September 2024 - DBJapan - dbjapan.dbsj.org

[CfP] 論文募集中： Information Processing & Management (IP&M) (IF: 7.4) 特集号タイトル： Causal Reasoning in Language Models

by Ptaszynski Michal

MLの皆様＊重複して受け取られた場合はご容赦ください／Apologies for cross-posting＊北見工業大学のプタシンスキと申します．現在，Information Processing＆Management（IP＆M）（IF：7.4）ジャーナルにて「Special Issue on Causal Reasoning in Language Models」（言語モデルにおける因果推論）という特集号のため論文募集を行っております．原稿の提出締め切りは2025年3月31日ですが，論文は投稿後すぐに査読に送られ，採択された場合すぐに公開となります．論文の投稿をどうぞご検討ください。 https://www.sciencedirect.com/journal/information-processing-and-management… どうぞよろしくお願いいたします．ミハウ・プタシンスキ（博士／情報科学，准教授）テキスト情報処理研究室北見工業大学〒090-8507 北見市公園町165番地 TEL/FAX: 0157-26-9327 michal(a)mail.kitami-it.ac.jp ============================================ Journal: Information Processing & Management (Impact Factor: 7.4) Special Issue on "Causal Reasoning in Language Models" Guest Editors: - Michal Ptaszynski (Kitami Institute of Technology), michal(a)mail.kitami-it.ac.jp - Rafal Rzepka (Hokkaido University) - Rafal Urbaniak (University of Ghent) Introduction: Causal reasoning is a fundamental cognitive ability that allows humans to understand the cause-and-effect relationships in the world around them. Integrating causal reasoning capabilities into language models has emerged as a promising research direction, with significant implications for natural language processing (NLP) and artificial intelligence (AI) applications. The special issue on "Causal Reasoning in Language Models" aims to provide a platform for researchers to explore the latest advancements and challenges in this burgeoning field. Topics of Interest: We invite submissions on a wide range of topics related to causal reasoning in language models, including but not limited to: - Causal inference techniques in natural language processing - Evaluating causal understanding in large language models - Causal representations in transformer architectures - Counterfactual reasoning capabilities of language models - Causal discovery from unstructured text data - Incorporating causal knowledge into language model pre-training - Causal explanation generation using language models - Bias and fairness in causal language modeling - Causal reasoning for improved few-shot and zero-shot learning - Temporal and event causal reasoning in language models - Theoretical frameworks for representing causal knowledge in language models - Methodologies for incorporating causal reasoning into NLP tasks, such as text generation, question answering, and summarization - Evaluation metrics and benchmarks for assessing the performance of causal reasoning models in language understanding tasks - Applications of causal reasoning in real-world scenarios, including healthcare, finance, social media analysis, and more - Ethical considerations and societal implications of integrating causal reasoning into AI systems - Interdisciplinary approaches that combine insights from linguistics, cognitive science, and computer science to advance causal reasoning in language models Submission Guidelines: Papers submitted to this special issue must adhere to the submission guidelines of Information Processing & Management. Manuscripts should be original, unpublished works not currently under review elsewhere. All submissions will undergo a rigorous peer review process to ensure high quality and relevance to the special issue. Important Dates: - Submission opens: 2024-7-31 - Submission closes: 2025-3-31 Submission Instructions: Submit your manuscript to the Special Issue category (VSI: CAUSAL LLMs) through the online submission system of Information Processing & Management (https://www.editorialmanager.com/ipm/default.aspx). All the submissions should follow the general author guidelines of Information Processing & Management (https://www.sciencedirect.com/journal/information-processing-and-management). For any inquiries or further information, please contact the Managing Guest Editor at michal(a)mail.kitami-it.ac.jp. Conclusion: We encourage researchers from academia and industry to contribute their latest findings and innovations to this special issue. By bringing together a collection of high-quality papers on causal reasoning in language models, we aim to advance the state of the art in NLP, foster interdisciplinary collaborations, and pave the way for future developments in AI. We look forward to your contributions. Sincerely, Michal Ptaszynski, in the name of all Guest Editors ============================================

