言語処理学会第24回年次大会(NLP2018)
発表論文集

提案者

学生プログラム委員：

梶原 智之（首都大学東京）

山本 眞大（慶應義塾大学）

近藤 雅芳（奈良先端科学技術大学院大学）

趣旨

近年，人工知能やビッグデータ分析といった技術の社会的認知の向上に伴い，自然言語処理技術の社会的活用に大きな期待が集まっています．このため，学術的価値の高い研究はアカデミアだけではなく民間企業においても進められつつあり，学生のキャリアプランが複雑化しています．一方で，学生は各機関に就職した際のメリット・デメリットについて学ぶ機会はあまり多くありません．本企画では，既に大学や民間研究所に勤めている若手研究者や，来年度からの進路が決まっている博士学生に，各機関における仕事内容や進路の決め手となった理由について紹介して頂きます．

講演者

(1) 失敗した後に取り組むべきこと

江里口 瑛子 さん（東京大学）

概要

研究がうまくいかない，論文が通らない，企業インターンの選考に落ちたなど学生生活に失敗は付き物です．しかしながら，この「失敗したこと」から学ぶことは非常に多く，ときには人生を左右する分岐点となることもあります．本講演では，博士課程で体験した失敗談に触れながら，どのようにそれらと向き合うことができるかについて述べます．

(2) 新設研究センターで働くということ

吉川 友也 さん（千葉工業大学）

概要

私が設立されて間もない研究センターに加入して約2年半が経ちました．本講演では，この2年半の経験や感じたことを交えながら，私立大学や新設研究センターでの仕事についてお話しします．

(3) 若手大学教員の仕事

進藤 裕之 さん（奈良先端科学技術大学院大学）

概要

人工知能ブームに伴い，自然言語処理のできる人材は引く手あまたの状態のようです．そこで，企業ではなく大学で働くという選択肢や仕事内容について私のわかる範囲で紹介したいと思います．

前田 新一 先生，藤田 康博 先生（プリファードネットワークス）

題目：

ゼロから始める深層強化学習

概要：

DeepMind の AlphaGo は，2015 年 10 月に囲碁のヨーロッパチャンピオンのプロ棋士に勝利した．この囲碁での勝利は，人間が用意した学習データの教師ラベルを推定する教師あり学習の枠組みとは異なり，人間を超えられるという強化学習の可能性を広く知らしめた．その後も AlphaGo はバージョンアップを続け，今ではトップのプロ棋士を大きく凌駕するレベルにまで到達している．AlphaGo に代表される深層強化学習の研究の急速な進展は，深層強化学習の様々な分野への適用の気運を生み出している．本チュートリアルでは，深層強化学習を知りたい，新しく使ってみたいという方を対象に強化学習の基礎から，（深層）強化学習の応用の状況，強化学習を初めて試す方が陥りやすい落とし穴，深層強化学習を始めるのに適した環境の紹介について説明する．

坊農 真弓 先生（国立情報学研究所）

題目：

手話と日本語の関係

概要：

現在，手話コーパスの構築とその利用は世界各国で活発に議論されている．手話には書きことばがない，そのため，アノテーションやトランスクリプトの作成に工夫が必要となる．また，手話は類像性の高い言語であるため，手形や動きにバリエーションが認められ，基本語彙の特定が難しい．これらの問題は世界各国の手話に共通して言えることであるが，特に日本で手話コーパスを構築する場合には，手話と日本語との接触について念頭に置いておく必要がある．日本のろう教育では，1933 年から 1993 年のおよそ 60 年間，手話の使用が禁止されていた．いまを生きる成人ろう者のほとんどはこの時代に教育を受けた人々であり，日本語と日本手話のバイリンガル・バイモーダル状況に身を置いてきた．本チュートリアルでは，我々が構築している「日本手話話し言葉コーパス」に収録されている事例をいくつか取り上げ，いまを生きるろう者のことばの実態を明らかにし，日本における手話と日本語の関係を議論する．

