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DBSJ Newsletter Vol. 16, No. 1: DEIM 2023, NeurIPS 2022, AAAI 2023

by Makoto Yui

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2023年4月号 ( Vol. 16, No. 1 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 日本データベース学会の皆様，先月のDEIM 2023には参加されましたでしょうか．ポストコロナで学会発表のあり方も変化しつつある中での直列ハイブリッド方式という新しい試みでしたが，運営に尽力された皆様に心よりお礼を申し上げたいと思います．さて，本号では，DEIM 2023実行委員長の鈴木先生によるDEIM 2023開催報告に加え，国際会議参加報告2件のご寄稿をいただきました．国際会議報告としては，人工知能分野の最難関国際会議であるNeurIPS 2022及びA AAI 2023の2件を掲載しております．それぞれ運営・発表者視点で会議の様子や傾向，現地参加しての感想について，また参加報告につきましては自身が発表された研究内容や採択率などについて紹介していただいております．皆様の参考となれば幸いです．前川様は情報処理学会の情処ラジオにも出演されており，博士取得後の進路事例として学生にも参考になるような内容でしたのでこの場を借りてリンクを紹介させていただきます． https://www.youtube.com/watch?v=Hhl-hS_qC2c 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． DBSJ Newsletter編集委員会（担当編集委員油井誠） ======================================================================== ---- 目次 ---- １. DEIM 2023 開催報告鈴木優（岐阜大学）２. NeurIPS 2022 参加報告前川政司（大阪大学） 3. AAAI 2023 参加報告天方大地（大阪大学） ======================================================================== ■１■ DEIM 2023 開催報告鈴木優(岐阜大学) 第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム第21回日本データベース学会年次大会（DEIM2023） https://event.dbsj.org/deim2023/ 主催：日本データベース学会　　　電子情報通信学会データ工学研究専門委員会　　　情報処理学会データベースシステム研究会協力：岐阜観光コンベンション協会日程：2023年 3 月 5 日（日）〜 3 月 9 日（木）会場：オンライン開催（1〜3日目）　　　長良川国際会議場（4，5日目） ○ 開催概要データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム／日本データベース学会年次大会（DEIM）は，データ工学と情報マネジメントに関する様々な研究テーマの討論・意見交換を目的とした研究集会です．2019年での現地開催を最後に，新型コロナウィルスの影響によりオンライン開催へと移行しました．ところが，現地開催を行いたい要望は大きく，感染症に対策しつつも現地開催を行うことは悲願でした．そこで今回は一部ですが，現地開催を実現することができました．これは，社会における新型コロナウィルスの位置付けが変化し，現地開催が許容できるような下地ができていたことに起因します． ○ 直列ハイブリッド（たぶん世界初）直列ハイブリッドとは，会期の中でオンライン開催と現地開催を完全に分割して実施する形式です．新型コロナウィルスの状況は今年度も時事刻々と変化しており，現地開催を行うことができるかどうかが確定できない状況が長く続きました．そこで，オンラインだけの開催だけでも成立すること，現地開催を行うことによってより満足度を高めることができること，従来のハイブリッドのような複雑な機材や人員確保を必要とせず単純な機材で開催可能な形態であることの三つを満たす形式として，直列ハイブリッドと呼ばれる形態を考案しました． ○ 運営の簡素化 DEIM/DEWSは運営コストが増大し，関係する研究者の負担は無視できないものとなってきました．一方で，学会の規模を縮小することやサービスの質を落とすことは学会の価値を下げます．そこで，現在の規模，サービスをなるべく保ちつつ運営を簡素化しました．たとえば査読や閲読を廃止し，基本的に全ての投稿論文が発表可能となりました．また，トラック制を導入しました．五つのトラックを準備し，それぞれのトラックで独立にセッション構成を行うことによって，運営コストを五分割しました．副次的効果として参加費や論文投稿費を下げることとなり，持続可能な学会の形に少しでも近づいたのではないかと考えています． ○ 質疑応答形式の変更昨年度のDEIMでは，口頭発表だけを連続して行い，質疑応答は全ての発表を終えたあとにまとめて行う形式としました．ところが，どのような形式で質疑を行うのかは研究分野や発表者の意向によるところも多く，一つの形式に決めることは難しいと感じました．また，座長やコメンテータであれば最適な発表形式をご選択頂けると確信しました．そこで，座長とコメンテータで適切な発表形式を選択していただきました．その結果，セッションごとに特色ある発表形式となり，より魅力的な学会となりました． ○ おわりに新型コロナウィルスを経験した後，初めての対面の学会はいかがだったでしょうか．運営に関わってくださったみなさま，長良川国際会議場，岐阜コンベンション協会，岐阜バスなど地域のみなさま，多大なご支援を頂きました協賛企業のみなさま，JTBのみなさま，そして論文を発表，学会参加をされたみなさま，多くの皆様に支えられてなんとか開催をすることができました．ありがとうございました．学会における課題は新型コロナウィルス対策だけではなく，大規模化した学会において持続可能な仕組みの構築，多くの研究者にとって魅力的な研究環境の構築など，様々な課題が山積しています．また，毎年その課題に対する回答を出さなければなりません．統計データから見ると，本コミュニティの成長は鈍化しており，下降に向かう可能性が十分に考えられる状況です．極めて強い危機感を感じつつ，より良いコミュニティ形成を構築できたらと考えています． (鈴木優岐阜大学) ------------------------------------------------------------------------ ■２■ NeurIPS 2022 参加報告前川政司 (大阪大学) 2022年11月28日から12月4日にかけて開催された機械学習におけるトップ会議NeurIPS 2022 (Thirty-sixth Annual Conference on Neural I nformation Processing Systems) @ New Orleans に参加しました．投稿された10411本のうち2672本が採択され，採択率は25.6%でした．採択論文数が多いこともあり，全てポスター形式での発表でした．またweb サイトにて事前提出の発表録画を視聴することも可能でした．近年，大いに注目されている機械学習・AI分野のトップ会議であるため，GAFAをはじめとするIT関連企業がブースを開き，採用やインターン募集を行っていました．またポスターセッションでは，約500枚のポスターが一つの広いホールに掲示されており，壮観でした．私は「Beyond Real-world Benchmark Datasets: An Empirical Stu dy of Node Classification with GNNs」について発表しました．