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C3-1
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埋め込み表現の意味適応による知識ベース語義曖昧性解消
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水木栄, 岡崎直観 (東工大)
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本論文では，BERT埋め込みを変換してWSDに適応させる新たな手法を提案しています．WordNetに基づく吸引・反発学習と自己学習を組み合わせることで，評価実験において高い性能を示しています．また，提案手法の一部を無効化した実験なども行っており，本実験に対する信頼性は高いです．新規性・信頼性の高さから，優秀賞にふさわしいと判断しました． |
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B3-2
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Cross-stitching Text and Knowledge Graph Encoders for Distantly Supervised Relation Extraction
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代勤 (東北大), Benjamin Heinzerling (理研/東北大), 乾健太郎 (東北大/理研)
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遠隔学習（Distant Supervision）に基づく関係抽出において，テキストのエンコードと知識グラフのエンコード時にクロスステッチをかけることで相互参照する手法を提案しています．提案手法は，評価実験で他を圧倒する世界最高性能を達成しており，アプローチ・性能の両面において高く評価できる研究です．二つの標準的な公開データセットを用いた実験設定になっているため，今後の比較手法としてふさわしく実用性があり，当該分野への貢献も大きいと考えられます．以上の観点から，優秀賞にふさわしい論文と判断しました． |
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C3-3
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自己注意機構における注意の集中が相対位置に依存する仕組み
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山本悠士, 松崎拓也 (東京理科大)
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本論文は，Transformerの自己注意機構において，各トークンが周辺のトークンに注意を集中させるメカニズムを分析しています．分析の結果，自己注意機構は，学習された位置埋め込みから周期的な波形を抽出し，その波形の位相がずれる方向に注意を集中させていることを明らかにしました．これより，絶対位置埋め込みによって相対位置に基づく推論ができるという経験的な事実のメカニズムの一部が解明されたと考えられます．今後のTransformer研究，さらには自然言語処理に大きなインパクトを与える可能性があることから，優秀賞にふさわしいと判断しました． |
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Q3-12
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スケール不変な木構造棒折り過程に基づく無限階層トピックモデル
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江島舟星 (Harvard), 持橋大地 (統数研)
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本論文では，階層的トピックモデルで用いられる木構造棒折り過程において，トピックの平均確率が深さに応じて指数的に減少するという問題に着目し，これを解決する新たな手法を提案しています．提案手法のアイデアは，ニューラルベースのモデルにも適用可能な汎用性の高いものであり，3種類のデータセットによる定量評価を行うなど，実験による検証も確実に行われています．論文の完成度も高く，幅広い応用が期待できる点から，優秀賞にふさわしいと判断しました． |
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A5-3
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ReazonSpeech: A Free and Massive Corpus for Japanese ASR
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Yue Yin , Daijiro Mori (Reazon), Seiji Fujimoto (Clear Code)
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本論文は，日本語の音声認識用コーパスを大規模に自動構築する手法について報告しています．本手法は，テレビ番組から音声と字幕を抽出し，音声認識モデルと音声認識用コーパスをブートストラップ的手続きによって徐々に改良するものです．音声認識用コーパス，その構築ツール，学習した音声認識モデルを無償で公開しており，商用にも用いることができます．コーパスは日本語では最大規模であり，モデルは高い性能を達成しています．これらの貢献から優秀賞にふさわしいと判断しました． |
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D7-4
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日本語WiCデータセットの構築と読みづらさ検出への応用
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吉田あいり, 河原大輔 (早大)
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本論文は，語義曖昧性を利用して日本語文の読みづらさを評価する方法を提案しています．曖昧性の判定は，各単語の各語義に例文が与えられているとし，対象単語について各例文と入力文が同義でありうるかを判定することにより行っています．同義性の判定の学習に用いるため，日本語版WiC (word in context)を構築し，また単語親密度を用いたデータ拡張も提案しています．手法のアイディアが面白いこと，また言語リソースとしての価値が高いことから，優秀賞に値すると判断しました． |
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Q8-10
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大規模言語モデルに基づく複数の外部ツールを利用した推論フレームワーク
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稲葉達郎, 清丸寛一, Fei Cheng, 黒橋禎夫 (京大)
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本論文では，大規模言語モデルによる推論において，検索器や電卓などの複数の外部ツールの利用を可能にする新たなフレームワークを提案しています．プロンプトは，説明文，Few-Shot事例，問題文から構成されており，提案されたフレームワークでは，このプロンプトとGPT-3を用いています．評価実験より，提案したフレームワークの有効性を示しているため，有効性・実用性の高さから，優秀賞にふさわしいと判断しました． |
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B9-5
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時系列構造化ニューラルトピックモデル
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宮本望, 磯沼大 (東大), 高瀬翔 (東工大), 森純一郎, 坂田一郎 (東大)
