演，パネルなど他の企画を実施いただけます．時間は半日，または１日といたします．（テーマセッション/ ワークショップの募集文に，これらの詳細があります．）チュートリアルや招待講演など，例年通りの企画も実施します．多数の皆様のご発表，ご参加をお待ちしています． ○ 大会発表申込先昨年度と同様，発表申込と同時に予稿集の原稿を投稿していただきます．発表申込時に必ず予稿集の原稿をPDFでご用意くださいますよう，お願いいたします．発表申込は，下記のWebサイトにて受け付けます．　http://www.anlp.jp/nlp2018/ 申込の受付は，本ページ内に申込ページを設けて2017年12月4日に開始する予定です．なお，Web経由での申込が不可能である場合には，下記までご連絡ください．言語処理学会第24回年次大会発表申込受付担当 Email: nlp2018-inquiry(a)anlp.jp ○ 発表申込要項 1.　一般セッションでの発表においては，申込の時点で，著者（発表者または　　共著者）の中に言語処理学会正会員または学生会員が含まれていることが　　必要です．どなたも会員でない場合には，申込の時点までに入会していた　　だくようにお願いいたします．　　テーマセッションでの発表においては，会員資格の有無を問いません．　　言語処理学会入会案内　　http://www.anlp.jp/guide/admission.html 2.　申込の際には，口頭発表，ポスター発表，テーマセッションでの発表など，　　発表の種別を問わず，発表の「該当分野」として，以下の項目（小項目）　　から3種類選択していただく予定です．発表に関係が深いと思われる順に　　3種類選択してください．例えば，「語彙・辞書」であれば「B-1」を選択　　してください．　　指定して頂いた該当分野は大会プログラムの決定の際に重要な情報となり　　ます．不適切な分野を不適切な順序で選ぶと発表者にとって不本意なセッ　　ションでの発表が割当てられる可能性があります．その点を考慮して，該　　当分野はなるべく発表の実態に合ったものを選ぶようにして下さい．　　A.　言語学・言語分析　　（1）音声・音韻　（2）語彙・形態論　（3）統語論　（4）意味論　　（5）語用論　　　（6）計量・コーパス言語学　　（7）心理言語学　　（8）認知言語学　（9）社会言語学　　（10）対照言語学　　B.　基盤技術・言語資源　　（1）語彙・辞書　（2）形態素解析　　（3）構文解析　　（4）意味解析　　（5）談話解析　　　（6）固有表現解析　　（7）生成　　　　（8）言語資源・コーパス　（9）アノテーション　　（10）含意関係・言い換え　（11）知識獲得　（12）文書分類　　（13）機械学習　（14）マルチモーダル　　C.　応用技術　　（1）機械翻訳　（2）情報検索　（3）対話　（4）要約　　（5）情報抽出　（6）質問応答　（7）Web応用　　（8）テキストマイニング　（9）評判・感情解析　　（10）音声言語処理　（11）教育応用　　D.　その他（　　　　　） ○ 発表申込／原稿提出時の注意 1.　発表申込締切後の題目，著者の変更，差し替え，キャンセルはできません．　　発表申込は，充分に注意を払って行なってください． 2.　本大会に投稿される論文等（投稿される論文，予稿集，ワークショップ論　　文等を含む）の著作権は，本学会に最初に原稿が投稿された時点から原則　　として本学会に帰属します．あわせて，投稿される論文等の著作権につい　　ては，以下にご注意下さい．　　執筆に際しての注意事項：　　執筆に当っては，他人の著作権を侵害しないよう，次の点に十分留意して　　ください．　　＊他人の著作権の侵害，名誉毀損の問題を生じないように配慮する．　　＊公表された著作物を引用するときには，必ず出典などを明示する．　　＊万一，執筆内容が第三者の著作権を侵害するなどの指摘がなされ，第　　　三者に損害を与えた場合，執筆者がその責を負う．　　著作権および電子媒体による論文の公開：　　著作権および電子媒体による論文の公開著作権は原則として本学会に帰属　　するものとします．著作権が所属機関にある場合などで，本学会に帰属す　　ることが困難な場合は申し出により協議します．　　問い合わせ先 ( nlp2018-inquiry(a)anlp.jp ) までお申し出くだ　　さい．なお，本学会は，掲載論文や発表申込情報（住所等の個人情報を除　　く）が広く学術研究に利用できるよう，電子的な論文データベース等のサー　　ビスに提供することがあります．　　掲載論文の著者が当該論文を電子化し，計算機ネットワーク，CD-ROMなど　　の電子媒体を用いて，当該論文を第三者に公開する場合，当該論文が所載　　されている「年次大会発表論文集」の書誌情報を明記して，第三者に明瞭　　に分かるようにしなければなりません．　　　　公開にあたっては，次のページに記載している規定も遵守願います．　　http://www.anlp.jp/rules/repository.html 　　上記の「執筆に際しての注意事項」ならびに「著作権および電子媒体によ　　る論文の公開」に同意いただいた上で講演申し込み，原稿をご投稿くださ　　い．本会議の場合は，Webサーバ上での原稿送信の際に「著作権譲渡に同　　意します」ボタンを押さないと送信することはできません．「著作権譲渡　　に同意します」ボタンを押すことでご同意いただいたものとさせていただ　　きます． 3.　特に優れた論文には，優秀賞，若手奨励賞が与えられます．　　若手奨励賞は，以下の全ての要件を満たす論文の筆頭著者を対象とし，　　その中から受賞者を決定いたします：　　注: 本年度より対象は論文の筆頭著者になりました　　　　　a. 2018年4月1日において満30歳未満のもの　　　　　b. 過去に優秀（発表）賞を受賞していないこと　　　　　c. 過去に若手奨励賞を受賞していないこと　　　　　d. 口頭・ポスター発表を問わず，"No show" でないこと　　対象者に該当する方は，投稿の際にその旨申告して頂きますようお願いし　　ます． 4.　原稿はPDFファイルで提出していただきます（どうしてもPDFファイルでの　　提出が不可能な方は別途対応いたします）．具体的な提出方法につきまし　　ては，論文投稿Webサイトの開設後，そのサイトでの手順に従ってください． 5.　PDFファイルのフォーマットが適切でない場合には，予稿集に掲載できな　　い場合があります. 論文投稿Webサイトに掲載予定の原稿作成時の注意を　　よく読んで原稿を作成してください．なお，LaTeXのスタイルファイルの　　見本を用意していますので，ご利用下さい． 6.　本会議の予稿集論文は，口頭発表かポスター発表によらず最大4ページです． 7. ポスター・口頭発表の区分については，プログラム委員会の判断，会場の　　事情などにより変更させていただくことがありますので，あらかじめご了　　承ください．　　なお，口頭発表，ポスター発表の振り分けは論文の質とは関係なくおこな　　い，大会の優秀賞・若手奨励賞選考にあたっても区別をしません． 8. "No show"に関する注意．これまでの大会で，「事前の連絡なく口頭発表に現れなかった」，　「ポスターを貼ってあるだけで説明員がまったくいな　　かった」などの，いわゆる"No show"に関する苦情が寄せられています．　　このようなことが多発しますと学会としてもペナルティの導入などを検討　　せざるを得なくなります．他の参加者の迷惑にならないよう，皆様の　　責任ある参加をお願いします． ○ 予稿集本大会では，大会の1週間前（2018年3月5日（月）の予定）に予稿集をWeb上で公開する予定です．CD-ROMは作成しませんのであらかじめ予稿集をダウンロードして大会にいらっしゃるようお願いします．ダウンロード・サイトの情報については参加申し込みをいただいた時にお知らせします．印刷製本版の予稿集も作成いたしませんのでご注意ください． ○ 言語資源賞について年次大会で発表され，優れた言語資源を作成したと認められる論文に対して言語資源賞を授与します．言語資源賞は優秀賞や若手奨励賞とは独立に選考します．独自に開発したコーパス，ツールなどに関する論文のご投稿をお待ちしております．なお，同賞は言語処理学会と言語資源協会(GSK)との共同事業です．参考: 言語資源賞について(GSKホームページ) http://goo.gl/MpHTCb ○ 参加登録参加登録・参加費支払いなどについては決定次第，ご連絡いたしますので，しばらくお待ちください．なお，今大会では臨時託児室を設けます．