言語処理学会第27回年次大会(NLP2021)

持橋 大地 先生（統計数理研究所）

題目：

ガウス過程と自然言語処理

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．

広瀬 友紀 先生（東京大学）

題目：

NLPが目指すこと，心理言語学が目指すこと

概要：

自然言語処理研究と心理言語学研究においては，その目指す方向性は異なることもあれど，扱う現象は驚くほど共通することが多い．近年では，心理言語学的なリサーチクエスチョンと自然言語処理研究の知見に基づいた方法論の組み合わせを活かした研究もますます盛んになり，両分野間での情報共有も様々な機会において進められている．そうした中，心理言語学研究者の立場からみえる「もっと共有したい」「逆に，視点の違いが新鮮」「そっちの分野ではこれは常識だったのか/ではなかったのか」といったようなさまざまな「境界領域研究特有」トピックを取り上げ，自然言語処理研究者と心理言語学者の間の議論や協働をけしかける機会をつくってみたい

鈴木 大慈 先生（東京大学／理化学研究所）

題目：

深層学習の理論

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，理論的に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．深層学習の理論は大きく分けて「近似理論」「汎化理論」「最適化理論」に分けられ，関数解析や確率論といった様々な数学的道具を用いて研究が進められている．本チュートリアルでは，これらのトピックに関して，統計的学習理論の基礎から二重降下やニューラルタンジェントカーネルといった最近の理論研究の潮流を直感的に解説する．特に，深層学習が「なぜ高い予測性能を出すのか」「なぜパラメータ数が巨大にもかかわらず汎化するのか」といった問題に対する理論的解析を与える．さらに，現在の理論の限界についても議論する．

川崎 義史 先生（東京大学）

題目：

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―

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．

水本 篤 先生（関西大学）

題目：

言語教育が自然言語処理に期待すること

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．

松本 裕治 先生（理化学研究所）

題目：

知識と言語処理

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：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-1988年：電子技術総合研究所，推論機構研究室研究員
  1984年-1985年：英国インペリアルカレッジ客員研究員
  1985年-1987年：新世代コンピュータ技術開発機構に出向，第一研究室室長代理
1988年-1989年：京都大学大型計算機センター助教授
1989年-1993年：京都大学工学部電気工学第二学科助教授
1993年-2020年：奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科教授
2020年：理化学研究所革新知能統合研究センター知識獲得チーム，チームリーダ

「スポンサーイブニング」をオンラインで開催します．「スポンサーイブニング」の目的は，NLP2021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，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

2021年 3月15日（月）17:30-（チュートリアル終了後）

内容

17:30-　スポンサーイブニング開会

17:35-　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，スポンサーオンライン展示ブースへ移動，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（自由解散）．

参加資格

大会参加者であればどなたでも参加できます．

オンライン展示出展スポンサー

富士通株式会社

株式会社LegalForce

株式会社サイバーエージェント

株式会社リクルート

楽天株式会社

Sansan株式会社

国立国語研究所 ※

LINE株式会社

株式会社みらい翻訳 ※

バイドゥ株式会社

ベイシス・テクノロジー株式会社

株式会社FRONTEO

株式会社東芝

朝日新聞社メディアラボ

マイクロソフト ディベロップメント株式会社

株式会社 Insight Tech

株式会社アドバンスト・メディア

株式会社ワークスアプリケーションズ

株式会社Legalscape

株式会社pluszero

株式会社キーウォーカー

一般社団法人アジア太平洋機械翻訳協会

野村ホールディングス株式会社

株式会社NTTドコモ

Fairy Devices株式会社

読売新聞東京本社

株式会社Gunosy

株式会社日本経済新聞社

株式会社日本取引所グループ

株式会社オプト（Opt Technologies）

以上30団体のうち，※を除く28団体がオープニングに登壇します（登壇順もこの並びの通り）．