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本論文では，トピック間の依存関係を捉える時系列トピックモデルを提案しています．学術文献に関するデータセットを用いた実験によって，その効果を三つの尺度から入念に示しており，信頼性のある成果と考えられます．直前のトピックだけでなく，複数時刻に跨るトピック間の依存関係をモデル化するために，self-attention 機構を導入するという点において独自性の高い研究です．また，アテンションの解釈についても考察されており，トピック遷移の可視化や学術文献におけるトピックの動向調査への応用に大きく貢献すると考えられます．以上の観点から優秀賞にふさわしい論文と判断しました． |
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Q10-9
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人間の多次元的な心的表象に基づく幼児語彙獲得モデルの構築
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藤田守太, 南泰浩 (電通大)
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本研究では，人間が物体を認識する際に用いる心的表象に注目すると共に幼児の内発的な動機付けである好奇心を導入することで幼児の語彙獲得機構のモデル化を行い，実験を通して提案手法が49個の特徴量の組み合わせで語彙獲得を行えることを確認したものです．特に言語獲得における古典的問題に対して計算モデルを用いてシミュレーションし，認知科学・認知言語学の知見に立脚した幼児の語彙獲得モデル化を行っている点，さらに幼児が自律的に特徴量の制約を課す機構を獲得していることを示した点など，当該分野に対し新たな知見をもたらすものと言えます．以上のことから優秀賞にふさわしい論文と判断しました． |
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A11-4
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SlideVQA: 複数の文書画像に対する質問応答
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田中涼太, 西田京介, 西田光甫, 長谷川拓, 斉藤いつみ, 齋藤邦子 (NTT)
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本論文では，複数の文書画像を対象とした質問応答タスクおよびデータセットSlideVQAを提案しています．さらに，このタスクに対し，複数文書画像の同時理解を行うためのモデルM3Dを提案し，実験でその有効性を示しています．提案されているタスクは，複数枚の文書画像を対象として，複雑な推論を必要とするものであり，このようなデータセットが存在することは，分野にとって非常に有益であり，提案されたモデルも，強いベースラインとなりうると考えられます．以上の理由により，優秀賞にふさわしいと判断しました． |
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H12-4
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構文解析と画像生成の統合による機能語の言語理解
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山木良輔, 谷口忠大 (立命館大), 持橋大地 (統数研)
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本論文では，テキスト画像生成モデルにおいて，機能語の意味を正しく捉えるための，構文解析を利用した手法を提案しています．CCGによる構文解析結果から，句や文の分散表現を計算し，これらを単語の分散表現とともに利用しています．テキストによる画像生成という，広い応用先の期待できるテーマにおいて，統語構造と実世界の関係を扱える新しい手法を提案しており，実験による検証も確実に行われていることから，優秀賞にふさわしいと判断しました． |
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B2-4
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トピックエントロピーに基づく学習データ選択による事前学習言語モデルの訓練安定性向上
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永塚光一 (創価大)
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本論文では，事前学習言語モデルの訓練安定化を目的にして，学習データ手法 Topic Entropy-based Data Selection (TEDS) を提案しています．事前学習言語モデルとしてRoBERTaを採用し，GLUEにより評価実験を行った結果，ベースラインよりも高い性能を示しており，新規性・信頼性・実用性の高さから，若手奨励賞にふさわしいと判断しました． |
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D3-1
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言語モデルの第二言語獲得
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大羽未悠 (NAIST)
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本論文は，言語モデルの言語転移について第一言語での学習が第二言語の文法獲得にどのように影響するかという興味深いリサーチクエスチョンを掲げています．特に，L2の提示方法や，L1の違いの影響を検証しています．全体的な性能の検証にとどまらず，様々な文法項目に着目し丁寧な分析をしています．本研究は，言語モデルの言語転移について洞察を深めるという工学的な貢献とともに，計算心理言語学的な方面への発展性も期待できることから，若手奨励賞に値すると判断しました． |
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H3-4
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Controlling Text Generation with Fiction-Writing Modes
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Wenjie Zhong (東大/産総研)
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本研究は，物語生成モデルの制御としてライティングモードを追加し，dialog，action，descriptionに分けて文章生成することにより文章内容の質を担保することを目指したものです．物語の文章生成に関して，カテゴリーの設定から始まりデータセットの作成から自動評価まで着実に研究を重ねています．文生成において文体の様式を操作するために必要となるコーパスを整備するなど，当該分野への貢献も認められます．以上のことから若手奨励賞にふさわしいと判断しました． |
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D4-1
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日本語有害表現スキーマの提案と評価
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小林滉河 (LINE)
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本論文は，日本語における有害情報のスキーマを提案し，当該スキーマに基づいたデータセットの構築を行っています．さらに，構築したデータセットから有害表現検知器を構築し，その精度評価を行っています．有害情報の検出は，SNSの研究のみならず，対話システムを含む，大規模言語モデルを用いた種々の研究においても，ますます重要なタスクとなってきています．この重要かつ実用的な課題において，今後の研究への方向性を示した点は高く評価できることから，若手奨励賞にふさわしいと判断しました． |
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C4-4
