情報処理学会 第252回自然言語処理研究会 参加募集

●日程: 2022年6月29日(水) 9:55-18:00 (1日のみの開催に変更しました)
●会場: オンライン(Zoom)

●参加申し込み:
参加を希望される方は情報処理学会マイページの「会員メニュー」->「イベント一覧・申込」より参加申込をお願いいたします(当日でも申込可能).
非会員の方もマイページを開設してお申し込みください.

参加申込をしていただくと,会場のURL情報や研究報告のダウンロード方法を記載したメールをお送りします.
参加費無料の研究会登録会員/ジュニア会員も,URLの取得と参加者数の把握のため,マイページより参加申込をしてくださいますようお願いいたします.

学会サイトの「イベントに参加申込される方へ」もご参照ください.
https://www.ipsj.or.jp/member/event_moshikomi.html

●参加費:
NL研究会登録者:無料
情報処理学会ジュニア会員:無料
情報処理学会正会員、賛助会員、名誉会員:1,500円
情報処理学会学生会員:500円
情報処理学会非会員(一般):2,500円
情報処理学会非会員(学生):2,500円

●問い合わせ先:
内田ゆず(北海学園大学)
E-mail: yuzu[AT]hgu.jp

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プログラム
6月29日(水)
[09:55-10:00] オープニング
[10:00-12:00] 深層学習の根拠・性能調査(4件)
[12:00-13:00] 昼休み
[13:00-15:00] 言語分析・評価(4件)
[15:15-17:45] 対話(5件)
[17:45-18:00] 表彰式・クロージング

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※若手奨励賞の対象者には著者名の前に「○」を付けています.

[10:00-12:00] 深層学習の根拠・性能調査(4件)

(1) BERTによる日本文学作品の著者分類とその分類根拠の分析
○中村 梓甫, 染谷 大河, 原田 宥都(東京大学), 持橋 大地(統計数理研究所), 大関 洋平(東京大学)

本研究では文書分類タスクを解いたBERTのAttentionを可視化することで、BERTが何を著者分類の根拠としているか考察を行う。分類には明治から昭和期の日本文学作品を使用し、BERTで著者15人の分類を行った結果、著者予測精度は80%を超えた。BERTが何を根拠としてその著者と判断したのか調べるためAttentionの可視化を行い、強くAttentionが当たっている箇所の傾向を分析した。結果として、読点や機能語が特徴的な群、代名詞が特徴的な群、専門用語や造語などその作品特有の名詞が特徴的な群、など5つの群に分類することができた。

(2) BERTにおける文書分類の判断根拠の提示に関する一考察
○為栗 敦生, 高橋 良颯, 山口 実靖(工学院大学)

深層学習は自然言語処理などの発展に大きな貢献をしているが,深層学習は正しい結論を導き出せるがその判断根拠が分からないブラックボックスであるとの指摘がある.この指摘に対して,判断根拠を提示する研究が取り組まれている.我々は過去に,Self-Attentionに基づく深層学習による文書の話題分類タスクに対して判断根拠を提示する手法を提案し,性能評価によりその有効性を示した.本稿では,当該手法をBERTに適用することにつていて考察する.具体的には,マスク機能を用いた判断根拠の提示に関する考察や,BERTに適用する上での課題について考察を行う.

(3) 対照学習を利用した日本語PromptBERTの構築
○芝山 直希(茨城大学), 古宮 嘉那子(東京農工大学), 新納 浩幸(茨城大学)

文の埋め込み表現は自然言語処理の多くのタスクで必要とされ、従来より様々な構築手法が提案されている。その中で、近年、 PromptBERT という BERT を用いた文の埋め込み表現の構築手法が提案された。これは簡易な手法であるにも関わらず、高い性能を示すが、言語に応じた適切なテンプレートの設計を必要とする。本論文では日本語 PromptBERT のためのテンプレートをいくつか考案し、それらを組み合わせた対照学習から日本語 PromptBERT を構築した。リクルート社が公開している含意関係推論データセット JRTE を用いた実験では、構築した PromptBERT が SentenceBERT や ConSERT よりも良い性能を示した。