近年のホットトピックの一つであるグラフ深層学習（GNN）について，異なる特徴を持つ多様な人工データを用いることで，最先端手法の限界と改善余地を明らかにしました．私が発表したトラックである「Datasets and Benchmarks」（447本中163本採択=36%）では，機械学習手法の開発・研究にとってなくてはならないデータセットと評価フレームワークについて，多くの研究が発表されました．2021年から始まったこのトラックは，今後も継続されていく予定です．全体としては，グラフ・言語・画像・熱力学など様々なドメインの理論から応用まで幅広く発表されていました．他の機械学習・AI系の会議同様， GNN に関する論文数が増加しています．ポスターセッションでも GNN の論文の前に人だかりができていることが多かったです．最後に，現地参加を通して印象に残っていることを3つまとめておきます．1)ポスター発表のみの方が著者たちと相互にコミュケーションをとる時間が長く，個人的には非常に良い方式だと思いました．2) 発表件数の多さだけでなく，聴講参加の人も多いことが印象的でした．これまで参加した国際会議の中で，規模が圧倒的に大きいように思いました．3) 多くのアメリカの大学では，一つの研究室に4〜6人の博士学生が在籍して，トップ会議目指して切磋琢磨していると聞いて，日本の状況との差を痛感しました．国際会議に現地参加できる状況になってきましたでの，今後とも積極的に海外の研究者とも交流していきたいと思います．次回の NeurIPS 2023 も米国 New Orleans の同じ会場で開催予定です．（前川政司大阪大学大学院情報科学研究科鬼塚研究室） ------------------------------------------------------------------------ ■３■ AAAI 2023 参加報告天方大地 (大阪大学) 2023年2月に開催されたAAAI Conference on Artificial Intelligen ce (AAAI-23)に参加しました．メイントラックに私の単著論文「Divers ity Maximization in the Presence of Outliers」が採択されたため，ここで参加報告させていただきます． AAAIはもはや説明不要かと思いますが，人工知能分野のトップ会議であり，現在では，機械学習，コンピュータビジョン，データマイニング，自然言語処理，ロボティクス，数理最適化…と多岐にわたる分野をスコープとしています．AAAI-23は久しぶりの現地＋オンライン開催であり，ワシントンD.C.のホワイトハウスの近くの会場で行われました．（ワシントン・ダレス国際空港から出ているメトロが体調不良になるほど揺れ，空港から中心地へはタクシーで行けばよかったと後悔しました…）大量の参加者を考慮してか，オンサイトでの受付の際，ワクチン接種証明書と受け付け時点から48時間以内のコロナウイルス陰性証明の提出が原則必須でした．（陰性証明を提示した人しかいないとはいえ，現地でマスクしている方はほぼいない＋郷に従ってマスクを外していたので，感染しないか内心ドキドキしていましたが，特になんともありませんでした．集団感染も執筆時点では聞いておりません．）AAAI-23の参加登録者は約4200人でAAA I-22（完全オンライン）よりも約700人増加しています．AAAI-23への投稿件数は8777であり，そのうち1721本が採択（採択率19.6%）されたとのことです．投稿件数に関してはAAAI-22から減少とのことでした．（この辺り，notificationと会議での報告で数値が違っていたので，だいたいこのくらい，と思っていただくと良いと思います．）投稿の際，研究内容に関連する（先述したような）分野を指定する必要があるのですが，これは機械学習・コンピュータビジョンが群を抜いて多かったようです．また，AAAI-23は例年に引き続き，2-phase制（1-phase目での査読での評価が完全にネガティブの場合，2-phaseにまわらずにreject）が採用されています．採択論文の平均の評価は，Strong Acceptが0.3%，Acceptが 9.3%，Weak Acceptが51.3%，Borderline Acceptが37.6%，Borderli ne Rejectが1.6%だそうです．この結果を見ると，1-phase目でreject された論文が仮に2-phase目にまわっても採択される可能性は低いことが分かります．一方，平均でWeak Acceptになれば採択される確率はかなり高かったことも分かります．しかし，平均がStrong AcceptやAcceptでもリジェクトされたものもあったようです．これについてはメタ査読者の判断となりますので，（間違い等がメタ査読者によって発見された場合を除くと）運要素が無視できないことも明らかと言えるかもしれません．さらに，上の結果からも示唆されますが，Acceptよりも高い評価をする査読者はほぼいないことも統計的に報告されています．今回，Borderline Ac cept/Rejectについては，控えめに使うようにと指示があったのですが， 30%を超える頻度で使用されていたようです．今後も同様の評価方法が続くのであれば，Weak Accept以上を狙って論文を書き，Borderline Rejectに対してリバッタルで反転させることが重要になるかと推察します．（私の論文はこのケースでした．）今回採択された私の論文（Diversity Maximization in the Presence of Outliers）は，アウトライアが存在するデータの集合の要約を作成する（n個からk個に削減する）際に多様性を最大化しつつアウトライアを含まない部分集合を計算する問題に取り組んだものです．アウトライアが存在しないケースは長年研究されていたのですが，実データのようにnoisy なデータが含まれている想定に初めて貢献しました．Diversity Maximi zation問題は（アウトライアが無くても）NP困難であり，多項式時間で1 /2以上の近似ができないことが証明されています．本論文では，（1）前処理なし，オンライン時間がデータ数に線形，近似boundが1/2，アウトライアを出力に含まない，を保証したアルゴリズム，および（2）前処理時間がデータ数に線形，オンライン時間がデータ数に依存しない，近似boundが（ほぼ）1/6，アウトライアを出力に含まない確率が一定，を保証したアルゴリズムを提案しています．残念ながら口頭発表には選出されず，ポスター発表のみ行いました．ハイブリッドという特性も影響していると思いますが，私の発表日ではポスター掲載率もぱっと見で半分程度であり，オンライン開催で課題とされているポスターセッションの難しさを感じました．口頭発表セッションにおいても事前提出のビデオを再生しただけ，といったものもあったようで，それが良いか悪いかは分かりませんが，今後（国際）会議のセッションがどのように構成・運営されていくかは注目すべき点かと思いました．最後に，AAAI-24はカナダのバンクーバーにて開催予定とのことです．Co vid-19に由来する規制が段々緩和されており，海外渡航も一時期よりはかなり障壁が下がったと思います．（コロナ前よりは準備が必要な書類等が多いですが，ワシントンD.C.への渡航で不便を感じる点は特にありませんでした．）また，DEIMでも機械学習関連の研究に関する発表が増えており，AAAIのスコープに入るものもたくさんあると思いますので，そのような研究をされている方は投稿を検討してみてはいかがでしょうか．（天方大地大阪大学大学院情報科学研究科） ======================================================================== -- Makoto YUI <myui AT treasure-data.com> Principal Engineer, Arm Treasure Data. http://myui.github.io/