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ガウス埋め込みに基づく文表現生成
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陽田祥平 (名大)
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本論文では，包含関係などの文同士の非対称的な関係を捉えるために，ベクトル表現（点）による文埋め込みの代わりに，ガウス分布（領域）として埋め込む手法，及び包含関係の認識のための類似度指標を提案しています．実験によって，点表現では困難であった包含関係の向きの推定が可能であることを示しており，発展性に富んだ研究結果です．特に，損失関数において，KL ダイバージェンスを考慮して包含関係の向きの推定を行う方法は、独自性が高いと考えられます．以上の観点から若手奨励賞にふさわしいと判断しました． |
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P6-2
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Average Token Delay: 同時翻訳の遅延評価尺度
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加納保昌 (NAIST)
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本論文は，同時翻訳における遅延を評価する新たな尺度 Average Token Delay (ATD)を提案しています．翻訳の開始のタイミングに着目した既存の評価尺度に対して，提案尺度は終了のタイミングを考慮することで，終了の遅れが次の開始の遅れにつながるという同時翻訳の特徴を捉えようとしています．英独同時機械翻訳の実験により，提案尺度は，既存尺度では適切に測定できないチャンクベースのモデルにも対応できることを示しています．提案尺度に新規性があることに加えて，今後さらなる検証を経ることで同時翻訳タスクにおいて幅広く活用されると期待されることから，若手奨励賞にふさわしいと判断しました． |
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Q6-4
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転移学習における強化学習を用いた効率的なトークナイザとモデルの同時学習
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平子潤 (名大)
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本論文では，事前学習言語モデルの転移学習時に効率的にトークナイザとモデルを学習する手法を提案しています．提案手法では，強化学習を用いており，評価実験によって，提案手法の性能の高さが示されています．また，強化学習を用いて定式化することにより，計算量も抑えられているため，これらの新規性・実用性の高さから，若手奨励賞にふさわしいと判断しました． |
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D6-5
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ニューラル分類器の予測の解釈に基づく集団に特徴的なテキスト表現の抽出:アメリカ人を例に
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渡邉幸暉 (京大)
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本研究では，ある集団に特徴的なテキスト表現をその他の集団との比較により抽出する手法を提案したものです．このような対照研究は従来，事例分析を中心とする社会言語学や，アノテーションを必要とするコーパス言語学などで進められてきましたが，対象としうるデータの規模が限られるという問題がありました．この点を踏まえ，本研究では説明可能なAIを応用した手法を提案している点に新規性が認められます．対照研究に新たな方法論と知見をもたらしていることから，若手奨励賞に値すると判断しました． |
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H7-5
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ゼロ照応解析に基づく項省略補完を取り入れた対話応答生成
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上山彩夏 (静大)
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本論文は，ゼロ照応解析に基づく項省略補完を用いた対話応答生成手法を提案しています．基本的なアイデアは，省略されている要素を補完した上で発話生成を行うというシンプルなものですが，複数のデータセットやモデルを用いた実験を綿密に行い，提案手法により発話の首尾一貫性および魅力度が改善するという結果を得ています．客観評価だけでなく，人手による主観評価も行っており，結果の説得性は非常に高いものです．今後の対話システムの改善に資すると考えられることから，若手奨励賞にふさわしいと判断しました． |
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P7-11
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Improving Peer-Review Score Prediction with Semi-Supervised Learning and Denoising Networks
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Panitan Muangkammuen (山梨大)
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本論文は，投稿論文のピアレビューにおける観点別の自動スコア予測（automatic peer review aspect score prediction, PASP）を行う手法を提案しています．本研究はPASPにΓ-Transformer-LSを用いた半教師あり学習を適用した初めての試みであり，PeerReadデータセットを用いた評価実験において，提案手法は複数の観点で比較手法を上回るなど，一定の有効性を示しています．投稿される学術論文の数が大きく増加する中，本研究の発展が学術コミュニティに大きく寄与すると考えられることから，若手奨励賞にふさわしいと判断しました． |
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H8-2
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Utilizing Pseudo Dialogue in Conversational Semantic Frame Analysis
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Shiho Matta (京大)
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本論文は，対話データに対する意味フレーム解析を行うためのデータ拡張手法を提案しています．具体的には，料理ドメインを対象とし，レシピから抽出した意味フレームと意味フレームから作成した対話データを対応づけることで，疑似的な意味フレーム付きの対話データを作成し，意味フレーム解析器の学習に用いています．シンプルな手法ながら，精度も高く，有効性が検証されています．本研究は対話の深い理解に欠かせない技術に取り組んでおり，今後の多様なドメインへの適用も期待できることから，若手奨励賞にふさわしいと判断しました． |
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A9-3
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自然言語生成タスクの自動評価指標のためのドメイン外検出
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伊藤拓海 (東北大)