(4) BERTを用いた観光地の「雰囲気」を味わえるお菓子の試作
○村上 和隆(山形大学), 本橋 洋介(NEC)

山形の観光地に対するレビューを分析し、その観光地の雰囲気を表現した和菓子を開発した。具体的にはBERTを用いて観光地のレビューの味を予測することで、その観光地の雰囲気を表現した。本稿では、レビューの文章から人間の感じる感覚を味に変換する方法と、それを用いた商品開発の方法、出来上がった商品の評価方法について説明する。

[13:00-15:00] 言語分析・評価(4件)

(5) 自然言語処理においての代名詞特定
○ジョ ジョンウォン, 萩原 威志(新潟大学)

色んな分野でのAI発展において、AIが専門家たちだけではなく一般大衆の生活にまで影響を及ぼすためには使いやすいオペレーションシステムが必要になる。そのOSは最終的には自然言語で人とコミュニケーションをとり、使用者個人に適応したAIになるはずである。そのためには使用者が使う多義的表現も記憶として学習し、認識しなければならない。本研究では多義的意味を持つ代名詞を特定させることで使用者個人に適応した自然言語処理AIの技術向上を目的とする。

(6) 日本語文の文節シャッフルによるData Augmentation
○高萩 恭介, 新納 浩幸(茨城大学)

教師あり学習に用いるData Augmentation(DA)とは,ラベル付きデータに対して,ラベルを変えずにデータに何らかの変換を施し,変換後のデータを拡張データとして訓練データに追加する手法である.DAを適用するデータが文である場合,データ変換時に文の意味が変化してしまうと,拡張データがノイズとなる可能性がある.そのため,変換時に文の意味が変わらないようにする必要がある.本研究では,日本語の場合,係り受け関係が崩れていない限り,文節の順序を変更しても文の意味が変化しないことに着目し,文のデータ変換として文節の係り受け関係を考慮した文節のシャッフルを行うDA手法を提案する.実験ではlivedoorニュースコーパスを用いた文書分類タスクを設定し,提案手法の有効性を示した.また文節の係り受け関係を考慮せずに文節のシャッフルを行う場合との比較、訓練データのサイズと提案手法の効果との関係,及び対照学習への利用に関して考察した.

(7) 文法誤り訂正における訂正難易度の判別可能性
○五藤 巧(奈良先端科学技術大学院大学), 永田 亮(甲南大学/理化学研究所), 三田 雅人(理化学研究所)

文法誤り訂正では幅広い種類の誤りが訂正できるが,その性能評価には課題が残る.具体的には,訂正難易度が異なる誤りを一律に評価しているという課題である.訂正難易度の定量化に関する研究は非常に少ない.そもそも人間の専門家はどの程度訂正難易度を判別できるかも明らかでない.そこで,本研究では,人間の専門家同士で訂正難易度の判別がどの程度一致するかを調査した.加えて,その結果が,機械で判別した訂正難易度とどの程度一致するかも調査した.その結果,人間同士では一致率66.4%,人間と機械では一致率64.5%であることを確認した.更に,両条件において,不一致となる原因を分析した.

(8) 表記ゆれ推定方法の影響を考慮した正解ラベル付けと食材名辞書の作成
但馬 康宏(岡山県立大学)

投稿型のレシピサイトでは数多くのレシピデータが構築される一方,表記の多様性により計算処理による分析の難しさがある.本研究では,栄養価計算のための食材の分類辞書を作成する.作成において手作業で正解ラベルを付与する必要があるが,未分類レシピを効率的に抽出する手法を提案する.さらに,その結果をレシピの出現分布に沿ったランダムな抽出と比較検討する.