これについても決定次第ご連絡いたします． ○ 委員一覧大会委員会委員長　　　　　　　　　山本和英　　　　（長岡技科大）副委員長　　　　　　　　中野幹生　　　　（HRI-JP）委員　実行委員長　　　　竹内孔一　　　　（岡山大）　　　プログラム委員長　林良彦　　　　　（早大）　　　渉外　　　　　　　荻野紫穂　　　　（武蔵大）　　　財務　　　　　　　永田昌明　　　　（NTT）大会プログラム委員会委員長　　　　　　　　　林良彦　　　　　（早大）副委員長　　　　　　　　佐々木裕　　　　（豊田工業大）委員　　　　　　　　　　荒瀬由紀　　　　（阪大）　　　　　　　　　　　　大附克年　　　　（マイクロソフト）　　　　　　　　　　　　大野誠寛　　　　（名大）　　　　　　　　　　　　岡崎直観　　　　（東工大）　　　　　　　　　　　　後藤功雄　　　　（NHK）　　　　　　　　　　　　小林雄一郎　　　（日大）　　　　　　　　　　　　貞光九月　　　　（フューチャーアーキテクト）　　　　　　　　　　　　佐野大樹　　　　（Google）　　　　　　　　　　　　白井清昭　　　　（JAIST）　　　　　　　　　　　　進藤裕之　　　　（奈良先端大）　　　　　　　　　　　　鈴木潤　　　　　（NTT）　　　　　　　　　　　　田中貴秋　　　　（NTT）　　　　　　　　　　　　塚田元　　　　　（豊橋技科大）　　　　　　　　　　　　徳久雅人　　　　（鳥取大）　　　　　　　　　　　　徳久良子　　　　（豊田中研）　　　　　　　　　　　　中澤敏明　　　　（JST）　　　　　　　　　　　　松林優一郎　　　（東北大）　　　　　　　　　　　　三浦康秀　　　　（ゼロックス）　　　　　　　　　　　　宮部真衣　　　　（諏訪東京理科大）　　　　　　　　　　　　三好利昇　　　　（日立製作所）　　　　　　　　　　　　吉岡真治　　　　（北大）　　　　　　　　　　　　吉永直樹　　　　（東大）アドバイザー　　　　　　相澤彰子　　　　（NII）学生プログラム委員　　　梶原智之　　　　（首都大）　　　　　　　　　　　　山本眞大　　　　（慶應大）　　　　　　　　　　　　近藤雅芳　　　　（奈良先端大）大会実行委員会委員長　　　　　　　　　竹内孔一　　　　（岡山大）委員　　　　　　　　　　磯崎秀樹　　　　（岡山県立大）　　　　　　　　　　　　岩橋直人　　　　（岡山県立大）　　　　　　　　　　　　菊井玄一郎　　　（岡山県立大）　　　　　　　　　　　　但馬康宏　　　　（岡山県立大）　　　　　　　　　　　　椎名広光　　　　（岡山理科大） ○ 問い合わせ先お問い合わせは次のメールアドレスにお願いいたします．言語処理学会第24回年次大会プログラム委員会 Email: nlp2018-inquiry(a)anlp.jp ============================================================== □第24回年次大会　テーマセッション/ワークショップテーマの募集特定のテーマに絞った密度の濃い議論を促進することを目的とし，テーマセッション及びワークショップを募集いたします．今大会では前回の大会と同様にテーマセッションとワークショップの両者をその性質によって明確に区別し，それぞれ募集いたします． ◆ テーマセッションとはテーマセッションは，年次大会の１セッションとして本会議中に開催されます．テーマセッションではセッション内の全ての発表後に議論を深めるための総合討論の時間を設けることができます．また，オーガナイザ（テーマ提案者）には，座長として，セッションの司会・進行をご担当いただきます．一般セッションと同じ形式の口頭発表のみを対象とし，招待講演のようなセッション独自の企画は実施できません．全ての発表が大会賞の選考対象となります．テーマセッションの選考においては，言語学など非工学系の分野からの発表が見込まれるテーマを優先します．そのため，テーマセッションとして応募されたテーマでも，場合によってはワークショップとして採択することがありますので，ご了承ください．テーマセッションにおいては言語処理学会非会員の方にもご発表いただけます．積極的に応募していただけますようお願いします． ◆ ワークショップとは本会議と日を分けて催します．ワークショップのプログラム構成はオーガナイザ（テーマ提案者）に一任されます．招待講演，パネルセッションなど，独自の企画を実施していただけます．時間は半日から１日を基本とします（それ以上の時間が必要な方はご相談ください）．ワークショップ内の発表は大会賞の選考対象とはなりません．また，ワークショップの参加費は，本会議参加費に含まれる予定です．その場合，ワークショップの予稿集は，本会議同様Web上で配布されます． ◆ 応募要領下記の応募フォーマットに必要事項を記入の上，nlp2018-plan(a)anlp.xn--jp,-tb4boe 電子メールにてご応募ください．提案いただいた内容は，プログラム委員会で審議し，後日，採否結果をお知らせいたします．テーマ採択後，応募フォーマット内の文面については，その一部もしくは全部をプログラム委員会で加筆・修正の上，学会ウェブサーバ，メーリングリスト等で公開することがあります． ○ テーマセッションについての注意事項：オーガナイザ（テーマ提案者）には，開催当日にセッションの座長をご担当頂きますが，テーマ採択後のテーマセッションの開催に伴う準備（発表募集，採択，プログラム作成等）につきましては全てプログラム委員会にておこないます．テーマセッションの開催日は原則としてプログラム委員会で調整後，決定されます．総合討論の時間をご希望される場合，討論時間は口頭発表１件分（20分）あるいは口頭発表２件分（40分）としてプログラム委員会で調整いたしますので，あらかじめご了承ください．採択されたテーマセッションへの発表希望者が極端に少ない場合は，テーマセッションの開催は中止とさせて頂き，テーマセッションへ集まった投稿論文は一般セッションでの発表へと移っていただくことがありますので，そのことも併せてあらかじめご了承ください． ○ ワークショップについての注意事項：採択後のワークショップ開催に伴う準備（発表募集，採択，プログラム作成を含む）につきましては，会場の手配と参加者の受付を除いて，原則オーガナイザに行っていただきます．ワークショップの開催日（本会議前日・翌日のどちらか）は原則としてプログラム委員会で調整後，決定されます．採択されたワークショップへの発表希望者が少ない場合，ワークショップの開催可否はオーガナイザのご判断にお任せいたします． ◆ スケジュール応募締切：　　　 2017年11月10日（金）採択テーマ発表： 2017年11月17日（金） ◆ ワークショップ参加費ワークショップ参加費は，本会議参加費に含まれる予定です．（予稿集を本会議同様Web上で配布することに決定した場合） ◆ 問合せ先言語処理学会第24回年次大会テーマセッション・ワークショップ担当荒瀬由紀, 小林雄一郎, 松林優一郎 Email: nlp2018-plan(a)anlp.jp ------------------------------------------------------- ◆ テーマセッション/ワークショップテーマ応募フォーマット ------------------------------------------------------- 種別：（テーマセッション／ワークショップ）タイトル：趣旨（300字程度）：提案者（複数可） - 氏名 - 所属代表連絡者 - 氏名 - 所属 - メールアドレス - 電話番号 ○ テーマセッションの場合総合討論の時間を：（希望する／希望しない）ワークショップとして採択された場合：（取り下げる／取り下げない） ○ ワークショップの場合半日・全日の希望：（半日／全日）発表件数の見込み：参加人数の見込み：コメント（特記事項があれば記入してください）： ------------------------------------------------------- テーマセッション/ワークショップテーマ応募フォーマットはここまで． ============================================================== □第24回年次大会　チュートリアルテーマの募集言語処理学会第24回年次大会のチュートリアル意見募集案内です．初日（3月12日）に行われるチュートリアルは，皆様のご要望に即した形で企画したいと考え，前回に引き続き，広くご意見を募集することにいたしました．現在ご活躍の方々はもちろん，学生さんや言語処理を研究して間もない方のご意見も大歓迎です．この機会をぜひ利用して，以下の項目のいずれかについて，ご意見をお寄せください． (後述しますが，情報は大会プログラム委員以外には一切公表しません．) 1) チュートリアルのテーマどのようなテーマ，または分野の講義を聞きたいか．複数列挙でも構いません．