言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020)

言語教育が自然言語処理に期待すること

3/17（火）9:30-10:30

講演者：水本 篤 先生（関西大学）

概要：

情報技術を活用した教育・研究は各分野で広く行われているが，特に言語教育においては自然言語処理技術の活用が進んでいる．しかしながら，言語教育が抱える課題や，教育分野ならではの評価軸などが，十分に自然言語処理の研究者と共有できていないために，その技術が活用できていないという現状がある．本講演では，そのような乖離を埋めるため，近年の応用言語学分野における自然言語処理を利用した研究や実践の動向を概観して，問題点を考察し，自然言語処理分野の研究者の方々に理解していただきたい点をまとめる．その上で，今後，言語教育分野がその技術をさらに研究と実践で活用していくために，自然言語処理の分野に期待することを述べたいと思う．

略歴：

関西大学 外国語学部・外国語教育学研究科教授．専門はコーパスの教育利用，語彙学習方略，言語テスティング．近年はコーパスを利用した学習と指導に関する研究を主に進めている．著作に，『外国語教育研究ハンドブック』（2012年,松柏社, 共編著），『ICTを活用した英語アカデミック･ライティング指導―支援ツールの開発と実践―』（2017年,金星堂，編著）などがあり，論文は数多くの国際ジャーナルに掲載されている．2014年全国英語教育学会（JASELE）学術奨励賞受賞．2016年英語コーパス学会（JAECS）奨励賞受賞．2017年外国語教育メディア学会（LET）学術賞受賞．

知識と言語処理

3/18（水）14:50-15:50

講演者：松本 裕治 先生（奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所革新知能統合研究センター）

概要：

人間が持っている知識とはどうなっているのだろう．この素朴な疑問が元になって自然言語処理の分野に入り研究を進めてきた．言語は知識と密接に関係しているが，最近の自然言語処理では，知識についての議論はあまり論じられない．一方で，近年の連続量に基づく意味の表現は，過去に行われていたシンボルに基づく意味を用いた言語処理をはるかに越えるレベルに種々のタスクの性能向上を達成した．自然言語処理のための知識の表現や利用に関する過去の知見を振り返り，自然言語処理における知識の役割と，知識の獲得や表現における言語処理の役割の双方の観点から，これまでの研究や今後の方向性について議論してみたい．

略歴：

1979年3月 京都大学大学院工学研究科情報工学専攻修士課程 修了
1979年4月 通商産業省工業技術院電子技術総合研究所 研究員
1984年-1985年 インペリアルカレッジ計算学科 客員研究員
1985年9月 (財)新世代コンピュータ技術開発機構研究所 第一研究室室長代理
1988年10月 京都大学大型計算機センター 助教授
1989年10月 京都大学工学部電気工学第二教室 助教授
1993年4月 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 教授 (現職)
2016年9月 (兼任)理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP) 知識獲得チームリーダ

3月16日（月）には以下の 4 つの分野のチュートリアルを行う予定です．

チュートリアル資料は3月9日（月）に公開予定です．

ガウス過程と自然言語処理

3月16日（月）11:00-12:45

持橋 大地 先生（統計数理研究所）

概要：

ガウス過程は，カーネル法に基づいて非線形な回帰関数のベイズ推定，あるいは一般に「何かが連続的に変化する様子」をとらえることを可能にする確率過程であり，深層学習の理論モデルとしても重要な位置にある． ガウス過程は近年機械学習を含む多くの分野で適用が進んでおり，自然言語処理においても非線形な回帰モデルとしてだけでなく，空間や運動のような連続値およびその時系列を扱うことが必要になっている現在，重要性の高い基本的な確率モデルであるといえる． 本チュートリアルでは，2019年に上梓した講談社MLPシリーズ『ガウス過程と機械学習』に基づき，ガウス過程とは何かを無限次元の線形回帰モデルとして平易に導入するとともに，様々な自然言語処理タスクへの応用や，深層学習との理論的繋がりについて解説する．