[15:15-17:45] 対話(5件)

(9) 大規模言語モデルを用いたリフレーミング表現の自動生成とその評価
○河野 誠也, 湯口 彰重, 吉野 幸一郎(理化学研究所)

リフレーミングとは、ある枠組みで捉えられている物事を枠組みをはずして、違う枠組みで見ることを指す。ネガティブな発言は話し手と聞き手の双方にストレスを与える可能性がある一方で、ネガティブな発言をポジティブにリフレーミングすることで、話し手と聞き手の良好な関係の維持や自己肯定感の向上を期待することができる。このような、ネガティブな発言をポジティブにリフレーミングするような言語的配慮能力は、社会性を備えた対話システムを実現する上で重要である。本研究では、ネガティブな表現をポジティブに言い換えるリフレーミングの事例を、ウェブや書籍など複数の情報源から人手で収集し、大規模言語モデルを用いてネガティブな表現をポジティブに言い換えるリフレーミングの生成モデルの学習とその評価を行った。

(10) フレーズアライメントと文構造に基づくデータ拡張を用いた頑健な自然言語生成
○山本 賢太(京都大学), 河野 誠也(理化学研究所), 河原 達也(京都大学), 吉野 幸一郎(理化学研究所)

自然言語生成タスクは意味表現を入力として対応するテキスト(発話)を生成するタスクで,対話システムにおける重要なタスクのひとつである.近年は,ニューラルネットワークを用いた手法により,自然な言語生成が実現されている.ニューラルネットワークを用いた言語生成は学習データへの依存性が大きく,しばしば与えた意味表現にない情報を生成文に含めてしまう過生成の問題が生じる.そこで,本研究では,言語生成タスクのデータセットから意味表現を削除した学習データのバリエーションを作成するデータ拡張手法により,より頑健な自然言語生成を実現する.具体的には,学習データに含まれる意味表現に対して一部のスロットの削除を行い,この意味表現に対応して学習データ中の文を編集することで,既存の学習データに含まれない意味表現の組み合わせに対応したデータの拡張を行う.この対応取得のため,フレーズアライメントや注意機構の重みを用いる.また,文の編集を行う際にもとの文の構造を考慮する.実験では,提案法により過生成の問題を抑制しつつ,自然性も高い言語生成を行うことができることが確認された.

(11) キャプション及び物体認識ラベルを用いた画像に関連する駄洒落文の選択手法
○浅野 歴, 谷津 元樹, 森田 武史(青山学院大学)

ソーシャルロボットが画像入力より得られる周辺状況に基づいた発話を行う際,駄洒落等のユーモアを付加できれば,ユーザはロボットに対しより高い親近感を持ちうると考えられる.関連研究として,駄洒落を含む画像キャプション生成手法が提案されている.この画像キャプション生成モデルの構築には,画像とその描画内容に即した駄洒落文のペアを集めたデータセットが必要となるが,現在,日本語を対象とした本データセットは公開されておらず,本データセット作成コストが高いという課題がある.そこで,本研究では既存のキャプション生成モデルやオブジェクト検出を用いて画像から重要語を抽出し,駄洒落文を収集したコーパスから画像に合った駄洒落文を選択するためのランキング手法を提案する.MSCOCOデータセットからランダムに選択した10枚の画像に対して提案手法を用いて各画像に合った駄洒落文を選択し,10名の被験者に「駄洒落文が画像に対して適切であるか」を質問し,5段階評価を行った.その結果,評価値の平均は 3.11となり「どちらともいえない」を若干上回る結果が得られた.

(12) 複数人対話の文字起こしデータを用いた話者名推定手法に関する検討
松尾 和哉, 能登 肇, 深山 篤(日本電信電話株式会社)

複数の深層学習モデル(顔認識や音声合成など)から成るヒトデジタルツイン(ヒトDT)を元の人間(フィジカルツイン:PT)らしく振舞わせるためには,PT からしか取得できないデータを収集・意味づけし,そのデータをDT に学習させる必要がある.しかし,一つのモデルを作るためには学習データが大量に必要であり,かつその大量のデータがPT ごとに必要になるため,手動で学習データを作成することは非現実的である.そこで本研究では,この学習データの自動生成を目指す.本稿ではまず,顔画像に名前が付与されたデータを映像データから自動的に作成することを目的とし,複数人の対話を文字起こししたデータから,各話者名を推定する手法を提案する.提案手法では,人名が含まれる発言の内容の解析結果と,当該発言の直前直後のターン・テイキングを応用して,話者名を推定する.提案手法の性能を,2 種類の会話コーパスを用いて定量評価を行った.