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【人材公募】科学技術振興機構（JST） NBDC事業推進室主任専門員／専門員（2名）

by DBSJ事務局

一般社団法人日本データベース学会会員の皆様いつも弊団体の活動にご協力いただきありがとうございます。 DBSJ事務局です。科学技術振興機構（JST）より人材公募のお知らせがございますので送付させていただきます。ご確認くださいませ。ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー日本データベース学会の皆様科学技術振興機構（JST）NBDC事業推進室では、ウェブサービスのシステム運用管理に従事いただける主任専門員／専門員（システム担当）、ウェブサービスの運用管理・開発企画やファンディング事業に係る業務に従事いただける主任専門員／専門員（研究推進担当）を各１名募集しております。職務内容、応募資格（要件）、処遇等の詳細につきましては、下記リンク先の採用情報をご覧ください。ご興味をお持ちいただけた方、是非ご応募をお待ちしております。 ◼️募集要項・主任専門員／専門員（システム担当）　https://biosciencedbc.jp/about-us/jobs/20240820-02.html ・主任専門員／専門員（研究推進担当）　https://biosciencedbc.jp/about-us/jobs/20240820-01.html ◼️応募期限　随時（随時選考し、適任者が決まり次第締め切ります）【本件に関するお問い合わせ先】国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）情報基盤事業部 NBDC事業推進室採用担当 nbdc-recruit(a)jst.go.jp

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【発表募集】 12/13開催「IDRユーザフォーラム2024」（ポスター発表11/11申込〆切）