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論文募集IEEE BITS2023

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。毎年IEEE SMARTCOMPに併設して実施しております「ビッグデータとセキュリティに関するワークショップ」BITS2023 につきまして、投稿締切が4/15に延長となりましたので、お知らせいたします。今年は、米国のナッシュビル（テネシー州）で、6/26-30に開催予定(WSは6/26）です。特にビッグデータやIoTに関するセキュリティ（理論〜応用まで）に関する研究成果の発表の場として投稿をいただければ幸いです。 === CALL FOR PAPERS - The 7th IEEE International Workshop on Big Data and IoT Security in Smart Computing During SMARTCOMP 2023 (June 26, 2023, Nashville, Tennessee) https://www.yama.info.waseda.ac.jp/en/bits2023 Call for Papers Smart computing aims at improving the quality of life and experience in modern society and represents the next wave of computing. Key technologies for realizing smart computing include sensing, IoTs, mobile and pervasive computing, cyber-physical-social systems, big data, machine learning, data analytics, and social and cognitive computing. Smart computing helps to solve a wide variety of societal challenges related to transportation, energy, healthcare, finance, disaster management, and so on. At the core of all such systems and applications, critical issues include security, privacy, reliability, resiliency, robustness, and efficiency. Indeed, to boost the development of big data applications in smart computing, data security, data traceability as well as efficiency are extremely important. After successful previously holding three IEEE International Workshops on Big Data and IoT Security in Smart Computing (IEEE BITS 2017/2018/2019/2020/2021/2022), the 7th workshop, IEEE BITS 2023, will be held focusing on theories and implementations of security, privacy, reliability, resiliency, and robustness secure computing and efficient data management in Cloud/IoT environment. BITS is a full-day workshop that is going to be organized in conjunction in conjunction with the 9th IEEE International Conference on Smart Computing (SmartComp2023) in June 2023. The topics to be addressed at BITS2023 will include but are not limited to, theoretical or practical aspects of big data and IoT in smart computing and cyber-physical systems. Papers describing experience on real prototype implementations are also welcome. Submissions should be targeted to one of the following sub-topics: - Anonymity for big data - Big data management and its efficiency in Smart Computing - Cloud security and privacy policies - Data traceability for big data - Distributed systems security - Encryption theory and its implementations for big data - IoT services and applications in Smart Computing - Legal study for big data - Machine learning in Smart Computing - Privacy risk assessment - Secure computation for big data - Security management - Side-channel attacks in Smart Computing - Trust, security, privacy, and data provenance issues in Smart Computing - Privacy issues for big data - Security and privacy issues in various smart computing applications such as transportation, energy, environmental, smart city, healthcare, and social media Submission Guidelines: Paper submissions should be no longer than 6 pages and formatted according to the IEEE conference template. Papers must be submitted electronically as PDF files through EDAS by selecting the BITS2023 track. All submitted papers will be subject to peer reviews by Technical Program Committee members and other experts in the field. All presented papers will be published in the SmartComp2023 conference proceedings and submitted to the IEEE Xplore Digital Library. All accepted papers will be EI indexed. IEEE conference template https://www.ieee.org/conferences/publishing/templates.html Submissions must be made via EDAS: https://edas.info/newPaper.php?c=30638&track=116287 General Co-Chairs Hayato Yamana, Waseda University, Japan Sajal K. Das, Missouri Univ. of Science and Technology, USA Technical Program Co-Chairs Shameek Bhattacharjee, Western Michigan University, USA Keiichi Yasumoto, Nara Institute of Science and Technology, Japan ?Technical Program Committee - Abhishek Dubey, Vanderbilt University, USA - Jose Paolo Talusan, Vanderbilt University, USA - Kana Shimizu, Waseda University, Japan - Masato Oguchi, Ochanomizu University, Japan - Nicola Bena, University of Milan, Italy - Saneyasu YAMAGUCHI, Kogakuin University, Japan Important Dates Paper Submission Deadline: April 15, 2023 (Extended from April 1st) Accepted Notification: May 3, 2023 Camera Ready Deadline: May 10, 2023 Workshop Date: during SMARTCOMP 2023 ********************************************** ------------------------------------------------------------