(13) Pro/Conスコア評価器に対する推移関係を使用したメタモルフィックテスト
アーノ 有里紗, 岩間 太, 吉田 一星, 吉濱 佐知子(日本アイ・ビー・エム)

情報システムのテストは,通常,システムへの入力値とその入力値に対して期待されるシステムからの出力値(期待値)を事前に準備し,入力値に対してシステムが期待値を出力することを確認することで実施される.しかしながら,ある種のシステムでは入力に対する期待値をあらかじめ定めることが実践的に困難であることが知られており,そのようなシステムの性質をテストするための方法としてメタモルフィックテストが提案されている.機械学習により得られたモデルに依存しているモジュールや,利用コンテキストに強く依存した結果を返すシステムなどがこのようなシステムに該当するが,近年の自然言語処理を利用した一部の処理もその様なシステムであると考えられている.本論文では,自然言語処理タスクとしてstance detectionを取り上げ,文章間の賛成/反対を評価するpro/con評価器が,推移的な一貫性を持つことをテストするためのメタモルフィックテストを考案する.またテスト入力データをニュース記事ストアから機械的に取り出し比較させることで,このテストを自動化するためのテスティングシステムを構築する.構築したシステムを用いてIBM Debaterのpro/con評価器をテストすることで,推移的な一貫性を満たない入出力ペアを発見し,pro/con評価器の精度向上に役立つ訓練データを生成することができた.

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主査:
 須藤 克仁    奈良先端科学技術大学院大学
幹事:
 内海 慶     株式会社デンソーアイティーラボラトリ
 内田 ゆず    北海学園大学
 古宮 嘉那子   東京農工大学
 萩行 正嗣    株式会社ウェザーニューズ
 吉永 直樹    東京大学
 吉野 幸一郎   理化学研究所

運営委員:
 石垣 達也    産業技術総合研究所
 江原 遥     東京学芸大学
 大内 啓樹    奈良先端科学技術大学院大学
 梶原 智之    愛媛大学
 上垣外 英剛   奈良先端科学技術大学院大学
 亀甲 博貴    京都大学
 栗田 修平    理化学研究所
 小林 暁雄    農業・食品産業技術総合研究機構
 斉藤 いつみ   日本電信電話株式会社
 渋木 英潔    株式会社BESNA研究所
 田中 リベカ   お茶の水女子大学
 田村 晃裕    同志社大学
 成松 宏美    日本電信電話株式会社
 西田 京介    日本電信電話株式会社
 増村 亮     日本電信電話株式会社
 馬緤 美穂    ヤフー株式会社
 水本 智也    LINE株式会社
 三田 雅人    株式会社サイバーエージェント
 三輪 誠     豊田工業大学
 森田 一     富士通株式会社
 谷中 瞳     東京大学
 吉川 克正    LINE株式会社
 吉川 将司    東北大学
 鷲尾 光樹    株式会社リクルート

情報処理学会 第252回自然言語処理研究会 発表募集

第252回自然言語処理研究会を2022年6月29日(水),30日(木)に開催いたします.
オンライン発表でも大勢の聴講者から有益なコメントが得られます.
皆さまの投稿をお待ちしています.

●日時: 2022年6月29日(水),30日(木)
※ 発表件数により6月29日(水)のみの開催となる場合があります。

●会場: オンライン (ビデオ会議システムとしてZoomを利用予定)

●発表申込締切: 2022年5月24日(火)

●原稿締切: 2022年6月7日(火)※厳守

●原稿ページ数:2ページ以上
電子化にともないページ数に上限はありません.
※ ただし20ページを越える場合は事前にご連絡ください.