また，「こんな感じの話が聞きたい」のような漠然としたご意見でも結構です． 2) 講師講師となる方を，自薦（立候補）・他薦の双方にて募集いたします．【自薦の場合】ご所属，お名前，講義内容を明記してください．【他薦の場合】おわかりになる範囲で結構です．なお，候補となる方に了承をとっていただく必要はありません．決定後に大会プログラム委員から交渉します． 3) その他チュートリアルに関するあらゆるご意見・ご要望を受け付けます．言語処理学会員以外の方からの意見も歓迎します．寄せられたご意見や立候補者などはプログラム委員以外には一切公表しません．また，この募集はテーマ・講演者決定の際の参考意見を広く学会会員からお寄せいただくためのものであり，最終的にはプログラム委員会の判断によって決定しますことを予めご了承ください．参考までに，これまでには以下のようなチュートリアルを開催しました． 2017年：「ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング」　　馬場雪乃氏（京都大学）「Universal Dependenciesと日本語」　　金山博氏（日本IBM東京基礎研究所），田中貴秋氏(NTT) 「ゼロから始めるニューラルネット機械翻訳」　　中澤敏明氏（JST）「文法と意味：認知言語学の視点」　　西村義樹氏（東京大学） 2016年：「対話システムの理論と実践」　　東中竜一郎氏（日本電信電話(株)）．　　船越孝太郎氏（(株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン）「言語進化史の統計的研究」　　村脇有吾氏（京都大学）「音声・画像・映像処理における深層学習」　　篠田浩一氏，井上中順氏（東京工業大学）「言語研究のための言語資源整備～凸最適化からの脱却～」　　浅原正幸氏（国立国語研究所） 2015年：「密度比推定に基づく汎用的な機械学習技術」　　杉山将氏（東京大学）「自然言語を意味表現に変換する手法と展望」　　田然氏（東北大学）「言語データベースの制作公開と著作権」　　藤波進氏（株式会社サイバー創研）「国際会議論文の読み方・書き方」　　Graham Neubig 氏（奈良先端科学技術大学院大学） 2014年：「Deep Learningの基礎と言語処理への応用」　　Kevin Duh 氏（奈良先端大）「文書要約への数理的アプローチ」　　高村大也氏（東工大）「幼児の言語発達研究：こどもが語彙を覚えていく道筋を探る」　　小林哲生氏，南泰浩氏（NTT）「文法圧縮入門：超高速テキスト処理のためのデータ圧縮」　　丸山史郎氏（PFI） 2013年：「テキストアノテーション：現状と今後の方向性」　　飯田龍氏（東工大）「組合せ最適化入門：線形計画から整数計画まで」　　梅谷俊治氏（阪大）「言語処理研究におけるソフトウェアの開発と公開」　　岡崎直観氏（東北大），吉永直樹氏（東大），工藤拓氏（グーグル）「言語処理の後先：意味はどこから来てどこへ行くのか．」　　齋藤洋典氏（名大）皆様の忌憚のないご意見・ご要望を伺い，より一層面白いチュートリアルを企画したいと思います．どうぞよろしくお願いいたします． ◆ スケジュール応募締切：2017年10月13日（金） ◆ 応募先・問い合わせ先言語処理学会第24回年次大会チュートリアル担当岡崎直観, 進藤裕之, 宮部真衣 Email: nlp2018-plan(a)anlp.jp ============================================================== 若手チュートリアル企画：「学生向けキャリアビジョン講座」本年度は，初めての試みとして若手チュートリアルを開催します．テーマは「学生のキャリアビジョン」です． [趣旨] 近年，人工知能やビッグデータ分析といった技術の社会的認知の向上に伴い，自然言語処理技術の社会的活用に大きな期待が集まっています．このため，学術的価値の高い研究はアカデミアだけではなく民間企業においても進められつつあり，学生のキャリアプランが複雑化しています．一方で，学生は各機関に就職した際のメリット・デメリットについて学ぶ機会はあまり多くありません．本企画では，既に大学や民間研究所に勤めている若手研究者や，来年度からの進路が決まっている博士学生に，各機関における仕事内容や進路の決め手となった理由について紹介して頂きます． [お願い] 本企画に関するアンケートを下記にて実施 (締め切り: 10/10（火）) します．ご協力をお願い致します． https://goo.gl/bbFqGt [提案者] 学生プログラム委員：　梶原智之 (首都大学東京) 　山本眞大 (慶應義塾大学) 　近藤雅芳 (奈良先端科学技術大学院大学) ============================================================== □第24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，団体を募集いたします．今回，出版社スポンサーを新設しました． ◆ スポンサーの種類，料金と特典　　　　　　　　　　プラチナ　ゴールド　シルバー　　出版社　　料金　　　　　　２０万円　１０万円　　５万円　　１万円１）ロゴ　　　　　　　　　大　　　　中　　　　小　　　なし２）広告　　　　　　２面まで　１面まで　１面まで　　　なし３）展示　　　　　　　　可能　　　可能　　　なし　書籍のみ４）パンフレット　　　　可能　　　可能　　　可能　　　なし５）懇親会へのご招待　　２名　　　１名　　　なし　　　なし ◆ 特典１）ロゴ年次大会でプログラムなどの配布物を入れるバッグにロゴを提示します．ロゴの大きさはスポンサーの種類によって異なります．同じ種類のスポンサー内での表示の順番は，基本的に申し込み順によって決めさせていただきます．また，年次大会のWebページにおいても，ご希望のリンク先へのリンクを張ったロゴを表示します． ※参考までに，ロゴは以下のページのように掲載されます．　http://www.anlp.jp/nlp2017/#sponsor ２）広告年次大会で参加者全員に配るプログラムに広告を掲載します．ページ数はスポンサーの種類によって異なります．３）展示年次大会開催中にブースを設け展示を行うことができます．出版社枠での展示は，書籍および書籍のチラシに限ります．（会場の都合上，ご希望が上限数に達した場合，早めに募集を終了します）４）パンフレット年次大会の受付時，参加者全員にご希望のパンフレット，チラシなどを配布します．５）懇親会へのご招待プラチナスポンサー企業・団体の方は２名，ゴールドスポンサー企業・団体の方は１名，無料で懇親会にご参加いただけます． ◆ スポンサーイブニングの実施初日（3月12日）に行われるチュートリアルの終了後，初めての試みとして，「スポンサーイブニング」を開催いたします．お申し込みのスポンサー企業・団体の方は持ち時間のあいだにご発表いただけます．スポンサーから大会参加者への直接のアピールの場としてご活用いただければと考えております．プラチナスポンサーを申し込まれる企業・団体様のみ追加料金３万円でお申し込みいただけるという形で実施いたします．詳細は募集案内をご覧ください． ◆ 冠スポンサーの募集特定の費用項目に絞った冠スポンサーの募集をします．今回は，新たに託児サポートを加えた以下の種類とし，プラチナスポンサーを申し込まれる企業・団体様のみに冠スポンサーを申し込む権利があるという形で実施いたします．カッコの中は，プラチナスポンサーの費用に追加してお支払いいただく金額になります．いずれの項目でも，スポンサー様の企業・団体名が参加者にわかるように表示・発表いたします．なお，費用負担以外の作業（たとえば菓子の選定など）をお願いすることはありません．＜冠スポンサーの種類と料金＞茶菓（１５万円）：休憩室に準備する菓子・飲み物の費用クリーニング（５万円）：ごみ処理にかかる費用受付（２０万円）：受付のアルバイト費用懇親会（最大１００万円）：懇親会を実施する費用託児サポート(１５万円)：託児事業を実施する費用 ◆ スケジュール応募受付開始： 2017年10月31日（火）午前10時（冠スポンサー　一次締め切り： 2017年12月14日（木））募集締め切り： 2018年 1月12日（金） ◆ 応募先・問い合わせ先より詳細な募集案内を準備しています．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24回年次大会スポンサー担当荻野紫穂，関根聡，石川真奈見 Email: nlp2018-sponsor(a)anlp.jp ==============================================================