外国語学習者の言語情報処理はいかに熟達化するか－その心的プロセスに迫る

3月16日（月）11:00-12:45

講演者：横川 博一 先生（神戸大学）

概要：

わたしたちはことばをどう獲得し，脳内でどう処理し，学習しているのだろうか．このような課題を解明しようとする学問分野は「心理言語学」と呼ばれている．本チュートリアルでは，私自身の試行錯誤の連続としての英語の授業実践にも触れながら，最近の科研プロジェクトで取り組んできた外国語学習者の言語情報処理の自動化プロセスの解明に関する心理言語学研究の成果のうち，「単語の音声・意味の対連合学習はどう進むのか」，「母語話者が得意なこと・外国語学習者が苦手なこと」，「経験－繰り返し接触－による潜在学習の可能性」，「文法操作力と発話理解はどんな関係にあるか」などをテーマに行動実験データやfMRIなどの脳神経科学データにもとづき紹介しながら，言語運用の心的プロセスに迫りたいと思う．

深層学習の理論

3月16日（月）14:00-15:45

鈴木 大慈 先生（東京大学）

概要：

本チュートリアルでは，深層学習の理論を特に統計的学習理論の観点から重点的に解説する．深層学習は自然言語処理をはじめ様々な分野で活用されている一方，その理論的理解に関してはまだ未解明な部分が多く，現在その解明に向けて様々な切り口から精力的に研究が進められている．理論は単なる学問的理解を促すだけでなく，深層学習の学習過程で起きている現象を理解し新しい方法論を構築するための指針ともなりうる．深層学習の理論研究において重要な解析対象は大きく分けて近似性能・汎化性能・最適化に分けられる．これら各項目は互いに独立しているわけではなく，それぞれ密接に関連している．本チュートリアルでは，これら諸問題について現在解明されている理論を直感的に説明し，同時に統計的学習理論の基礎も併せて紹介する．さらに，現在の理論の限界についても議論する．

文献学への自然言語処理技術の応用　―スペイン語文献を例にして―

3月16日（月）14:00-15:45

川崎 義史 先生（東京大学）

概要：

近年，スペイン語圏でも「デジタル人文学」が活況を呈しており，この名を冠したプロジェクトは枚挙にいとまがない．文献学の分野でも，多種多様なコーパスが整備され，コーパスに基づいた実証的研究が一般的になりつつある．今後，単なるコーパス検索にとどまらない新規性のある研究を行うには，人文系研究者にも基礎的なNLP技術に習熟することが求められていくであろう．本チュートリアルでは，発表者が，NLP技術を応用して取り組んでいる研究の達成点や今後の課題について報告・議論する．具体的には，品詞タグ付けから単語埋め込みやRNNまで種々の手法を用いて取り組んでいる，(1)文学作品の著者推定，(2)古文書の年代・地点推定，(3)言語変化のモデル化，(4)新聞コーパスからのイベントデータ抽出のタスクを扱う．

「スポンサーイブニング」を開催します．「スポンサーイブニング」の目的は，NLP2020のスポンサーの方と参加者（特に学生のみなさん）が直接交流するきっかけを作ることです．ぜひこのイベントに参加し，飲み物を片手に，まずは気軽にスポンサーからのメッセージを聞いてください．「スポンサーイブニング」の概要は以下の通りです．

日時

2020年 3月16日（月）16:00 （チュートリアル終了後）-18:00 終了予定
チュートリアルの終了時間等によって，多少時間がずれる可能性があります．

場所

オープニング：チュートリアル会場（講堂）
交流セッション：スポンサー展示ブース（図書館1Fラーニングスペース・講堂）

スケジュール

16:00（チュートリアル終了後）-	スポンサーイブニング開会
16:05-	スポンサーのメッセージトーク（30秒ずつ）
メッセージトーク終了後-	スポンサー展示ブースへの移動，交流
18:00	スポンサーイブニング閉会