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近年，機械翻訳や要約生成などのテキスト生成タスクにおいて，学習を伴う自動評価指標が用いられるようになってきており，その頑健性が重要な研究課題となっています．本論文では，ドメイン外の入力に対しては誤った評価を招くという問題を提起し，ドメイン外の入力検出手法を提案しています．評価の信頼性向上という課題の重要性と，ドメイン外検出を参照なし評価指標に適用するという新規性，さらに提案手法は参照あり評価指標にも適用可能であるという将来性を鑑みて，若手奨励賞にふさわしいと判断しました． |
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Q9-3
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On the Bias of CLIP for Object-Attribute Recognition
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Yutaro Yamada (イェール大)
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本論文は，視覚と言語の融合モデルの一つであるCLIPを分析し，Concept Association Bias (CAB)が存在することを明らかにしています．CABは，画像内に2つのconceptが存在するときに，テキストプロンプトには1つのconceptしか言及されていない場合に生じることを実験により示しています．CLIPを視覚と言語に基づく質問応答などに応用する場合にはCABに注意する必要があり，これは有益な知見と考えられます．本研究は独創性が高く，今後の発展も期待できることから，若手奨励賞に値すると判断しました． |
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H10-3
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ARKitSceneRefer: 3D屋内シーンでの参照表現による小物の位置特定
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加藤駿弥 (京大)
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本論文は，3D参照表現理解のための新たなデータセットを構築したことを報告しています．既存のものと異なり，構築されたデータセットは小さな物体を主な参照先としていることを特徴としています．この特徴は，屋内で利用するロボットとのコミュニケーションなど，将来的な応用を見据えたものとなっています．また，このデータセットを用いて実際に参照表現に対応する物体を特定する実験を行い，その性能を検証しています．本研究は，実応用を意識しているという点で価値が高く，今後の発展も期待できることから，若手奨励賞に値すると判断しました． |
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Q12-1
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JMultiWOZ: 日本語タスク指向型対話データセットの構築
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大橋厚元 (名大)
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本論文は，日本語のマルチドメインタスク指向型対話データセットの構築方法について報告しています．本手法は，オントロジーの定義，バックエンドデータベースの構築，対話ゴールの設計と作成，クラウドソーシングを用いた対話収集の4ステップからなります．構築したデータセットは，6つのドメインにまたがる4,254対話からなる大規模なものであり，ベンチマークとして用いることができることも示しています．本研究の成果は実用性が高く，対話システム研究の今後の活性化につながると考えられることから，若手奨励賞に値すると判断しました． |
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H12-2
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実世界のマルチモーダル情報に基づく指示語を含んだ言語指示の外部照応解析
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大山瑛 (立命館大)
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本論文は，実世界のマルチモーダル情報を用いて言語表現における外部照応を解決することを提案しています．具体的には，言語表現に含まれる物体カテゴリの情報，指示語の言語情報，指差しの物理的情報を用いて，照応解決を行っています．また，実機実験を通して性能の検証を行っているという点でも価値が高い研究です．ロボットと人間のコミュニケーションの円滑化を促進する技術であることに加え，言語処理分野の隣接分野との連携を活性化させることも期待できることから，若手奨励賞に値すると判断しました． |
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P12-4
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球体表面を利用した位置符号化
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岡佑依 (NTT)
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本論文では，Transformerで単語の位置情報を取り扱う位置符号化において，絶対位置と構造位置（依存構造木での深さ）を同時に符号化するための新たな手法を提案しています．2種類の位置情報を球体表面上の点として表現することで，従来手法における，位置の値の衝突等の問題を解決しています．提案されているアイデアは秀逸で，実験もしっかり行われ，実際に提案手法の有効性が確認できています．非常に有望な方向性を示しており，若手奨励賞にふさわしいと判断しました． |
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A12-5
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読解問題における論理推論の一貫性評価
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川畑輝 (NAIST)
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本研究では，機械読解の論理的推論能力の信頼性を評価するデータセットRULE (Rationale Understanding for Logical reasoning Evaluation) を構築することで，論理的一貫性の評価実験を行なっています．結果，人間とモデルの精度には大きな乖離が見られること，また特に誤答選択肢の根拠理解に改善の余地が大きく残されていることなどを明らかにしています．ニューラルネットワークを用いたモデルではモデルの出力の根拠を明らかにすることが難しいため，本研究で構築したデータセットは今後，分野の発展に大きく貢献すると考えられます．以上のことから若手奨励賞に値すると判断しました． |
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B1-1
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計算資源が限られた複数組織での出力選択による協働の検討
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伊藤郁海 (東北大), 伊藤拓海 (東北大/Langsmith), 鈴木潤, 乾健太郎 (東北大/理研)
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【有用性】【将来性】の観点での評価 |
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D1-3
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日本語話者の項省略判断に関するアノテーションとモデリング