1 0

[CFP]12月DE研究会(データ工学＋食メディア＋データベースシステム)
by Mayumi Ueda 02 Oct '17

02 Oct '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ご容赦ください。流通科学大学の上田と申します。 12月22,23日に国立情報学研究所(NII)で開催する電子情報通信学会データ工学研究会の発表募集のご案内です。昨年度と同様、食メディア研究会の協賛で、今年度は情報処理学会データベースシステム研究会と連催で「データ工学と食メディア」と題して行います。発表申込みは10月13日(金)です。レシピ、食、データ工学に関する発表を広く募集しておりますので皆様のご投稿をお待ちしております。 ************************************************************************** 電子情報通信学会データ工学研究会第一種研究会食メディア研究会協賛情報処理学会データベースシステム研究会(連催) 　　　2017年12月22日(金) - 23日(土) 　　　国立情報学研究所(NII) 　　　http://www.nii.ac.jp/about/access/ 　　　論文募集　　　「データ工学と食メディア」今日，Web上の膨大なレシピや，日々の食の画像記録，食と健康に関する情報等，食に関わる様々なデータが存在しており，これらのデータから必要な情報を的確に取得するのは困難です．そのため、食と健康に関わるデータに対する検索技術，新たな価値を見出すマイニング技術，さらにはこれらデータを利用した新しいアプリケーションなど，食と健康に関するデータを有効に活用するための研究・開発の重要性が増大しています．こうした状況を踏まえ，データ工学研究専門委員会と食メディア研究会，情報処理学会データベースシステム研究会は合同で，「データ工学と食メディア」をテーマに第一種研究会を開催いたしますので，積極的な発表をお待ちしております．また，データ工学に関する発表も広く募集いたしますので，ご投稿ください．なお，申し込み・投稿はWebからオンラインで受け付け中です．奮ってご投稿ください．データ工学研究会ＨＰ http://www.ieice.org/iss/de/jpn/ データ工学研究会研究会開催スケジュール（申込はこちらから） http://www.ieice.org/ken/program/index.php?tgid=IEICE-DE ■日時：発表募集締切 2017年10月13日(金) 論文投稿締切 2017年11月21日(火) 開催日 2017年12月22-23日 ■場所：国立情報学研究所(NII) ■発表申込先 http://www.ieice.org/ken/program/index.php?tgid=IEICE-DE ■データ工学研究会（DE）: データ工学研究専門委員会委員長：灘本明代(甲南大) 副委員長：江口浩二(神大)，大塚真吾(神奈川工科大) 幹事：北山大輔(工学院大)，上田真由美(流通科学大) 幹事補佐：合田和生(東大)，塩川浩昭(筑波大) ■食メディア研究会（CEA）: 食メディア研究専門委員会委員長：井手一郎(名大）副委員長：道満恵介(中京大)，山肩洋子(東大) 幹事：近藤一晃(京大)，数藤恭子(ＮＴＴ)，橋本敦史(京大) 幹事補佐：中村裕美(東大)，鳴海拓志(東大) ■情報処理学会データベースシステム研究会(DBS)：主査：森嶋厚行(筑波大) 幹事：渡辺知恵美(筑波大)，奥健太(龍谷大)，三島健(NTT)，手塚太郎(筑波大)，富井尚志(横国大) 山本岳洋(京大)，清田陽司(LIFULL)，新谷隆彦(電通大)，波多野賢治(同志社大) ■各研究会担当 DE研：上田真由美(流通科学大) CEA研：中島伸介(京産大) DBS研：三島健(NTT)