松崎 拓也 先生（名古屋大学）

題目：

自然言語で書かれた数学問題を計算機で解く

概要：

テキストの形で与えられた数学問題を自動的に解くことは，自然言語の意味を形式表現へと写し取る言語処理の課題と，形式化された問題を解く自動演繹・計算代数の課題が交わる複合的な問題である．「数学問題を解く」という行為をこのような形で計算機に乗せるための要となるのは論理式による数学問題の形式表現であり，言語処理と自動演繹という 2 つの部分課題は，形式論理において「数学的論証」という実践が「命題と推論」という 2 つのレイヤに切り分けられたことに直接対応している．そしておよそ全ての理論と実践の関係と同様に，自動解答システムを工学的に実現する際にも，問題の論理表現という理論的仮構と前後の処理の間には種々の「軋み」が生じる．本チュートリアルでは，数学問題の自動解答という課題を 19 世紀末の形式論理の創始から 20 世紀後半の古典的 AI 研究への流れの延長上に位置づけ，実際の解答システムの概要と研究課題について解説するとともに，現在・今後の言語処理研究とのつながりについて考える．

澤田 英夫 先生（東京外国語大学）

題目：

「カチン」の言語のフィールドワーク

概要：

フィールド言語学とは，対象言語を母語とする協力者との相互作用を通して得られた一次言語データに基いて研究を行う言語学の分野である．本チュートリアルでは，講師がこれまでミャンマー北部カチン州のミッチーナー市で「カチン」と呼ばれる民族集団の言語のいくつかを調査してきた経験をもとに，言語とフィールドに関する情報収集，語彙の調査（およびそれに伴う言語音の調査），文法の調査，テキストの採録などの話題について語る．母語話者が発する生の言語データを取り扱うことの難しさ・面白さの一端を知っていただければ幸いである．

定延 利之 先生（京都大学教授）

題目：

非流ちょうな音声言語の規則性をさぐる

概要：

言語の基本は音声言語だと，言語学はことあるごとに言ってきたが，音声言語の研究は立ち遅れている．それは，音声言語が本来的に，対面型コミュニケーションで相手の反応を見ながら即時的に語る，非流ちょう (dis-fluent) なことばだからではないか．では，音声言語の非流ちょう性を言語学者が正面から取り上げれば，どのような規則性が明らかになるのだろうか？　本講演では，文単位で話しがちな英語と違って，「品川でぇ，」「新幹線にですねぇ，」「乗り換えてさぁ，」などと，文節単位でとぎれとぎれに発せられる日本語のコマギレ発話を中心に，非流ちょうな音声言語の規則性を具体的に紹介し，言語処理に活かす可能性を検討したい．

略歴

1962年生．1985年京都大学法学部卒，1987年京都大学文学部文学科卒，1998年京都大学大学院文学研究科博士課程修了．博士（文学）．現在，京都大学文学研究科教授．言語学・コミュニケーション論の教育研究に従事．日本語文法学会副会長．単著に『よくわかる言語学』（1999，アルク）・『認知言語論』（2000，大修館）・『ささやく恋人，りきむレポーター』（2005，岩波書店）・『煩悩の文法』（2008，筑摩書房）・『日本語社会 のぞきキャラくり』（2011，三省堂）・『コミュニケーションへの言語的接近』 （2016，ひつじ書房）他．

戸次 大介 先生（お茶の水女子大学准教授）

題目：

理論言語学と自然言語処理と

概要：

前半は，理論言語学，特に形式統語論と形式意味論における近年の発展と，それに基づく言語処理技術である "ccg2lambda" について紹介する．"ccg2lambda" は，組合せ範疇文法 (Combinatory Categorial Grammar) と深層学習による頑健な統語解析，高階論理による意味の表示と合成，定理証明器と機械学習を組み合わせた含意関係認識，文間類似度計算のためのプラットフォームである．後半は，次世代の意味の理論として，依存型意味論 (Dependent Type Semantics) による自然言語の証明論的意味論を紹介する．旧来のモデル理論的意味論に基づく動的意味論や，近年注目されている深層学習・分散表現による含意関係認識と比較しつつ，現時点における自然言語の意味についての我々の理解を俯瞰する．