参加スポンサー

原則として展示ブースのあるスポンサーが参加しますが，展示ブースがあってもスポンサーイブニングに参加しないスポンサーもあります．

内容

オープニングでNLP2020「スポンサーイブニング」参加のスポンサーのご紹介をした後，展示ブースにて，スポンサーの方と参加者との間で自由に対話していただきます．

参加方法

事前申し込みなどは必要ありません．当日，直接会場にお越しください．

参加費

無料

参加資格

大会参加者であればどなたでも参加できます．ただし，参加者が非常に多い場合は，学生以外の方の参加を制限したり，飲食物を学生優先で配付したりすることがあります．どうぞご了承ください．

飲食等

飲み物を提供します．

参加する学生の方は，ぜひ，気になるスポンサーに自分から話しかけてみてください．イベント後，スポンサーと学生との食事会などは，個別に自由に行ってください．このイベントをきっかけに，スポンサーと学生との直接交流が少しでも増えれば幸いです．

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．

一般発表へのお申し込みには言語処理学会への会員登録が必要ですのでご注意ください（会員登録はこちらから）．なお，テーマセッションへの発表申込の場合は言語処理学会への会員登録は不要です．

その他，発表申込・原稿提出・大会発表各要項はこちら

発表申込の締切は1月16日（木）午後3時です．

締切を過ぎてからの申込みや変更は一切できませんのでご注意ください．

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．

前大会にひきつづき，ポスターセッションの活性化のために参加者の投票によるポスター賞を設定いたします．参加者は，全ポスター発表の中から 5 件まで「発表＋発表者」単位に発表技能を評価して投票を行うことができます．

投票基準

ポスターの内容の分かりやすさ，デモンストレーションに工夫があるかなど，ポスタープレゼンテーションスキルを評価してください．

利益相反

同一所属の方・本年次大会中で共著で発表している方には投票できません．利益相反状態の確認のために記名投票とします．

受賞者発表

得票数に基づき「最優秀ポスター賞」「優秀ポスター賞」を選出し，クロージングで発表します．後日，受賞者には年次大会委員会より賞状を授与します．

• 同一所属の方を投票対象外とします．
• 投票権をセッションごとに5件から，全ポスター発表中5件に変更します．
• 電子投票から，紙による投票に変更します．受付で配付される名札・領収書と同じ用紙に，投票用紙があります．

"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，みなさんの責任ある参加をお願いします．

口頭発表・テーマセッション

1. 口頭発表（テーマセッションを除く）の発表時間は 1 件 20 分で，講演時間が 15 分，質疑応答・討論の時間が 5 分です．テーマセッションにおいても基本的にはこの発表時間に準じますが，セッションによっては総括的な議論のための時間をとるものがあります．このため，各発表も通常の口頭発表とは異なる進行になる可能性があります（たとえば発表時間が少しずつ短いなど）．部分聴講の際にはご留意 ください．

2. 口頭発表・テーマセッションの会場では，プロジェクタが設置されています．ノート型 PC の貸し出しは行いませんので，各人でお持ちください．

3. プロジェクタへの接続には VGA または HDMI 端子が利用可能です．

4. >セッション開始前に，会場設備のテスト（ノート型 PC とプロジェクタの接続確認など）を必ず行ってください．会場によっては Mac 等の表示にトラブルが起きる場合もあります．事前に十分な確認をして下さい．

ポスターセッション

1. ポスター発表のセッションは 90 分間です．セッション開始と同時に始められるようにご準備をお願いいたします．

2. 各発表に対して，A0 縦長（横 841 mm × 縦 1,189 mm）のポスターを貼るスペースを準備します（そのサイズを超えなければ，他の大きさのポスターを複数枚貼っても構いません）．なお，セッション終了後はただちに片付けていただくようお願いいたします．

3. 各発表のポスター掲示場所は，プレゼンテーションボードに掲示された発表番号に従ってください．

4. ポスターを掲示するための専用のテープを用意しています．掲示の際は，ポスター会場担当までお申し出ください．

5. 電源は提供しません．

6. eduroamによる無線LAN サービスが使用可能ですが，混雑のため繋がらない場合もあります．

日時

3月18日（水）19:00 - 21:00（予定）

会場

ホテルレイクビュー水戸

• 所在地：〒310-0015 茨城県水戸市宮町１丁目６−１
  JR水戸駅南口より徒歩約4分（アクセス）

形式

立食

参加費

一般会員	6,000円（税込）
賛助会員	6,000円（税込）
非会員（一般）	6,000円（税込）
学生会員	4,000円（税込）
非会員（学生）	4,000円（税込）