1 0

[CDP]12月DE研究会(データ工学＋食メディア＋データベースシステム)
by Mayumi Ueda 02 Oct '17

02 Oct '17

日本データベース学会の皆様流通科学大学の上田と申します。 12月22,23日に国立情報学研究所(NII)で開催する電子情報通信学会データ工学研究会の発表募集のご案内です。昨年度と同様、食メディア研究会の協賛で、今年度は情報処理学会データベースシステム研究会と連催で「データ工学と食メディア」と題して行います。発表申込みは10月13日(金)です。レシピ、食、データ工学に関する発表を広く募集しておりますので皆様のご投稿をお待ちしております。 ************************************************************************** 電子情報通信学会データ工学研究会第一種研究会食メディア研究会協賛情報処理学会データベースシステム研究会(連催) 　　　2017年12月22日(金) - 23日(土) 　　　国立情報学研究所(NII) 　　　http://www.nii.ac.jp/about/access/ 　　　論文募集　　　「データ工学と食メディア」今日，Web上の膨大なレシピや，日々の食の画像記録，食と健康に関する情報等，食に関わる様々なデータが存在しており，これらのデータから必要な情報を的確に取得するのは困難です．そのため、食と健康に関わるデータに対する検索技術，新たな価値を見出すマイニング技術，さらにはこれらデータを利用した新しいアプリケーションなど，食と健康に関するデータを有効に活用するための研究・開発の重要性が増大しています．こうした状況を踏まえ，データ工学研究専門委員会と食メディア研究会，情報処理学会データベースシステム研究会は合同で，「データ工学と食メディア」をテーマに第一種研究会を開催いたしますので，積極的な発表をお待ちしております．また，データ工学に関する発表も広く募集いたしますので，ご投稿ください．なお，申し込み・投稿はWebからオンラインで受け付け中です．奮ってご投稿ください．データ工学研究会ＨＰ http://www.ieice.org/iss/de/jpn/ データ工学研究会研究会開催スケジュール（申込はこちらから） http://www.ieice.org/ken/program/index.php?tgid=IEICE-DE ■日時：発表募集締切 2017年10月13日(金) 論文投稿締切 2017年11月21日(火) 開催日 2017年12月22-23日 ■場所：国立情報学研究所(NII) ■発表申込先 http://www.ieice.org/ken/program/index.php?tgid=IEICE-DE ■データ工学研究会（DE）: データ工学研究専門委員会委員長：灘本明代(甲南大) 副委員長：江口浩二(神大)，大塚真吾(神奈川工科大) 幹事：北山大輔(工学院大)，上田真由美(流通科学大) 幹事補佐：合田和生(東大)，塩川浩昭(筑波大) ■食メディア研究会（CEA）: 食メディア研究専門委員会委員長：井手一郎(名大）副委員長：道満恵介(中京大)，山肩洋子(東大) 幹事：近藤一晃(京大)，数藤恭子(ＮＴＴ)，橋本敦史(京大) 幹事補佐：中村裕美(東大)，鳴海拓志(東大) ■情報処理学会データベースシステム研究会(DBS)：主査：森嶋厚行(筑波大) 幹事：渡辺知恵美(筑波大)，奥健太(龍谷大)，三島健(NTT)，手塚太郎(筑波大)，富井尚志(横国大) 山本岳洋(京大)，清田陽司(LIFULL)，新谷隆彦(電通大)，波多野賢治(同志社大) ■各研究会担当 DE研：上田真由美(流通科学大) CEA研：中島伸介(京産大) DBS研：三島健(NTT)

1 0

DBSJ Newsletter Vol. 10, No. 5: IJCAI 2017, KDD 2017, WI 2017, SIGIR 2017
by Maruhashi, Koji 01 Oct '17