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NTCIR-17 タスク参加募集案内

by Takehiro Yamamoto

日本データベース学会の皆様，兵庫県立大学の山本岳洋です． 2023年12月にかけてNTCIR-17が行われています。 NTCIR-17では追加で新しく3件のタスクを採択し、情報検索・自然言語処理に関する9つのタスクが実施されています。どのタスクもまだ参加登録を受け付けておりますので、ぜひともご参加を検討いただければと思います。参加登録：https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/howto-ja.html タスクの概要：https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/tasks-ja.html 参加登録締切（タスクによって異なるのでご注意ください）： - FinArg-1 2023年07月10日 - Lifelog-5(new) 2023年07月01日 - MedNLP-SC 2023年06月01日 - QA Lab-PoliInfo-4 2023年07月01日 - SS-2(new) 2023年06月01日 - FairWeb-1 2023年04月15日 - Transfer 2023年05月01日 - UFO 2023年07月01日 - ULTRE-2(new) 2023年07月01日 _________________________________________________________ 　　NTCIR-17 タスク参加募集　　CALL FOR NTCIR-17 TASK PARTICIPATION _________________________________________________________ NTCIR-17では共通のデータセットを用いて研究を行う、 9つの共有タスクへの参加チームを募集中です。情報アクセスに関する研究をされている大学の方、企業で研究をなさっている方、または情報学に興味のある方、大規模なテストコレクションを用いた検索、質問応答、自然言語処理に関心のある研究グループはどなたでも歓迎します。どうぞ、奮ってご参加ください。 == NTCIRとは == 情報検索や自然言語処理、データベースなどの技術を中核とする情報アクセス技術の開発は、ウェブへのアクセスやテキストデータ、様々なセンサーデータから得られるビッグデータの利活用のために、その重要性を増しつつあります。情報アクセス技術の評価には、研究者の協同作業の結果として作成される「テストコレクション」に基づく評価が欠かせません。NTCIRは、数多くの研究者の協力の下で、その評価基盤の形成に過去20年以上に渡って取り組み、技術の発展に貢献してきました。その評価タスク数はのべ90を超え、タスクへの総参加グループ数は、国内・海外併せて1,000以上にものぼります。さらに、現在、4,600以上の研究グループが NTCIRテストコレクションを研究目的で利用しています。 NTCIRでは、日々開発される新しい技術に対する評価手法を模索しつつ、活動を進めております。 == NTCIR-17タスク == NTCIR-17では9つのタスクを採択いたしました。各タスクの詳しい内容は、以下のページをご覧ください：タスク概要ページ：https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/tasks-ja.html タスクの概要スライド：https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/kickoff-ja.html ---------------------------------------------------------------------------- CORE TASKS FinArg-1：Fine-grained Argument Understanding in Financial Analysis "Fine-grained Argument Mining in Financial Narratives" Website：https://sites.google.com/nlg.csie.ntu.edu.tw/finarg-1/ Lifelog-5: Personal Lifelog Organisation & Retrieva "Multimedia retrieval for lifelog dataset" Website: http://lifelogsearch.org/ntcir-lifelog/ MedNLP-SC：Medial Natural Language Processing for Social media and Clinical texts "ソーシャルメディアと医療テキストのための医療言語処理" Website：https://sociocom.naist.jp/mednlp-sc QA Lab-PoliInfo-4：QA Lab for Political Information-4 "政治情報に関するフェイクニュース検出やファクトチェッキング" Website：https://sites.google.com/view/poliinfo4/ SS-2: Session Search "Chinese Session Search" Website: http://www.thuir.cn/session-search PILOT TASKS FairWeb-1：FairWeb-1 "ひとつもしくはふたつの属性集合を伴う各トピックに対し、適合する情報を含みかつグループフェアな検索結果を返す" Website：http://ntcir-rcir.computing.dcu.ie/ Transfer：Resource Transfer Based Dense Retrieval "資源横断技術を用いた密検索" Website：https://hcir.slis.tsukuba.ac.jp/project/ntcir-transfer/ UFO：Understanding of non-Financial Objects in Financial Reports "有価証券報告書の表とテキストを対象とした情報抽出" Website：https://sites.google.com/view/ntcir17-ufo/ ULTRE-2: Unbiased Learning to Rank Evaluation Task 2 "Evaluating the effectiveness and robustness of unbiased learning to rank models" == NTCIR-17 参加登録方法 == 1. タスク参加の手引きをご確認ください： https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/howto-ja.html 2. 参加登録を行ってください： https://ntcir.nii.ac.jp/index.php/ntcir-17-registration-form/ == スケジュール == （*スケジュールは各タスクにより異なります。詳しくは各タスクのページをご確認ください。） 2022年 9月：NTCIR-17 キックオフ（オンライン開催（zoom）） 2023年 1月：データセット配布開始* 2023年 1月-6月：予備テスト（Dry Run）* 2023年 5月-7月：本テスト（Formal Run）* 2023年 8月 1日：評価結果の参加者への返送 2023年 8月 1日：タスク概要論文一部公開 2023年 9月 1日：NTCIR-17タスク参加者論文（ドラフト）提出締切 2023年11月 1日：NTCIR-17タスク参加者論文・タスク概要論文　提出最終締切 2023年12月12日-15日：NTCIR-17 カンファレンス（NII, 東京） == お問い合わせ == タスクの詳細については、NTCIR-17 Program Co-Chairs：ntc17-pcc(a)nii.ac.jp　、もしくは、各タスクのオーガナイザにお問い合わせください。