●発表時間予定: 一般講演形式 1件30分 (発表20分、質疑10分)

※ 発表時間の調整について
従来の一般講演形式(発表20分,質疑10分)に加えてショート形式(発表10分,
質疑10分),討議形式(発表10分,質疑討論20分)など,発表者からの要望
に応じて発表の合計時間を調整します.アイデアレベルの研究
の紹介や,研究の詳細まで話したいので時間がほしい,などの要求を発表
申込の備考欄にご記入いただければ,それらを考慮してプログラムを作成
します.ぜひご活用ください.

●優秀研究賞
研究会に投稿された予稿の中から特に優れたものを優秀研究賞として表彰
する予定です.

●若手奨励賞
年度開始時点(4月1日)で30歳未満,あるいは学生(社会人博士含む)である
発表者を対象として,研究会参加者の投票によって選考します.

●発表申込先: 下記専用サイトよりお申込みください.
https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/NL/
(研究会ホームページからもアクセスできます)

・若手奨励賞の要件を満たす場合,以下を連絡事項に記載ください.
「若手奨励賞の対象である」

●問い合わせ先:
内田ゆず(北海学園大学)
E-mail: yuzu[AT]hgu.jp

●今後の予定
第253回研究会 2022年9月頃予定

★研究報告のペーパーレス化
本研究会はペーパーレスでの開催となり,印刷した研究報告の配布を行い
ません.また,特許出願の公知日(研究報告の公開日)が従来より1週間
早まりますので,ご留意ください.

※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.

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
当日閲覧用サイトにアクセスできるようにいたします.
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

★受け付けは先着順で行なっております
多数のお申し込みを頂いた場合,次回の研究会にまわって頂くよう
お願いする場合があります.なるべく早めにお申し込み下さい.

★締め切り後の発表キャンセルは原則としてできません
発表申し込み後にキャンセルの必要が生じた場合は,至急ご連絡ください.
発表申込後,原稿提出締め切りまでに原稿が到着しない場合には,幹事団の
判断により発表を取り消しさせていただくこともあります.

★論文提出締切後の原稿差し替えはできません
論文提出締切後は,訂正版のアップロードやウェブ上での配布などの原稿
差し替えは一切できませんので,予めご留意ください.
※正誤表の掲載が可能な場合がありますのでご相談ください.

★研究会幹事団
主査:
 須藤 克仁    奈良先端科学技術大学院大学
幹事:
 内海 慶     株式会社デンソーアイティーラボラトリ
 内田 ゆず    北海学園大学
 古宮 嘉那子   東京農工大学
 萩行 正嗣    株式会社ウェザーニューズ
 吉永 直樹    東京大学
 吉野 幸一郎   理化学研究所

運営委員:
 石垣 達也    産業技術総合研究所
 江原 遥     東京学芸大学
 大内 啓樹    奈良先端科学技術大学院大学
 梶原 智之    愛媛大学
 上垣外 英剛   奈良先端科学技術大学院大学
 亀甲 博貴    京都大学
 栗田 修平    理化学研究所
 小林 暁雄    農業・食品産業技術総合研究機構
 斉藤 いつみ   日本電信電話株式会社
 渋木 英潔    株式会社BESNA研究所
 田中 リベカ   お茶の水女子大学
 田村 晃裕    同志社大学
 成松 宏美    日本電信電話株式会社
 西田 京介    日本電信電話株式会社
 増村 亮     日本電信電話株式会社
 馬緤 美穂    ヤフー株式会社
 水本 智也    LINE株式会社
 三田 雅人    株式会社サイバーエージェント
 三輪 誠     豊田工業大学
 森田 一     富士通株式会社
 谷中 瞳     東京大学
 吉川 克正    LINE株式会社
 吉川 将司    東北大学
 鷲尾 光樹    リクルート株式会社

情報処理学会 第251回自然言語処理研究会(第23回音声言語シンポジウムおよび第8回自然言語処理シンポジウム) 参加募集

  • 日程: 2021年12月1日(水)-3日(金)
  • 会場: オンライン (zoom)
  • 参加申し込み

参加を希望される方は情報処理学会マイページの「会員メニュー」->「イベント一覧・申込」より参加申込をお願いいたします(当日でも申込可能).非会員の方もマイページを開設してお申し込みください.