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石月由紀子 (東北大/理研), 栗林樹生 (東北大/Langsmith), 松林優一郎 (東北大/理研), 笹野遼平 (名大/理研), 乾健太郎 (東北大/理研)
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【有用性】の観点での評価 |
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Q1-4
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問題タイプを考慮した英単語穴埋め問題の不正解選択肢の自動生成
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吉見菜那, 梶原智之 (愛媛大), 内田諭 (九大), 荒瀬由紀 (阪大), 二宮崇 (愛媛大)
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【有用性】【将来性】の観点での評価 |
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D2-4
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逆接の推論関係に着目した日本語談話関係アノテーション
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窪田愛, 佐藤拓真, 天本貴之, 秋吉亮太, 峯島宏次 (慶應大)
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【将来性】の観点での評価 |
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C2-5
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最長一致パターンに基づく高速・高精度な日本語形態素解析
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吉永直樹 (東大)
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【新規性】【有用性】の観点での評価 |
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P2-14
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視覚と言語の融合モデルにおける知識の振る舞いを調査するための表と画像の生成タスクの提案及びその調査結果
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上垣外英剛 (NAIST), 林克彦 (北大), 渡辺太郎 (NAIST)
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【新規性】【将来性】の観点での評価 |
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Q3-1
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事前学習済みTransformerモデルのための注意教師付きFew-shotデータの蒸留
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前川在, 小林尚輝, 船越孝太郎, 奥村学 (東工大)
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【新規性】【有用性】の観点での評価 |
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P3-6
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形態論情報付き日本語Universal Dependencies
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田口智大 (ノートルダム大), 宮川創 (国語研)
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【有用性】【将来性】の観点での評価 |
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P3-13
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要素の重複と不連続性を扱える抽出型の語構成要素解析: 並列分散型形態素解析の提案
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黒田航 (杏林大), 相良かおる (西南女学院大), 東条佳奈 (阪大), 麻子軒 (関大), 西嶋佑太郎 (フリー), 山崎誠 (国語研)
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【有用性】【将来性】の観点での評価 |
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H4-1
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服飾の色情報に基づいたポエティックな商品名の作成支援システム
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飯塚柚稀 (群大), 林克彦 (北大), 永野清仁 (群大), 宮尾祐介 (東大)
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【有用性】【将来性】の観点での評価 |
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H4-2
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入力文章の内容に沿った新たな歌詞を生成する作詞支援システムと剽窃リスクを下げる歌詞生成手法
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渡邉研斗, 後藤真孝 (産総研)
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【新規性】【将来性】の観点での評価 |
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C4-5
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ニューラル数式ソルバーにおける途中結果の追跡と操作
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松本悠太 (東北大), Benjamin Heinzerling (理研/東北大), 吉川将司 (東北大), 乾健太郎 (東北大/理研)
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【将来性】【有用性】の観点での評価 |
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H4-5
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人間とシステムの議論に基づく NLP タスクの問題に対する予測
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金子正弘 (東工大), Graham Neubig (CMU), 岡崎直観 (東工大)
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【新規性】【将来性】の観点での評価 |
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B5-4
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言語モデルの学習における知識ニューロンの形成過程について
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有山知希 (東北大), Benjamin Heinzerling (理研/東北大), 乾健太郎 (東北大/理研)