オンライン登録や過去のNTCIRテストコレクションについては、 NTCIR事務局：ntc-secretariat(a)nii.ac.jp　までお問い合わせください。みなさまのご参加を心よりお待ちしています。 NTCIR-17 Program Co-Chairs：山本岳洋（兵庫県立大学） Zhicheng Dou（Renmin University of China, China） NTCIR-17 General Chairs： Charles Clarke（University of Waterloo, Canada）神門　典子（国立情報学研究所）加藤　誠（筑波大学）刘奕群（清華大学, China） -- Takehiro Yamamoto, Associate Professor Graduate School of Information Science, University of Hyogo Email: t.yamamoto(a)gsis.u-hyogo.ac.jp Tel: 078-794-5212 Lab: https://yamamotolab.net/ HP: https://rerank-lab.org/

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AIRC, AIST: Call for Postdoctoral Researchers, Research Assistants and Research Interns

by ShaikhSalman

Call for Postdoctoral Researchers, Research Assistants and Research Interns We, at the Artificial Intelligence Research Center (AIRC), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) - Tokyo, are looking for postdoctoral researchers, research assistants and research interns. The candidate is expected to work in one of the following directions: 1) Scalable and distributed graph processing / dynamic graphs / stream processing of graphs. The applicant is expected to work on the research and development related to distributed, scalable and real-time graph processing. A background in graph processing and big data processing platforms is desirable. 2) Big spatial data / real-time data integration and processing. The applicant is expected to work on the research and development related to distributed and scalable spatial data processing using state of the art big data processing platforms. A background in big data processing platforms is desirable. 3) Graph analysis and graph learning, with emphasis on accelerating, scaling up these technologies and applying them to large-scale data. The topics include but not limited to: (a) Graph neural network (GNN); (b) Graph embedding; (c) Graph analysis community detection, graph/node classification, link prediction, node ranking, centrality); (d) Knowledge Graph (KG); (e) Temporal-spatial graphs; (f) Fairness, interpretability and explainability for graph learning; (g) Differentially private analysis of graphs; (h) Federated graph machine learning; (i) AutoML for graphs; (j) Various types of graphs (bipartite graph, multi-layer graphs, signed graphs, heterogeneous graphs); (k) large-scale graph visualization; (l) Applications of these technologies, such as recommender systems, point clouds, anomaly detection, text classification, image classification, sentiment analysis, question answering, emergency behaviors modeling and prediction, drug discovery, social influence prediction, traffic forecasting, neural machine translation, etc. Desired candidate attributes (satisfying a few of the attributes is enough): - Database concepts - Knowledge of distributed and parallel computing - Knowledge of machine learning / deep learning / graph learning / data mining - Good coding skills in java and/or python - Experience of version control system - Strong analytical and problem-solving skills Interested candidates may send their resume to the following email address: shaikh.salman(a)aist.go.jp AIRC homepage: https://www.airc.aist.go.jp/en/teams/ Thank you very much. Best Regards, --- Salman Ahmed Shaikh (Ph.D.) Senior Researcher Artificial Intelligence Research Center (AIRC) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) Tokyo Waterfront 2-4-7 Aomi, Koto-ku, Tokyo 135-0064 JAPAN Email: shaikh.salman(a)aist.go.jp