参加申込をしていただくと,会場のURL情報や研究報告のダウンロード方法を記載したメールをお送りします.
参加費無料の研究会登録会員/ジュニア会員も,URLの取得と参加者数の把握のため,マイページより参加申込をしてくださいますようお願いいたします.

会サイトの「イベントに参加申込される方へ」もご参照ください.
https://www.ipsj.or.jp/member/event_moshikomi.html

本シンポジウムは

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プログラム

12/1 (水)
10:15-10:30 オープニング
10:30-12:00 マルチモーダル
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:00 招待講演1 
14:20-15:50 感情認識・話者認識
16:10-17:40 コンテンツ処理

12/2 (木)
10:30-12:00 言語学習
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:00 招待講演2
14:20-16:20 音声・音響特徴
16:40-18:10 深層学習モデル
19:00-21:00 懇親会

12/3 (金)
10:30-12:00 音声合成
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:20 国際会議報告: INTERSPEECH, EMNLP
14:40-16:40 データ拡張・ラベル付与
16:40-17:00 クロージング

12月1日 (水)

[10:15-10:30] オープニング

[10:30-12:00] マルチモーダル
(1) [NL] 実況における発話ラベル予測
〇上田 佳祐 (産業技術総合研究所 / 東京大学), 石垣 達也 (産業技術総合研究所), 小林 一郎 (産業技術総合研究所 / お茶の水女子大学), 宮尾 祐介 (産業技術総合研究所 / 東京大学), 高村 大也 (産業技術総合研究所)

(2) [SLP] 論理否定を含む質問音声を理解する音声言語獲得エージェント
〇豊田 啓介 (東京工業大学), 木村 友祐 (東京工業大学), 篠崎 隆宏 (東京工業大学)

(3) [NL] 美容品レビューのクリック予測に向けたマルチモーダルデータの利用
〇平尾 礼央 (東京都立大学/株式会社AppBrew), 小町 守 (東京都立大学), 岡 照晃 (東京都立大学)

[12:00-13:00] 昼休憩

[13:00-14:00] 招待講演(IEEE Fellow 記念講演)
(4) [SLP] 遠方マイクで収音した音声を近接マイク品質にする音響信号処理技術
〇中谷 智広 (日本電信電話株式会社)

[14:20-15:40] 話者・感情認識
(5) [SLP] GMM適応に基づく話者認識における混合要素整合の検討 (ショート形式)
○野田 脩介 (関西学院大学理工学部), 川端 豪 (関西学院大学理工学部)

(6) [SLP] クラウドソーシングを用いた結果の検証による話者照合性能の改善
〇井手 悠太 (早稲田大学), 斎藤 奨 (早稲田大学/知能フレームワーク研究所), 中野 鐵兵 (早稲田大学/知能フレームワーク研究所), 小川 哲司 (早稲田大学)

(7) [SLP] Effective integration of transformer for network-based speech emotion recognition
〇何 雨潤 (東京大学), 峯松 信明 (東京大学), 齋藤 大輔 (東京大学)

[16:00-17:30] コンテンツ処理
(8) [NL] 定型表現に着目した情報の抽出・可視化による防災・安全のためのテレビアーカイブアナリティクス
〇片山 紀生 (国立情報学研究所), 孟 洋 (国立情報学研究所), 佐藤 真一 (国立情報学研究所)

(9) [NL] 深層学習を利用したクイズの選択肢生成手法の提案
〇松田 意仁 (琉球大学 理工学研究科 情報工学専攻), 赤嶺 有平 (琉球大学 工学部), 根路銘 もえ子 (沖縄国際大学 経済学部)

(10) [NLC] 生命のデジタル進化が言語を生み出した ~ デジタル言語の法則性 ~
〇得丸久文(著述業)