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【将来性】の観点での評価 |
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H5-4
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InstructSum: 自然言語の指示による要約の生成制御
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西田光甫, 西田京介, 斉藤いつみ, 齋藤邦子 (NTT)
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【新規性】【有用性】の観点での評価 |
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A7-2
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参照例を使わないキャッチコピーの自動評価
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新保彰人, 山田寛章, 徳永健伸 (東工大)
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【有用性】【新規性】の観点での評価 |
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B7-3
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DueT: 視覚・言語のDual-adapter Tuningによる基盤モデル
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西田京介, 長谷川拓 (NTT), 前田航希 (東工大), 齋藤邦子 (NTT)
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【有用性】の観点での評価 |
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D7-3
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百聞は一見に如かず？視覚情報は言語モデルに文の階層構造を教示するか
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栗林樹生 (東北大/Langsmith)
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【新規性】【将来性】の観点での評価 |
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P7-4
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Subspace representation for text classification with limited training data
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Erica Kido Shimomoto, Edison Marrese-Taylor, 高村大也 (産総研), 小林一郎 (お茶大), 宮尾祐介 (東大)
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【新規性】の観点での評価 |
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C8-2
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What can Short Answer Scoring Models Learn from Cross-prompt Training Data?
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Hiroaki Funayama, Yuya Asazuma, Yuichiroh Matsubayashi (東北大/理研), Tomoya Mizumoto (理研), Kentaro Inui (東北大/理研)
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【新規性】の観点での評価 |
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D9-2
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連続時間フラクショナル・トピックモデル
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中川慧 (野村アセット), 林晃平 (東大), 藤本悠吾 (野村アセット)
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【将来性】の観点での評価 |
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A11-3
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専門性の高いオープンブック質疑応答システムの構築と専門家添削による誤答抑制
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後藤成晶, 上山道明, 須藤栄一, 清水司, 木村英彦 (豊田中研)
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【有用性】の観点での評価 |
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H11-4
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広告文生成タスクの規定とベンチマーク構築
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三田雅人, 村上聡一朗, 張培楠 (サイバーエージェント)
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【有用性】の観点での評価 |
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Q11-6
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単語ベクトルの平行四辺形を特徴づける図形距離
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前田晃弘 (JAIST), 鳥居拓馬 (東京電機大), 日髙昇平 (JAIST)
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【新規性】の観点での評価 |
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H12-1
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実世界における総合的参照解析を目的としたマルチモーダル対話データセットの構築
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植田暢大 (京大), 波部英子, 湯口彰重, 河野誠也, 川西康友, 黒橋禎夫, 吉野幸一郎 (理研)
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【有用性】【将来性】の観点での評価 |
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A12-4
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JCommonsenseQA 2.0: 計算機と人の協働による常識推論データセットの改良
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栗原健太郎, 河原大輔 (早大), 柴田知秀 (ヤフー)
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【将来性】【有用性】の観点での評価 |