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喜連川先生NII退職記念講演会２

by Akiyo Nadamoto

日本データベース学会のみなさまいつもお世話になっております．灘本＠甲南大です．（重複して受信された場合はご容赦くださいませ．）早速，多くの方にオンライン参加の問い合わせをいただきましたので，オンライン参加も含めて，喜連川先生のNIIご退職記念講演会の申し込み方法をお送りいたします． (みなさまご存じかと存じますが，前DBSJ会長喜連川先生は2022年度特別功績賞を受賞されております．) ＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋喜連川優所長退職記念講演会日時：3月24日（金）15:00-17:30 会場：如水会館　オリオンルーム　＆　オンラインお申込： ■オンラインでご参加の場合接続情報等は、以下のフォームからご登録ください。 https://reg.nii.ac.jp/m?f=1606 ■喜連川所長講演オンサイトでご参加の場合お手数ですが、喜連川所長講演にオンサイト会場（如水会館）でのご参加をご希望の方は、以下のフォームよりご登録ください。 https://reg.nii.ac.jp/m?f=1649 会場：如水会館　オリオンルーム〒101-0003　東京都千代田区一ッ橋2-1-1 https://www.kaikan.co.jp/josui/access.html （国立情報学研究所横です。地下鉄でお越しの場合は、竹橋駅もしくは神保町駅をご利用ください）なお、会場の座席数に限りがありますので、定員に達した場合、先着順での受付とさせていただきます。受付開始時間等は、来週、改めてご案内申し上げます。どうぞよろしくお願いいたします． -- 甲南大学知能情報学部灘本明代<nadamoto(a)konan-u.ac.jp> 〒658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本8-9-1 TEL:078-435-2789

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喜連川先生NII退職記念講演会

by Akiyo Nadamoto

日本データベース学会の皆様お世話になっております灘本＠甲南大です．（重複して受信された場合はご容赦くださいませ．） DBSJ前会長の喜連川先生が，今年でNII所長をご退職されます．そこで，喜連川先生のNIIご退職記念講演の申し込みをお送りいたします．オンサイトでの聴講の申し込みでございます．先着順ですので，ご希望の方はお早めにお申し込みくださいませ． ■喜連川優所長退職記念講演会日時：3月24日（金）15:00-17:30 会場：如水会館　オリオンルーム〒101-0003　東京都千代田区一ッ橋2-1-1 https://www.kaikan.co.jp/josui/access.html （国立情報学研究所横です。地下鉄でお越しの場合は、竹橋駅もしくは神保町駅をご利用ください）お手数ですが、オンサイト会場（如水会館）でのご参加をご希望の方は、以下のフォームよりお申し込みいただけますと幸いです。 URL 　https://reg.nii.ac.jp/m?f=1649 なお、会場の座席数に限りがありますので、定員に達した場合、先着順での受付とさせていただきます。受付開始時間等は、来週、改めてご案内申し上げます。何卒よろしくお願い申し上げます。「2022年度国立情報学研究所退職記念講演会」受付事務局国立情報学研究所総務課総務チーム mail： taikanlecr4(a)nii.ac.jp どうぞよろしくお願いいたします． -- 甲南大学知能情報学部灘本明代<nadamoto(a)konan-u.ac.jp> 〒658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本8-9-1 TEL:078-435-2789

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横田治夫先生最終講義のオンライン参加のご案内

by Jun MIYAZAKI

日本データベース学会の皆様東工大の宮崎です。日本データベース学会に多大な貢献をなされている横田治夫先生は、この3月末日をもって定年を迎えられ、東京工業大学を退職されます。直前のご案内となりますが、下記の通り今週末3月18日(土)10時より横田先生の最終講義が行われ、本講義をオンラインで配信することとなりました。ご多用中とは存じますが、万障お繰り合わせの上ご参加下さい。なお、会場の調整の都合上案内が直前になりましたこと、お許し下さい。記 ***************************************************** ＊横田治夫先生最終講義＊日時: 3月18日(土) 10:00-12:00 場所: オンライン(Zoom) 申込方法: 下のGoogleフォームからお申込み下さい。返信メールに参加方法の詳細が記載されています。万一返信メールが届かない場合は、連絡先・問合せ先にご連絡下さい。 https://forms.gle/nstocfwZ4nssXKn78 備考: 会場のネットワークの状況により、配信が乱れたり停止する可能性がございます。予めご了承下さい。連絡先・問合せ先: 東京工業大学情報理工学院横田(治)研究室内　横田先生退職記念祝賀会実行委員会 E-mail: prof-yokota-2303(a)lsc.c.titech.ac.jp ***************************************************** 以上 -- 宮崎純〒152-8550 東京都目黒区大岡山2-12-1 W8-63 東京工業大学情報理工学院情報工学系