12月2日 (木)

[10:30-12:00] 言語学習
(11) [NL] 第二言語学習者にとっての語の難しさ推定に基づく教師なし自動リーダビリティ判定
〇江原 遥 (東京学芸大学)

(12) [SLP] 多言語事前学習と敵対的学習による非ネイティブ英語音声認識
〇森 滉介 (東京工業大学), 篠崎 隆宏 (東京工業大学)

(13) [SP] シャドーイングに基づく言語学習者の英語音声知覚・産出能力に対する多角的評価
〇椢原卓弥・朱 伝博・齋藤大輔・峯松信明(東大)・中西のりこ(神戸学院大)

[12:00-13:00] 昼休憩

[13:00-14:00] 招待講演
(14) [NL] NICTにおける自動『同時通訳技術』のご紹介
〇内山 将夫 (情報通信研究機構)

[14:20-16:20] 音声・音響特徴
(15) [SP] スパース表現を用いたEnd-to-End音声認識システムの検討
〇矢崎礼一郎・大木 真(山梨大)

(16) [SP] CQCCを用いた正則化NMFによる音源分離
〇宮島浩平・大木 真(山梨大)

(17) [SP] CRNNを用いた特徴量の正規化による多言語対応感情識別法の高精度化
〇斉 金海・鈴木基之(阪工大)

(18) [SP] 音声の基本周波数の周波数変調に対するピッチ抽出法の線形・非線形・ランダム応答の同時測定について ~ 拡張された時間伸長パルス系列の直交化の応用 ~
〇河原英紀(和歌山大)・榊原健一(北海道医療大)・矢田部浩平(早大)・北村達也(甲南大)・坂野秀樹(名城大)・森勢将雅(明大)

16:40-18:10 深層学習モデル
(19) [SLP] End-to-End音声認識のための粒度の異なるサブワード単位に基づく階層的な条件づけ
〇樋口 陽祐 (早稲田大学), 軽部 敬太 (早稲田大学), 小川 哲司 (早稲田大学), 小林 哲則 (早稲田大学)

(20) [NL] 簡易小型化BERTを利用した日本語構文解析
〇河野 慎司 (茨城大学), 新納 浩幸 (茨城大学)

(21) [NLC] BERTに区間損失を加味した意見対象抽出
〇小早川 健(NHK)

12月3日 (金)

[10:30-12:00] 音声合成
(22) [SP] 感情次元の操作を目的とした声質変換手法の提案
〇向田圭汰・森 大毅(宇都宮大)

(23) [SP] VQVAEによって獲得されたキャラクター演技スタイルに基づく多話者オーディオブック音声合成
〇中田 亘・郡山知樹・高道慎之介・斎藤佑樹(東大)・井島勇祐・増村 亮(NTT)・猿渡 洋(東大)

(24) [SLP] Improving Intelligibility of Synthesized Speech in Noisy Condition with Dynamically Adaptive Machine Speech Chain
〇Novitasari Sashi (Nara Institute of Science and Technology/RIKEN AIP), Sakti Sakriani (Japan Advanced Institute of Science and Technology/Nara Institute of Science and Technology/RIKEN AIP), Nakamura Satoshi (Nara Institute of Science and Technology/RIKEN AIP)

[12:00-13:00] 昼休憩

[13:00-14:20] (25) 国際会議参加報告 (INTERSPEECH/EMNLP)
EMNLP会議報告 馬越 雅人(京都大学) 小林 悟郎(東北大学)
※12/8 報告者の方々のご厚意により,国際会議報告の資料をアップロードしました.