略歴

1995年東京大学理学部情報科学科卒業．2000年同大学院理学系研究科情報科学専攻博士課程修了．理学博士．2008年より，お茶の水女子大学理学部情報科学科准教授．専門は数理・理論・計算言語学．著書に「日本語文法の形式理論」（くろしお出版），「数理論理学」（東京大学出版会）．

2017年度の論文賞を受賞された著者 (4名) に講演をお願いしています．

論文賞については，オープニングで発表します．

辻井潤一 (産総研人工知能研究センター長)，河原達也 (京都大学教授)，飯田 仁 (東京工科大学名誉教授)

題目：

自然言語処理の歩みとこれから

趣旨：

言語処理学会創設 25 周年を目前にして，自然言語処理の現状と取り巻く状況，将来の展望について考える．AI ブームと言われる昨今，「AI meets the Real World.」が叫ばれている．この流れは，「NLP meets the Real World.」へと進んでいくのであろうか？

現在の AI ブームを支える DNN は，MT や QA に革命的な変化をもたらしている．一方で，DNN は，Chomsky 以降の理論言語学，そこから派生した計算言語学とは乖離した処理技術としての側面を強く持つ．

DNN + 強化学習という枠組みは，理論言語学や計算言語学が避けてきた意味，文脈，発話状況といった，言語外の実世界と言語表現との橋渡しをする技術を提供すると同時に，技術として純化することで，計算言語学や認知科学が持っていた科学としての側面をそぎ落としているように見える．

DNN に代表されるデータ駆動の方法論のみによって，人間知能における言語的なものが果たす役割の解明，あるいは，思考の人工物による実現に寄与できるのかは未知である．今の DNN 技術は，人間の言語活動をサポートする NLP 技術から，言語を核とする人間の創造的かつ情報伝播の活動の解明に貢献する新たな計算枠組みとなりえるのかを考える．

言語使用の環境を含めた言語データ収集が必要となるが，一方で何をデータとするか，そのデータにどのような解釈 (Annotation) を与えるかは，背後にある理論に依存する．データ駆動のアプローチと理論ベースのアプローチの統合により，技術と科学の乖離は緩和できるのか，DNN に代表される技術はそこでどのような貢献をするのか，について議論を深めたい．

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NLP2018 では，企業や組織と学生を繋ぐイベントとして，「スポンサーイブニング」を開催いたします．若手チュートリアル企画の「学生向けキャリアビジョン講座」は，学生の今後のキャリアプランの参考になるように，実際に企業やアカデミアで働いている方のお話をうかがう企画ですが，「スポンサーイブニング」は，NLP2018 のスポンサーの方の話すメッセージを，学生がアルコール片手に気軽に聞ける場を設けて，スポンサーと学生が直接交流するきっかけを作ることを目的としています．「スポンサーイブニング」の概要は以下の通りです．

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

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布したりすることがあります．どうぞご了承ください．

参加スポンサー一覧

理化学研究所 革新知能統合研究センター様，楽天株式会社様，三井住友アセットマネジメント株式会社様，フューチャーアーキテクト株式会社様，ヤフー株式会社様，株式会社サイバーエージェント様，トランスコスモス株式会社様，株式会社リクルートテクノロジーズ様，Sansan 株式会社様，株式会社メルカリ様，株式会社 Studio Ousia 様，LINE 株式会社様，株式会社高電社様，バイドゥ株式会社様，産総研 人工知能研究センター様，株式会社ジャストシステム様，株式会社デンソーアイティーラボラトリ様（お申し込み順）