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CFP: 医療言語処理シェアードタスクNTCIR-17 MedNLP-SC

by Shoko Wakamiya

日本データベース学会の皆さま奈良先端科学技術大学院大学の若宮と申します．医療言語処理シェアードタスクNTCIR-17 Medical Natural Language Processing for Social media and Clinical texts (MedNLP-SC) のご案内です． ============================================ NTCIR-17 MedNLP-SC https://sociocom.naist.jp/mednlp-sc/ タスク参加登録締切: 2023年6月1日 ============================================ 近年，医療記録が電子化されることが多くなり，医療分野における情報処理技術の重要性が高まっています．しかし，日本語をはじめとした非英語圏では匿名化された医療テキストデータがまだ多くありません．このような状況を打開するため，我々は，ソーシャルメディアデータと医療文書（読影レポート）を用いた医療言語処理シェアードタスク・ワークショップを企画しています．下記ページにてサンプルデータを公開しておりますので，ご覧いただき，ご参加をご検討いただければ幸いです． https://sociocom.naist.jp/mednlp-sc/ ---------------- コーパス・タスク ---------------- MedNLP-SCタスクには2種類のコーパスに基づく2つのサブタスクがあります. コーパス： ◎ Social Media コーパス（日本語，英語，ドイツ語，フランス語）ソーシャルメディアのデータセットです．日本語のツイートデータをもとに擬似テキストデータを生成し，人手でアノテーションを行ったあと，英語，ドイツ語，フランス語に機械翻訳して作成した，日本語，英語，ドイツ語，フランス語のパラレルコーパスです． ◎ MedTxt-RR コーパス（日本語）肺癌CT画像15症例に対し，複数人の放射線医がレポートを記述したデータセットです．サブタスク： ◎ Social Media (SM) サブタスク薬物有害事象 (Adverse drug event detection, ADE) 情報を抽出するタスクです． 24のADE症状の有無のラベルを各テキストに付与するタスクです．言語に基づく4つのトラック (Japanese, English, German, French) があります． ◎ Radiology Report (RR) サブタスク放射線科の読影レポートを複数の基準で分類する際のNLPモデルの汎化能力を評価するために，がんの病期分類 (TNM staging) を行うタスクです．あらかじめ定義された基準に従って，腫瘍 (T)，リンパ節 (N)，転移 (M)，臨床病期 (cStage) の4つのラベルを各レポートに付与するタスクです．日本語のトラックのみとなります． ------------------ 今後のスケジュール ------------------ * March 2023: データセット配布（仮） * June 1, 2023: タスク参加登録締切 * July 2023: 本テスト (Formal Run) * August 1, 2023: 評価結果の返送 * August 1, 2023: タスク概要論文一部公開 * September 1, 2023: タスク参加者論文（ドラフト）提出締切 * November 1, 2023: タスク参加者論文・タスク概要論文提出最終締切 * December 12-15, 2023: NTCIR-16 カンファレンス（NII, 東京） ------ 主催者 ------ (JAPAN) Eiji Aramaki, Ph.D. (NAIST, Japan) Yuta Nakamura, M.D. (The University of Tokyo, Japan) Shoko Wakamiya, Ph.D. (NAIST, Japan) Shuntaro Yada, Ph.D. (NAIST, Japan) Shouhei Hanaoka, M.D., Ph.D. (The University of Tokyo, Japan) Gabriel Herman Bernardim Andrade (NAIST, Japan) Faith Wavinya Mutinda (NAIST, Japan) Noriki Nishida, Ph.D. (RIKEN, Japan) Tomohiro Nishiyama (NAIST, Japan) Hiroki Teranishi, Ph.D. (RIKEN, Japan) Narumi Tokunaga (RIKEN, Japan) Akiko Aizawa, Ph.D. (NII, Japan) Yuji Matsumoto, Ph.D. (RIKEN, Japan) (CNRS, France) Cyril Grouin, Ph.D. (Université Paris-Saclay, CNRS, LISN, France) Thomas Lavergne, Ph.D. (Université Paris-Saclay, CNRS, LISN, France) Aurélie Névéol, Ph.D. (Université Paris-Saclay, CNRS, LISN, France) Patrick Paroubek, Ph.D. (Université Paris-Saclay, CNRS, LISN, France) Lisa Raithel (DFKI, Germany, TU Berlin, Germany, and Université Paris-Saclay, CNRS, LISN, France) Hui-Syuan Yeh (Université Paris-Saclay, CNRS, LISN, France) Pierre Zweigenbaum, Ph.D. (Université Paris-Saclay, CNRS, LISN, France) (DFKI, Germany) Roland Roller, Ph.D. (DFKI, Germany) Philippe Thomas, Ph.D. (DFKI, Germany) * MedNLP-SC連絡先：mednlp-sc[at]is.naist.jp