01 Oct '17

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2017年10月号 ( Vol. 10, No. 5 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 蝉の声も徐々に秋の虫の音に変わってきているようです．朝夕の気温が下がり，過ごしやすい季節となりました．気温差により体調を崩さぬようお気を付けください．本号では，幅広い分野の国際会議報告として，人工知能分野のIJCAI 2017，データマイニング分野のKDD 2017，Ｗｅｂ分野のWeb Intelligence 2017(WI'17)，および情報検索分野のSIGIR 2017についてご寄稿いただきました．特に8月に東京で開催されたSIGIR 2017については，開催者の視点からも大変充実した内容をご寄稿いただきました．是非お読みになって，日本開催の雰囲気や苦労を感じ取って頂ければ幸いです．本号ならびにDBSJ Newsletterに対するご意見あるいは次号以降に期待する内容についてのご意見がございましたら news-com [at] dbsj.org までお寄せください．日本データベース学会電子広報編集委員会（担当編集委員：丸橋弘治） ======================================================================= ---- 目次 ---- １. IJCAI 2017 参加報告山口祐人Ｉｎｄｅｅｄ２. KDD 2017 参加報告小宮山純平東京大学３. Web Intelligence 2017に参加して伏見卓恭東京工科大学４. SIGIR学生ボランティアに参加して工藤瑠璃子お茶の水女子大学５．SIGIR 2017 開催報告神門典子国立情報学研究所 --------------------------------------------------------------------- ■１■ IJCAI 2017 参加報告山口祐人（Ｉｎｄｅｅｄ） 2017年8月19日から25日にかけてオーストラリア，メルボルンにて International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) が開催されました． IJCAI は人工知能分野のトップ国際会議で，質の高い多くの研究発表が行われます．論文数は例によってここ数年右肩上がりで，今年も去年と比べて10.7%増の 2540本の論文が投稿され，そのうち660本が採択されました（採択率26%）．日本からの投稿数は92本（全体の4%）で，そのうちの37本が採択されたそうです．今回特に印象的だったのは，中国コミュニティの存在感でした．論文の投稿数は全体の37%で，EU（18%）と US（18%）を合わせてもそれに届かないほどでした．開催地がオーストラリアであるという影響もあるかもしれませんが，中国系企業がスポンサーの多くを占めている印象がありました．発表者がすべて中国人というセッションも少なくなく，ポスターセッションでは中国語が飛び交っていました．人工知能分野のトップであることもあり，キーノートや招待講演の講演者は豪華な顔ぶれでした．キーノートでは Artificial Intelligence: A Modern Approach という有名な教科書の著者でもある Stuart Russell 教授が "Provably beneficial AI” というタイトルで講演をしました．講演の内容はタイトルの通り，AI が人類にとって有益であるものにするにはどうしたらよいかというものでした．特に，ロボット（AI）が自身のオフスイッチを無効にしないためには，ロボット自身の目的を "曖昧なもの” にし，人間がオフスイッチを押そうとしたときに「人間がオフスイッチを押すのは自分の目的を達成するために必要なことかもしれない」と思わせることが重要だと話していました．同じような内容の講演が TED talk* にありましたので，興味のある方は見てみてはいかがでしょうか．招待講演では CMU の Tuomas Sandholm 教授による，一時期話題になったポーカー（Texas Hold’em）で世界のトッププレイヤーに勝った AI の話や， Alibaba の Rong Jin による，Alibaba のサービスでどのように Deep learning が使われているかについての話などがありました．私は昨年度産総研で行った研究を２件発表しました．一つはラベル伝搬法に関する研究で，その理論的特性を確率的生成モデルの立場から解析するというものでした．ラベル伝搬法と確率的ブロックモデルというモデルとの理論的な関係性を示すことで，その特性を明らかにしました．また，もう一つはテンソル分解に関する研究で，観測データのインデックスが一部欠損している場合にもテンソル分解を行えるモデルを提案しました．観測データのインデックスが一部欠損するということは大いに考えられるため，その状況に対応するための第一歩になったのではないかと思います．ポスターセッションではそれなりに多くの方に聞きに来ていただけました．来年はスウェーデンのストックホルムにて開催されるようです．ICML，AAMAS， ECAIなどの会議と続けて開催されるようなので，連続して参加することも可能です．人工知能が世界的に注目されているいま，その中心地で体感されてみてはいかがでしょうか． *https://www.ted.com/talks/stuart_russell_how_ai_might_make_us_better_people （山口祐人Ｉｎｄｅｅｄ) --------------------------------------------------------------------- ■２■ KDD 2017 参加報告小宮山純平（東京大学） 2017年8月13日から17日にかけて開催されたKDD2017 (The 23rd SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)に参加し，論文発表を行ってきました．KDDはACMのSIG-KDDが主催するデータマイニングの分野で最もレベルの高い会議で，今年はカナダのハリファックスで開催されました．ハリファックスはカナダ東海岸に位置し，日本から直行便がないため（トロント乗り換え），日本からかなり遠くに感じました．参加登録数1656人と，アメリカ国外で開催された同学会では過去最高を記録し盛況でした．IT，メーカー，金融などの幅広い分野から，誰もが名前を知っている（主にアメリカ・中国の）大企業がスポンサーとして出資しており，総額544Kドル（約6000万円）をスポンサーから集めたようです．ハリファックス市長が基調講演でスピーチを行うなど，地元の期待も高いように見えました．初日にチュートリアル，２日目にワークショップが行われ，本会議は３日目から５日目まででした．また，ネットワーキングのために，研究やキャリアについてシニア研究者に相談できるセッションや，中国・インドの参加者交流セッションがありました．スポンサー企業と参加者との間でジョブマッチングプログラムもあり，600人以上のマッチングが成立したとのことです．論文はリサーチトラックとアプライドデータサイエンストラックに分かれて投稿され，それぞれ18% (131/748), 22%(86/390)の採択率でした．データマイニングの学会は採択率が低いことが多く，この採択率は近年並のようです．査読プロセスはそれぞれ別のトラックに分かれて行われますが，アプライドデータサイエンスの発表でも，一定割合の発表では何らかのアルゴリズム的な新しさを重視しているように思いました．近年は人工知能系の多くの学会で深層学習（Deep Learning）の研究が盛んになっていますが，KDD2017ではそれほどでもない印象でした．データマイニングにおける多くのタスクでは，画像・音声処理のような明らかに深層学習が有用なタスクをゴールとすることがそれほど多くなく，ウェブマイニング・時系列データ処理では深層学習をどうやって使うかは課題なのではないかと思いました．予測タスクに関する精度が向上したかだけではなく，知識発見（Knowledge discovery）や応用可能性があるのかを問われるというのもあります．時系列（Temporal, Time series）解析の論文がやや多めに感じましたが，会議全体としての方向性のようなものは感じませんでした．データマイニングの研究で最もレベルの高いものが集まってくるとすると，全体としての方向性というのはそこまでないのかもしれません．多くの発表に共通していることは，計算機上での実験を行っており，データを高速に処理できるという意味での実用性ぐらいかもしれません．ただ，各分野で流行のテーマははっきりあり，分野の最新の動向を追っておく必要はあると感じました．また，オープニングセッションでGoogle trendにおける検索単語の移り変わりが紹介され，「Data mining」はほぼ横ばいであるのに対して，「Machine Learning」「Data science」「Deep learning」などの単語が急激に関心を得ていることが示唆されました．私自身の関心のある領域では，A/Bテスト（複数の設定のどちらが良いかの比較実験）を多くの米国 IT企業が行っており，独立したセッションがあったり，いくつかの企業はA/Bテストプラットフォームを宣伝していました．また，公平性のワークショップに参加しましたが，このワークショップは発表件数が急激に増えており，来年度からは独立した会議を開催するとのことでした．新しい会議が作られる現場を見た，というのは初めてでなかなか新鮮でした． KDD2017は，他にも4件のキーノート，40を超えるチュートリアルとワークショップ，4件のハンズオンなど，一人ではとても全部みて回れない内容の豊富さを感じました．企業の研究者も多く，チュートリアル・ワークショップのいくつかはビジネスの立場にデータマイニング・統計的機械学習手法をどのように使うかという点で有益な議論がなされているように思いました．来年のKDD2018はイギリスのロンドンで開催されます．また，ビジネスランチで再来年のKDD2019がアメリカ・アラスカ州のアンカレジで開催されることが発表されました．出口が見えるデータマイニングの研究をされている方は投稿を考えられるのもよいかもしれません．