by Tomoko OHSUGA

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。本メーリングリストをお借りして，国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)からのお知らせをアナウンスさせて頂きます。 IDRでは，本年度も「IDRユーザフォーラム」を開催する運びとなりました。昨年に引き続き，一橋講堂中会議場にて現地開催と致します。このたび発表の募集を開始しましたのでご案内申し上げます。 ========================================================== 　　　　　『IDRユーザフォーラム 2024』日時：2024年12月13日(金) 9:45～18:00 会場：一橋講堂中会議場（東京都千代田区一ツ橋2-1-2，NII隣）ＨＰ：https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/2024.html ========================================================== IDRでは，大量のデータを保有している産学界と，それらのデータを使いたい大学等の研究者の橋渡しをしています。「IDRユーザフォーラム」は，その活動の一環として，データの提供者と利用者が一堂に会し，直接意見交換できる場を提供するものです。例年同様，各種データセットを用いた研究発表を広く募集致します。本年も「ポスターセッション」に加え，研究着手段階での研究の構想・計画等の議論が可能な「スタートアップセッション」も設けています。対象とする研究は，原則としてIDRを通じて提供している民間企業提供データ， NTCIRテストコレクション，音声コーパス，及び研究者等提供データを利用したものとしますが，データセットに関連するその他の研究も歓迎します。本年も昨年に引き続き現地開催として，一橋講堂中会議場にて開催致します。講演部分はオンライン配信も予定していますが，発表者は現地にお越しいただき，対面にてご発表いただきます。優れた発表には表彰もございますので，ぜひ奮ってお申し込みください。プログラムの概要等は以下をご参照ください。 ---【プログラム（概要）】-------------------------------- 9:45－10:05　オープニング（主催者挨拶：NII所長黒橋禎夫，IDR活動報告） 10:05－12:15　ポスターセッション【発表募集中！】 12:25－13:50　データ提供者セッション［軽食付き］ 14:00－15:30　スタートアップセッション【発表募集中！】 15:50－16:35　招待講演　　　　　　　　大内啓樹氏「地理空間情報と自然言語処理(仮)」　　　　　　　　（奈良先端科学技術大学院大学／サイバーエージェント） 16:40－17:10　口頭発表セッション平尾七虹氏（関西大学）※昨年度企業賞受賞者杉原朋弥氏（東京大学）※昨年度優秀賞・企業賞受賞者 17:20－　クロージング（表彰式）・情報交換会 ---【表彰】---------------------------------------------- ・優秀賞：ポスターセッションの発表から選考します。（1件）・奨励賞：スタートアップセッションの発表から選考します。（3件程度）・企業賞：全発表から選考します。（3件程度）・DBSJ特別賞：全発表から選考します。（数件程度） ---【ポスターセッション申込】---------------------------- 各種データセットを利用した研究成果等の発表を募集します。詳細は以下のページをご確認の上，フォームよりお申し込みください。 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/poster_apply.html 　申込み〆切：11月11日(月) 12:00 ---【スタートアップセッション申込】---------------------- 各種データセットを利用した研究の構想・計画等の発表を募集します。詳細は以下のページをご確認の上，フォームよりお申し込みください。 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/startup_apply.html 　申込み〆切：11月25日(月) 12:00 ---【協賛企業】------------------------------------------ ・楽天グループ株式会社・株式会社ドワンゴ・株式会社リクルート・株式会社LIFULL ・株式会社Insight Tech ・株式会社インテージ・オリコン株式会社・ダイエットカフェ株式会社・アットホーム株式会社・日本システム技術株式会社・株式会社トリガー・株式会社メルカリ ---【協力企業】------------------------------------------ ・LINEヤフー株式会社（その他，企業以外のデータ提供者様もポスター出展予定） ---【運営協力】------------------------------------------ ・アカデミック・リソース・ガイド株式会社 --------------------------------------------------------- 特に学生さんにとっては，通常の学会等とは異なり，研究計画立案や試行錯誤の段階で研究の方向性などについて議論できる上に，企業からの参加者と知り合いになり自分をアピールできる機会になると思います。情報系以外の方でも，技術的なアドバイスを得たり共同研究のきっかけを得たりするのに良い機会になるかと存じますので，ぜひご発表をご検討下さい。なお，聴講参加の申込みは11月中旬頃に開始する予定です。詳細プログラムとともに改めてご案内申し上げます。 ※IDRでは研究にご利用いただける各種データセットを提供しています。詳しくは次のWebサイトをご覧ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ（IDR） 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/ ===========================================

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9/9セミナー開催「Web情報学の今」（産総研佃氏、筑波大学佐野氏、横浜国立大学松井氏）