[14:40-16:40] データ拡張・ラベリング
(26) [NL] BERTのMaskしないMasked Language ModelによるData Augmentation
〇有田 智也 (金沢工業大学), 松井 くにお (金沢工業大学)

(27) [SLP] 音声認識のデータ拡張のための合成音声の周波数スペクトログラム強調
〇上乃 聖 (京都大学大学院情報学研究科), 河原 達也 (京都大学大学院情報学研究科)

(28) [NL] テキストのみを用いたIntermediate-CTCコンフォーマーモデルのドメイン適応に関する検討(ディスカッション形式)
〇佐藤 裕明 (日本放送協会放送技術研究所), 小森 智康 (日本放送協会放送技術研究所), 三島 剛 (一般財団法人 NHKエンジニアリングシステム), 河合 吉彦 (日本放送協会放送技術研究所), 望月 貴裕 (日本放送協会放送技術研究所), 佐藤 庄衛 (日本放送協会放送技術研究所), 小川 哲司 (早稲田大学)

(29) [NLC] マルチラベル分類における共起情報を用いたラベル平滑化手法
〇安田有希・石渡大智・宮﨑太郎・後藤 淳(NHK)

[16:40-17:00] クロージング

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●予稿集
どちらの研究会の予稿集もNL/SLP研とNLC/SP研の原稿が含まれます.

●発表時間予定: 一般講演形式 1件30分(発表20分、質疑10分)、ディスカッション形式 1件30分(発表10分、議論20分)、ショート形式 1件20分(発表10分、議論10分)

●表彰制度
各研究会それぞれに表彰制度が存在します.それぞれの研究会の申し込み
システムで申し込まれたものがその研究会での選考対象となります.
・NL研:研究会に投稿された予稿の中から特に優れたものを優秀研究賞として、また、
筆頭著者が年度開始時点で30歳未満または(社会人博士も含む)学生である発表を対象に
研究会参加者による投票に基づき優れたものを若手奨励賞として表彰する予定です.

●参加費について
SP、SLP、NL、NLCは合同開催ですので、申込先または主目的で参加する
1つの研究会の参加費をお支払いください.

★研究報告のペーパーレス化
本研究会はペーパーレスでの開催となり,印刷した研究報告の配布を行い
ません.また,特許出願の公知日(研究報告の公開日)が従来より1週間
早まりますので,ご留意ください.

※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.
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
当日閲覧用サイトにアクセスできるようにいたします.
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

●本シンポジウムに関する問い合わせ先:
(SP/SLP) 増村 亮(日本電信電話株式会社)
(NLC) 光田 航 (日本電信電話株式会社)小早川 健 (NHK)
(NL) 吉野 幸一郎(理化学研究所)
(nl-sympo[AT]pluto.ai.kyutech.ac.jp宛のメールは,上記の幹事団全員に届きます.)

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★NL研究会幹事団
主査:
 関根 聡    理化学研究所

幹事:
 内海 慶    株式会社デンソーアイティーラボラトリ
 内田 ゆず   北海学園大学
 木村 泰知   小樽商科大学
 古宮 嘉那子  東京農工大学
 笹野 遼平   名古屋大学
 須藤 克仁   奈良先端科学技術大学院大学
 横野 光    明星大学
 吉野 幸一郎  理化学研究所

運営委員:
 石垣 達也   産業技術総合研究所
 江原 遥    東京学芸大学
 大内 啓樹   奈良先端科学技術大学院大学
 亀甲 博貴   京都大学
 小林 暁雄   農業・食品産業技術総合研究機構
 斉藤 いつみ  日本電信電話株式会社
 佐々木 稔   茨城大学
 渋木 英潔   株式会社BESNA研究所
 田中 リベカ  お茶の水女子大学
 田村 晃裕   同志社大学
 成松 宏美   日本電信電話株式会社
 西田 京介   日本電信電話株式会社
 羽鳥 潤    株式会社 Preferred Networks
 増村 亮    日本電信電話株式会社
 松林 優一郎  東北大学
 馬緤 美穂   ヤフー株式会社
 水本 智也   フューチャー株式会社
 三輪 誠    豊田工業大学
 森田 一    富士通株式会社
 谷中 瞳    東京大学
 吉川 克正   東京海上ホールディングス株式会社
 吉永 直樹   東京大学 生産技術研究所
 鷲尾 光樹   東京大学