（小宮山純平東京大学生産技術研究所助教) --------------------------------------------------------------------- ■３■ Web Intelligence 2017に参加して伏見卓恭（東京工科大学） 2017年8月23日から26日の4日間，ドイツ・ライプツィヒ大学で開催された 2017 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI'17)に参加してきました．WIは，Webにおける集合知やKM（Knowledge Management），ネットワーク分析などを含むデータサイエンスに関する理論や分析手法を扱う会議です．researchペーパーとapplicationペーパーの両面から論文を投稿することができます．今年の採択率は38.8%（180件の投稿のうち70件がロングで採択）で，その他にレギュラーペーパー（＝ショートペーパー？）による47件の発表がありました．日本から採択された論文は15件程度で，とても多い印象を受けました． 4日間にわたる会議は，5つのトラックがパラレルで進んでおり，ロングペーパーの場合は発表20分の質疑5分で，1セッションあたり4，5人の発表でした．一般のセッションは，大学のやや小さめな講義室での発表でした．研究テーマとしては，ツイートやレビューデータ，POIを対象としたRecommendationやオピニオンマイニング，Linked Open Data，オントロジーなど多種多様でした．特別「IoT」や「Deep Learning」が多いというわけではありませんでした．今回私は，「テキストストリームの可視化」というテーマで発表しました．発表後の質疑では，私とは異なる視点からのコメントなど，今後の研究の糧となる貴重な意見を頂くことができました．開催地のライプツィヒ大学はライプツィヒの街中に位置しており，周囲のショップなどと一体化しており，一見どこに大学があるのかわからない程でした．また，学食を無料で頂くことができ，昼食には困りませんでした．各日のセッションの間には，「City Walk」という会議参加者みんなで観光する機会も設けられていました．さらに，3日目の夜に開催されたbanquetでは，ベストペーパーの表彰と次回会議の開催地（南米チリ）の魅力に関するプレゼンテーションがジョークを交えながら行われました．ここでも，次回会議時の観光を勧める発言が多かったように思えます．次回開催地は，南米チリということで現地に行くまでに多大な時間がかかりますが，南米に行くまたとない機会です．また，Webに関する興味深い研究が多く集まる会議ですので，是非参加されてみてはいかがですか．（伏見卓恭東京工科大学コンピュータサイエンス学部助教） --------------------------------------------------------------------- ■４■ SIGIR学生ボランティアに参加して工藤瑠璃子（お茶の水女子大学） 8月上旬に開催されたSIGIR2017に学生ボランティアとして参加させて頂きました．SIGIRは私にとって初めての国際会議で，SIGIRほど大規模な学会，国際会議はどのような雰囲気なのかとボランティア初日は緊張しながら会場へ向かいました．聴講した発表会場では，座長さんがジョークを交えて和やかな雰囲気の中で会議が進められていて，今まで参加した国内会議とは異なる印象を受けました．そして何より，どの発表も質が高く，さすがトップ会議だと思いました．洗練されたスライドや堂々とした話し方などとても勉強になりました．また，女性の発表も何件かあり海外の女性研究者が活躍している姿を間近で拝見することができ嬉しかったです． coffe breakやbanquetでの参加者・ボランティアの他大生との交流もとても貴重な体験でした．私は英語に苦手意識があり自分から話しかける勇気はなかったのですが，積極的に話しかけてくだった参加者の方もいて，苦手なりになんとかコミュニケーションが取れたのではないかと思います．話す内容はやはり研究のことが多く，自分の研究テーマを英語で説明するということを初めて経験しました．私の所属している研究室はシステムやネットッワーク関連のテーマが主流なのですが，私はIRにも関係があり，且つ，インバウンドを対象としたテーマに取り組んでいます．今回，その分野を専門としている方々や，まさに外国から日本に来ている参加者から話を聞くことができたことは，今後研究を進める上で役立ちそうです．また，企業の研究者の方とお話した際には，実際にその企業で使っている技術や課題となっていることを聞くことができました．研究室で扱っている技術やテーマとそう遠くない話も多く，今以上に研究や研究室のゼミに真摯に取り組もうと思えました．そしてSIGIRに参加した数日間を通して痛感したのが英語の必要性です．情けないことに大学に入ってから殆ど英語の勉強をしてこなかったため，様々なバックグラウンドの方と交流ができる場で上手くコミュニケーションが取れなかったこと，発表を聴いても理解が追いつかなかったことが本当にもったいなかったと思っています．今回，英語の必要性をひしひしと感じたのでこれから勉強したいと思います．最後になりますが，情報検索分野の最高峰と言われる会議が東京で開催され，ボランティアができたことを幸運に思います．今回経験したことを今後の研究生活などに生かしていきたいです．（工藤瑠璃子お茶の水女子大学人間文化創成科学研究科理学専攻情報科学コース小口研究室） --------------------------------------------------------------------- ■５■ SIGIR 2017 開催報告神門典子（国立情報学研究所） The 40th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in　Information Retrieval（SIGIR 2017）第40回情報検索における研究と開発に関するACM SIGIR国際会議 http://sigir.org/sigir2017/ 主催：ACM Special Interest Group on Information Retrieval (ACM SIGIR) 運営：ACM SIGIR 2017組織委員会日程：2017年8月6日（月）- 8月11日（金）会場：京王プラザホテル（東京・新宿） ■SIGIR 2017開催概要 SIGIR (Association for Computing Machinery - Special Interest Group on Information Retrieval) は，情報検索における世界最高峰の国際会議です．記念すべき40周年に，初めて，日本で開催することができました．アジアでの開催は，2008年シンガポール，2011年北京についで3回目です．会議参加者は，SIGIR史上最多の911名（2016年の57%増，2015年の161%増）．登録が700名を超えた時点でACM国際本部からプレスリリース[1]しました．国別上位は，日本264名，米国177名，中国140名でした．加えて，協賛企業展示スタッフ50名，海外からの参加者の同伴者238名，事務局スタッフ8名と大所帯となりました．本会議の研究発表は，フルペーパ78件（採択率22%），ショートペーパ121件（採択率30％），デモ17件でした．国別投稿数は，米国と中国が非常に多く，英国，シンガポール，ドイツ，オーストラリア，日本と続きました．いずれも前回より投稿数が増加し，とくにショートペーパは大幅に増えSIGIR史上最多となりました．SIGIR新執行部の「質がよければ可能なかぎり多数採択したい」という方針により，採択数も前回より増加しました．また，初日の７つのチュートリアルと博士学生コンソーシアム，最終日の8つのワークショップは多彩なトピックをカバーし，盛況のうちに終えることができました．SIGIR2017の参加者・協賛企業・後援団体のみなさま，運営にご協力くださった多くのみなさまに心よりお礼申しあげます．日本データベース学会では，SIGIR 2017後援に加え，このDBSJ Newsletterでの SIGIR2017連載企画，DEIM2017での特別セッション「わたしの愛したSIGIR論文」とBoF「情報検索クイズ・SIGIR2017東京開催記念杯」など，SIGIRのいろいろな魅力をご紹介する機会をいただきました．重ねて御礼もうしあげます． ■プログラムハイライト 1: 基調講演と口頭発表セッション基調講演１は，SIGIR Gerard Salton賞（生涯にわたる非常に顕著な功績に対して3年に1度顕彰するSIGIRの最高栄誉）保持者であるStephen Robertson教授が「Forward to the past: notes towards a pre-history of web search」として，Web検索に関して，これまでの情報検索研究を展望して，新たな視点と論点を指摘する40周年にふさわしいトピックで，質疑応答も活発に行われました．スライドは公開予定です．基調講演２は，Yahoo Vice President of Researchの Yoelle Maarek博士による「Mail Search: It’s Getting Personal!」で，メール検索の特徴と研究成果を分かりやすくお話いただきました．口頭発表は3パラレルで，A会場では，「Evaluation（評価）」「Search and Interaction」がそれぞれ2回ずつ，そのほか「Filtering and Recommending」と「Retrieval Models and Ranking（検索モデルとランキング）」が3セッション，「Document Representation and Content Analysis（文書表現と内容分析）」 2セッションありました．評価，検索モデルは伝統的に情報検索の中心的トピックであり，近年はユーザとインタラクション，フィルタリングと推薦などへの関心が高まっています．