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言語処理学会第29回年次大会（NLP2023）開催案内（開催3/13-3/17）

by Tanaka, Shun

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）， NLP2023広報担当の田中と申します．言語処理学会第29回年次大会（NLP2023）の開催が迫りましたのでご案内いたします． NLP2023は，2023年3月13～17日の期間，5日間の日程で開催いたします． ○ 大会Webサイト https://www.anlp.jp/nlp2023/ ○ 大会Twitterアカウント（@anlpmeeting） https://twitter.com/anlpmeeting 本大会から，開催に先立ち，予稿集を一般公開することにいたしました．下記のWebサイトからご覧いただけます． https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2023/index.html また，本大会の招待講演はYouTubeチャンネルを通じて一般公開することになりました．参加登録の有無に関わらず，どなたでもご覧いただけます．詳細は下記のWebサイトをご確認ください．【大会Webサイト】 https://www.anlp.jp/nlp2023/#invited_lecture 【言語処理学会 ANLP YouTube Channel（ライブ）】 https://www.youtube.com/@anlpyoutubechannel7888/streams 【招待講演（2件）】・3月15日(水) 16:10-17:10 谷口忠大先生（立命館大学）「社会における分散的ベイズ推論としての記号創発～集合的予測符号化としての言語観～」・3月16日(木) 16:10-17:10 田窪行則先生（国立国語研究所）「危機言語の記録・維持・再生の諸問題：琉球諸語を中心に」なお，本大会への直前登録は2023年3月10日正午までとなっております．参加される方は忘れずにご登録ください． https://www.anlp.jp/nlp2023/#registration ============================================================== 大会委員会委員長松田寛（リクルート）大会プログラム委員会委員長東中竜一郎（名古屋大）大会実行委員会委員長石野亜耶（広島経済大） =========================================================== --- 株式会社JX通信社執行役員 NewsDigest事業部長田中駿 (Shun Tanaka) 080-3015-6827 s.tanaka(a)jxpress.net

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Call for Postdoctoral Researchers, Research Assistants and Research Interns

by ShaikhSalman

Call for Postdoctoral Researchers, Research Assistants and Research Interns We, at the Artificial Intelligence Research Center (AIRC), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) - Tokyo, are looking for postdoctoral researchers, research assistants and research interns. The candidate is expected to work in one of the following directions: 1) Scalable and distributed graph processing / dynamic graphs / stream processing of graphs. The applicant is expected to work on the research and development related to distributed, scalable and real-time graph processing. A background in graph processing and big data processing platforms is desirable. 2) Robust AI by Integration of Knowledge Representation and Machine Learning. The applicant is expected to work on the development of innovative fundamental technologies that combine symbolic reasoning and statistical learning. A background in Artificial Intelligence is expected, in at least one of the two areas of Knowledge Representation and Reasoning, and/or Machine Learning. Themes of research may include but are not restricted to: robust / explainable AI, opinion diffusion, belief change, fact checking, logic programming. 3) Big spatial data / real-time data integration and processing. The applicant is expected to work on the research and development related to distributed and scalable spatial data processing using state of the art big data processing platforms. A background in big data processing platforms is desirable. 4) Graph analysis and graph learning, with emphasis on accelerating, scaling up these technologies and applying them to large-scale data. The topics include but not limited to: (a) Graph neural network (GNN); (b) Graph embedding; (c) Graph analysis community detection, graph/node classification, link prediction, node ranking, centrality); (d) Knowledge Graph (KG); (e) Temporal-spatial graphs; (f) Fairness, interpretability and explainability for graph learning; (g) Differentially private analysis of graphs; (h) Federated graph machine learning; (i) AutoML for graphs; (j) Various types of graphs (bipartite graph, multi-layer graphs, signed graphs, heterogeneous graphs); (k) large-scale graph visualization; (l) Applications of these technologies, such as recommender systems, point clouds, anomaly detection, text classification, image classification, sentiment analysis, question answering, emergency behaviors modeling and prediction, drug discovery, social influence prediction, traffic forecasting, neural machine translation, etc. Desired candidate attributes (satisfying a few of the attributes is enough): - Database concepts - Knowledge of distributed and parallel computing - Knowledge of machine learning / deep learning / graph learning / data mining - Good coding skills in java and/or python - Experience of version control system - Strong analytical and problem-solving skills Interested candidates may send their resume to the following email address: shaikh.salman(a)aist.go.jp AIRC homepage: https://www.airc.aist.go.jp/en/teams/ Thank you very much. Best Regards, --- Salman Ahmed Shaikh (Ph.D.) Senior Researcher Artificial Intelligence Research Center (AIRC) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) Tokyo Waterfront 2-4-7 Aomi, Koto-ku, Tokyo 135-0064 JAPAN Email: shaikh.salman(a)aist.go.jp

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