注意事項

• 懇親会参加費は事前申し込み，当日共に同一費用です．
• 例年，事前申し込み締め切り前に定員に達してしまうため，早めの申し込みをお願いいたします．
• ホテルレイクビュー水戸にて，大会参加者は宿泊費の割引があります．詳細はホテルに電話でお問い合わせ下さい．

学内無線 LAN

• eduroam による無線LAN サービスが利用可能です．
• eduroam に参加していない機関の構成員向けに，学内無線 LANサービスを利用するための一時アカウントを発行いたします．受付にて，アカウント発行申請書をお渡ししますので，必要事項を記入の上，受付にてお申し込みください．
• 不測の事態により使用できなくなる場合もあります．予めご了承ください．

休憩室

• 人文社会学部講義棟 12 番教室，14 番教室（飲み物・お茶菓子は講堂，図書館1階受付付近にも用意します）

その他

• 会場敷地内は指定された喫煙所以外での喫煙及び歩行喫煙は禁止されています．キャンパス内の指定喫煙場所は 総合地図 PDF をご覧ください．

託児サポート

無料の臨時託児室を設置します．ご利用の方は2020年3月11日（水）までに事前申し込みが必要です．下記の事業者に直接メールまたは電話にて託児サービスをお申込みください．

• 事業者名：（株）ケアファクトリー＜託児ルーム　リトルワンダー＞（担当：河又様）
• メール：cfactory (at) maple.ocn.ne.jp
• 電話：029-257-6651

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，特典や冠スポンサーの項目に追加がありますので，お申し込みの前に十分にご検討くださいますようお願い申し上げます．
お申し込みは2月28日まで承りますが，特典によっては上限数や期限があります．できるだけ早めのお申し込みをお勧めいたします．

スポンサーの種類，料金と特典

＊追加料金をいただきます（特典の説明文をご覧ください）

特典

現地開催からオンライン開催への変更により一部特典は中止になりました．

１）ロゴ

年次大会のWebページにおいて，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．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定します．また，参加者全員に配付するプログラム冊子にもロゴを掲載いたします（ロゴ入りの大会紙袋は作製しません）．

参考までに，ロゴは以下のページのように掲載されます．

https://www.anlp.jp/nlp2019/#sponsor

２）広告

年次大会で参加者全員に配るプログラム冊子にカラー広告を掲載します．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．今回，従来のサイズの標準ブースに加えて大型ブース（標準ブースの倍相当）をご用意しました．大型ブースはプラチナスポンサーのみの特典となります．出展には標準ブース8万円（税込），大型ブース20万円（税込）の追加料金をいただきます．なお，前回同様，スポンサーイブニングの参加には展示ブースの確保が必要です（お申し込みが上限数に達するなどして展示ブースの確保ができない場合，スポンサーとしてのスポンサーイブニングへの参加はできません）．

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（追加料金はかかりません）．

会場の都合上，出展のご希望が上限数に達した場合，早めに募集を終了します．先着順であることにご注意ください．

４）チラシ等

参加者が自由に取っていけるよう，会場内の指定の場所に，パンフレット，チラシなどを置いていただけます（大会紙袋は作製しませんので，受付での全員への配付は実施しません）．

５）大会参加

ランクごとに決められた人数まで，一般の参加登録なしで，無料で大会にご参加いただけます．

６）懇親会

プラチナスポンサーは，一般の参加登録なしで，3名まで懇親会にご参加いただけます．1名につき8千円（税込）の追加料金（一般参加者とは料金が異なります）をいただきます．

スポンサーイブニングの実施

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．今回は以下の種類とし，プラチナスポンサーのみ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（税込）になります．いずれの項目でも，スポンサー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

懇親会（20万円～）： 懇親会を実施する費用

送迎バス（20万円～）： 送迎バスを運行する費用