そのほか「Efficiency and Scalability」「Conversations and Question Answering」「Personalization and Privacy」「Social」などの多様なセッションがありました． ■プログラムハイライト 2: 最優秀論文賞とTest of Time Awards ベストペーパ賞は，Bob Goodwin (Microsoft)らの「BitFunnel: Revisiting Signatures for Search」，Best Student Paper Awardは，Fan Zhang（中国・清華大）らの「Evaluating Web Search with a Bejeweled Player Model」，Best Short Paper Awardは，Michael R Evans (Microsoft Corp)らの「LiveMaps ? Converting Map Images into Interactive Maps」，10年のときをへて，なお強い影響力を有する論文を表彰するTest of Time AwardはJaime Teevan (Microsoft Research)らのPersonalizing search via automated analysis of interests and activities (SIGIR 2005) でした．近年のベストペーパ賞はユーザやインタラクションに関する論文と，高速化や圧縮などDBコミュニティにも関連の深い論文が選ばれる傾向です[2]が，今年は，ベストペーパは後者，その他の授賞は前者でした．詳しくはhttp://sigir.org/sigir2017/program/awards/　をご参照ください． ■プログラムハイライト 3: 特筆すべき話題　― ニューラルネットワークと評価，SIRIP 特筆すべきは「Neural Networks for Information Retrieval（NN4IR）」への関心の高まりです．本会議の研究発表でのディープラーニングを用いた論文数の増加に加えて，初日のNN4IRチュートリアルは事前登録が約250人（チュートリアル中最大．SIGIRの会議運営マニュアルではチュートリアルとワークショップ会場は50名用の部屋を用意せよとなっていますが，，，），同じ話題のワークショップも180名以上の参加者でした．他方，「評価」と「ユーザ試行」は，情報検索の主要な話題のひとつですが，現在，社会のいたるところで，多様なコンテンツが多様なユーザによって多様な目的のために検索され，情報検索が必要不可欠な社会基盤となっており，社会と研究と技術の発展にともなって評価とユーザ試行のあり方も多様な問題を含んで発展し，SIGIRでは，毎回，重要なセッションのひとつと位置づけられています． 2007年から始まったIndustry Track (2014年からはSIRIP (Symposium on IR in Practice)) は，産業界から最新の研究開発が紹介される人気のセッションです．今回は，Start-upにフォーカスをあて，アジア，日本からも多くの発表がありました． ■プログラムハイライト 4: ソーシャルプログラムウェルカムレセプション，(学生及び学生と交流したい人のための) 学生 Get-Together，学生昼食会，Diversity & Inclusionランチ会，バンケットなど多彩なソーシャルプログラムにより，参加者相互の交流を深めました．また，東京都のご支援による同伴者用の無料のバスツアーと文化体験プログラム(着付け，茶の湯)は，初日にすべて満席になるほど好評でした． ■SIGIR 2017の新たな取り組み 1: 40周年記念企画 SIGIR 2017では40周年を記念した企画が多数ありました．SIGIR国際本部の企画として，Pre-2002 Test of Time Award　2013年に始まったTest of Time Award は2002年以降の論文が対象．それ以前の重要な論文が選定されました．受賞論文全文と推薦者による紹介文は[3]でご覧になれます．過去のSIGIRの多様な場面の写真をあつめたPhoto Archive Videoは，会場ロビーとバンケットで流し続け，好評を博しました[4]．SIGIR 2017では，40年間の発表論文から，「もっとも長いタイトル」「もっとも頻繁にタイトルに使われる語」などちょっとひねった観点でフォーカスした40周年記念賞，さらに，参加者同士の交流や話のきっかけになるように，Name Badgeにこれまでに参加したSIGIRの回次を示すカラーシールを貼る，世界地図にSIGIRと思い出の地を書き込むなどの小さな楽しみも用意しました．今年から，SIGIRと関係の深い「ACM Transactions of Information Systems （TOIS）」に前年に掲載された論文を，SIGIRが主催するSIGIR，CHIIR，ICTIRの 3つの会議の中から著者が一つを選んで口頭発表できることになりました．SIGIR 2017では，12件のTOIS掲載論文が，テーマに応じて，通常のフルペーパと同じセッションで口頭発表を行いました．これは，ジャーナル論文執筆をエンカレッジし，かつ，最新の研究を一同に集め，議論の場を提供するという意図によるものです． ■SIGIR 2017の新たな取り組み 2: 査読方式の改良と優秀査読者賞 SIGIR 2017 PC Chairsの発案で，査読者の選定方式とシニア査読者の役割を見直し，査読の質をさらに高める努力をするとともに，重要な責務を担う査読者の労に報いるためOutstanding Reviewers，Outstanding Senior Reviewersの表彰を開始しました．これらが，SIGIRの質の高い，建設的な査読の文化を継承発展する力となることを祈念します． ■SIGIR 2017の新たな取り組み 3: Diversity & Inclusion (多様性と受容) SIGIR新執行部は，Diversity & Inclusion　(多様性と受容，以降D&I)，すなわち，多様なメンバそれぞれが安心して居場所をみつけられ，他のメンバと対等にコミュニティにかかわることができることの重視という方針を打ち出しました． SIGIR 2015に草の根的に始まったWomen in IRは，SIGIR 2017では男女共同参画にむけて，登壇者発表とフロアとの活発な議論セッションを行い，出席者の1/3 以上は男性でした．D&Iランチ会では，より多面的なD&Iとその意義についてライトニングトークを行いました．SIGIR 2017では，論文募集で例示するトピックの多様性も広げ，会期中のケータリングでも多様なレベルのベジタリアン，ハラール，コーシャー，グルテンフリーなど，各参加者の状況にきめ細かく対応し，かつ，全員が同じテーブルで食べられるよう特に配慮しました．参加者からのご要望に応じて，急遽，イスラム教の方のための祈祷室も用意しました．勉強になりました． ■おわりに地理的距離のバリアが大きくて参加者が集まらないのではないかという大きな不安の中で準備を進めてきました．MLやSNSでの参加者募集に加え，印刷したフライヤは9種，計15000枚を超えます．参加登録者数は，当初の早期割引終了予定日には400名だったのが，その後も直前まで増え続け，思いがけずSIGIR史上初の規模の会議となりました．予想の約2倍の規模となり，至らない点もあったことと思いますが，国内組織委員会メンバと学生ボランティア各々の多大な尽力と会場ホテルの柔軟なバックアップにより，会場の変更に次ぐ変更，ケータリング追加，Wifi増強など，バス18台によるバンケット会場への移動大作戦などを，乗り切ることができました．おかげさまで，会議後のアンケートでも回答者の95%が「満足」「非常に満足」でした．ありがとうございます．なお，会議の様子は，会期中の写真と40周年Photo Archive[4]，#sigir2017での検索などでご覧になれます． SIGIR 2018はAnn Arbor (MI, USA)，2019はParis，2020 は中国の西安(Xi'An)です．今後は，日本での情報検索研究のさらなる活性化と定着，国際コミュニティでの日本発研究のVisibilityの向上という大きな課題があります．筑波大・上保先生を中心にPOWIRというSIGIR，CHIIR，CIKMなど情報検索の国際トップカンファレンスへの論文投稿を目指す国内若手著者のメンタリングワークショップも始まりました．引き続き，ご支援ご参画くださいますようお願いもうしあげます．［１］ ACMプレスリリース. 　　　　http://www.acm.org/media-center/2017/july/sigir-2017 ［２］加藤誠. “ACM SIGIR Conferenceとは？”. DBSJ Newsletter Vol. 9, 　　　　No. 3 (2016年10月). http://dbsj.org/dbjapan/2016/msg00153.html ［３］ SIGIR Forum July (Special Edition) for the 40th anniversary 　　　　(papers selected for the ACM SIGIR Test of Time Award from the 　　　　years 1978-2001. 　　　　http://sigir.org/forum/issues/july-special-issue-2017/ ［４］ SIGIR 2017 Official Photos. 　　　　http://sigir.org/sigir2017/program/photos/ （神門典子国立情報学研究所情報社会相関研究系教授） ======================================================================== --- 株式会社富士通研究所人工知能研究所丸橋弘治博士（工学） maruhashi.koji(a)jp.fujitsu.com<mailto:maruhashi.koji@jp.fujitsu.com>

1 0

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

1 0

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)

1 0

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+

1 1

【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

1 0

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

1 0

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/

1 0