「自然言語処理研究会優秀研究賞」の新設

自然言語処理研究会では、自然言語処理に関する研究開発を幅広くタイムリー
に奨励することを目的として、第220回研究会から新しい表彰制度「自然言語
処理研究会優秀研究賞」を設置します。これは、各回の研究会において投稿さ
れる予稿の中から新規性、有用性、斬新性、将来性等の点で特に優れたものを
表彰するものです。表彰件数は全体の10%程度とし、研究会の幹事と運営委員
からなる選考委員会が選考します。選考は事前に行い、研究会開催時の最後に
発表・表彰します。また、表彰論文は原則として情報処理学会論文誌ジャーナ
ルに「推薦論文」として推薦されます。

NL220 の優秀研究賞選考については、運営委員からなる選考委員会の推薦論文
に基づき、推薦者の多い2本の論文を最終候補として議論した結果、両方とも
格段に優れているため甲乙つけ難い、という結論になりました。今回は投稿件
数が14件であり、全体の10%程度という枠を考慮して2件選択することとして、
選考委員会としては以下の2本に授賞することに決定しました。

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「隠れセミマルコフモデルに基づく品詞と単語の同時ベイズ学習」
内海 慶,塚原 裕史 (デンソーアイティーラボラトリ),
持橋 大地 (統計数理研究所)

本論文では単語の境界と品詞に相当する隠れクラスを同時に学習す
る教師なし形態素解析手法が提案されており、提案モデルを用いる
ことで分かち書きおよび品詞(隠れクラス)付与を行うことが可能
である。品詞の付与は、従来の教師なし形態素解析手法では扱われ
ておらず、手法の新規性・独創性は高い。高速化等の課題はあるが、
今後の展開に期待ができる。

「意味と構造の構成演算と類似度学習における非線形性」
椿 真史,Duh Kevin,新保 仁,松本 裕治 (奈良先端科学技術大学院大学)

本研究は文間の意味的類似度を扱うものであり、単語ベクトル空間
モデルにおける意味の構成性とカーネル法による非線形類似度学習
の2つのアプローチを融合する新規性の高い手法により、シンプル
で実装が容易でありながら、既存研究の最高性能に迫る高い性能を
実現した点が高く評価できる。論文も新規性や優位性等に関してポ
イントが明確に述べられており、論文としての完成度も高い。

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選考基準・選考方法について暫くは試行錯誤の必要があると思いますが、制度
の不備を恐れて設置を躊躇するよりは、たとえ不完全なものであっても、優れ
た研究を賞賛する機会を少しでも増やし、研究コミュニティ全体を盛り上げて
いく方が良いと考えています。自然言語処理を愛するすべての人にとって有益
な賞に育てていきたいと考えていますので、ご意見、アイデアなどお寄せいた
だければ幸いです。

情報処理学会自然言語処理研究会研究運営委員会

主査
乾 健太郎 東北大学

幹事
岡崎 直観 東北大学
小町 守 首都大学東京
森 信介 京都大学

運営委員
赤峯 享 日本電気(株)
荒瀬 由紀 大阪大学
安藤 一秋 香川大学
金丸 敏幸 京都大学
木村 俊也 (株)ミクシィ
黒田 由加 (株)東芝
古宮 嘉那子 茨城大学
高橋 哲郎 (株)富士通研究所
新里 圭司 (株)楽天
鈴木 祥子 日本アイ・ビー・エム(株)
堂坂 浩二 秋田県立大学
西川 仁 日本電信電話(株)
橋本 力 独立行政法人 情報通信機構
桝井 文人 北見工業大学
松原 茂樹 名古屋大学
宮尾 祐介 国立情報学研究所
村田 真樹 鳥取大学
持橋 大地 統計数理研究所
Kevin Duh 奈良先端科学技術大学院大学