by Shiori Hironaka

dbjapanメーリングリスト参加者の皆さま # 重複して受け取られた場合はご容赦ください京都大学の廣中です。「Web情報学の今」をテーマにセミナーを開催いたします。参加費無料、オンライン聴講可能ですので、是非ご参加ください。講演はすべて現地会場からおこなわれますので、お近くの方は足を運んでいただければ幸いです。京都大学学術情報メディアセンターセミナー「Web情報学の今」日時：2024/9/9（月）16:00～18:00 開催形態：ハイブリッド（会場およびオンライン）　現地会場：京都大学学術情報メディアセンター南館2階 202マルチメディア講義室　　吉田南構内マップ[93番] https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/access/campus/yoshida/map6r-ys 　オンライン：Zoom（参加リンクは登録いただくと表示されます）参加費：無料参加申込み：https://kyoto-u-edu.zoom.us/meeting/register/tJAqcOitrDosG904L2xE1TvKg094QxMr2su1 Zoom URLが表示されますが、現地参加される場合は直接現地会場へお越しください。プログラム： ◆16時00分～16時40分講演者：松井暉（横浜国立大学大学院国際社会科学研究院国際社会科学部門　講師）講演題目：Wikipediaにおける情報供給に関する研究講演概要：本講演では、世界最大の知識供給プラットフォームであるWikipediaに関する研究を発表する。 Wikipediaは、ユーザーが自発的に知識を供給し合うことで、様々な知識を蓄積するインターネットの百科事典である。本講演では、この巨大なシステムの背後にある人間行動のメカニズムに注目した研究を紹介する。 ◆16時40分～17時20分講演者：佐野幸恵（筑波大学システム情報系社会工学域　准教授）講演題目：Wikipedia閲覧数を用いた集合的記憶の数理モデル講演概要：集合的記憶とは、社会集団内で共有される記憶であり、大きなイベントの後に減衰していく傾向がある。本講演では、集合的記憶の例として、訃報や災害に関するWikipediaページの閲覧数を用いた分析結果を紹介する。さらに、集合的記憶を再現する数理モデルを導入し、そのモデルのパラメータに基づき、記憶が維持される例と維持されない例について議論する。 ◆17時20分～18時00分講演者：佃洸摂（産業技術総合研究所人間情報インタラクション研究部門　　　　　　　　メディアインタラクション研究グループ　主任研究員）講演題目：Webサービスで実現する人と音楽との新たなインタラクション講演概要：新たな観点から人と音楽とのインタラクションを実現することは、これまでに知らなかった楽曲やアーティストを好きになるなど、より豊かな音楽聴取体験を可能にする。本講演では、歌詞探索サービス「Lyric Jumper」や音楽発掘カフェ「Kiite Cafe」などのWebサービスでこれまでに実現してきたインタラクションについて紹介する。また、人と音楽とのインタラクションに関する基礎調査を通して得られた知見の、Webサービスへの活用可能性についても議論する。 URL: https://www.media.kyoto-u.ac.jp/accms_web/event/3162.html 問い合わせ：京都大学学術情報メディアセンター　廣中詩織 hironaka(a)media.kyoto-u.ac.jp -- 廣中詩織（Shiori Hironaka ) 京都大学学術情報メディアセンター hironaka(a)media.kyoto-u.ac.jp https://elnikkis.github.io/

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9/12 「Society5.0を支える革新的コンピューティング技術」国際シンポジウムのお知らせ

by Hayato YAMANA

日本データベース学会の皆様早稲田大学の山名です。 JSTでは、以下の国際シンポジウムを開催いたしますので、お時間がございましたらご参加いただければ幸いです。＝＝ 2024/9/12(木) 9:25-16:29@日本科学未来館（東京都江東区青海2-3-6）「Society5.0を支える革新的コンピューティング技術」国際シンポジウム https://www.jst.go.jp/kisoken/crest/com-revol/index.html 配信もありますが、ポスター・デモを除きます。＝＝本シンポジウムは、坂井先生＠東大が領域長を務める CREST「「Society5.0を支える革新的コンピューティング技術」のもと採択されたCRESTプロジェクトの発表の他、 Intelligent Cyber-Physical Systems: Harnessing AI and ML Innovations for Social Good Radu Marculescu (Professor, Texas University at Austin) 9:50-10:50 の基調講演があります。講演者テキサス大学オースティン校 Radu Marculescu 教授講演者略歴：ラドゥ・マルクレスク(Radu Marculescu)教授(IEEEフェロー・ACMフェロー) テキサス大学オースティン校　電気・コンピュータ工学部教授　兼　ローラ・ジェニングス・ターナーチェア。 2000年から2019年まで、カーネギーメロン大学電気・コンピュータ工学部　教授。現在は、コンピュータビジョン、バイオイメージング、ソーシャルセンシング、およびインターネット・オブ・シングス（IoT）アプリケーションのためのシステム設計と最適化のためのML/AIアルゴリズムとツールの開発等の研究を行う。2019年には、ネットワーク・オン・チップの設計、分析、および最適化の科学への重要な貢献に対してIEEE Computer Society Edward J. McCluskey Technical Achievement Awardを受賞。最近では、The International Conference on Hardware/Software Co-Design and System Synthesis (CODES) で、2020年ESWEEK Test-of-Time Awardを受賞。 IEEEフローおよびACMフェロー。＝＝早稲田大学　山名早人

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