2022

2022年度の記録

第68回 12月23日(金曜日)@オンライン(クローズド開催)

恒例の学生発表会

        佐藤・小川研 : 8名

        佐々木研 : 5名

        外山研 : 6名

        松原研 : 6名

        東中研: 6名

        武田・笹野研: 8名

計：39名

第67回 12月13日(火曜日) 17:00-18:30@名古屋大学IB電子情報館中棟011講義室

説明可能で合理的な推論ができる自然言語処理へのいざない

井之上 直也 (JAIST)

近年、大規模な事前学習済み言語モデルの登場により、自然言語処理モデルの精度は飛躍的に向上した。一方で、永らく指摘されてきた説明可能性(explainabilty) と推論の合理性 (rationality)の問題については、未解決課題が多いのが現状である。本発表では、これらの周辺分野の近年の研究動向及び講演者の取り組みを紹介し、自然言語処理の今後の研究の方向性について議論する。 

参加者：34名

第66回 11月28日(月曜日) 17:00-18:30@名古屋大学IB電子情報館中棟011講義室

広告文自動生成の概観と課題

村上 聡一朗 (サイバーエージェント AI Lab)

インターネット広告の需要拡大に伴い，人手による広告制作は限界を迎えつつある．このような背景から，広告制作の現場では制作者の負担軽減を目的に広告文や画像等のクリエイティブの自動生成技術に注目が集まっている．本発表では，特に広告文の自動生成に焦点をあて，近年の研究動向を我々の取り組みを交えながら紹介し，今後の方向性について議論する．

参加者：39名

第65回 11月15日(火曜日) 17:00-18:30@名古屋大学IB電子情報館中棟011講義室

外部知識を統合利用する情報抽出

浅田 真生 (豊田工大)

近年では文献数の増加に伴い，テキスト中のエンティティやエンティティ間の関係を抽出する情報抽出の研究はますます重要になっている．しかし，エンティティ周辺のテキスト情報のみを用いる手法には限界があり，エンティティが持つテキスト外の知識を考慮する必要がある．本発表では，エンティティが持つ様々な外部知識を統合利用して情報抽出を行う研究において，我々の取り組みを中心に紹介しながら，今後の可能性について議論する．

参加者：38名

第64回 6月21日(火) 12:00-13:15@オンライン

ToDoタスク管理支援のための弱教師ありテキスト表現学習

大谷 直樹 (Carnegie Mellon University)

ToDoタスク管理アプリにおいて様々な支援機能を提供するためのテキスト表現を学習する手法 (Otani et al. 2022) と、その周辺の話題/裏話を紹介する。ユーザーが記述するToDoタスクのテキストは非常に短く情報が省略されがちであり、一般的なテキストエンコーダーで有用なテキスト表現を得ることが難しく、よく実践されているような言語モデリングにもとづく事前学習も有効ではない。我々の提案手法は外部リソース (知識ベース+FrameNet) を用いて弱教師あり信号を集め、それにもとづくマルチタスク学習によりテキストエンコーダーをToDoテキストの特性に適応させる。この手法は、複数の評価データセットにおいてベースライン手法のエラーを最大約40%まで削減した。（Naoki Otani, Michael Gamon, Sujay Kumar Jauhar, Mei Yang, Sri Raghu Malireddi, and Oriana Riva. 2022. LITE: Intent-based Task Representation Learning Using Weak Supervision. NAACL-HLT (To appear).）

参加者:40名 (Zoom開催) 

第63回 6月7日(火) 17:00-18:30@オンライン

より良いTransformerをつくる 

清野 舜 (理化学研究所)

Transformerは自然言語処理の様々なタスクに汎用的に用いられるモデルであり、その性能向上を目的として、アーキテクチャ面の改善が活発におこなわれている。本発表では、Transformerの各コンポーネント（位置表現、アテンション、Layer Normalization、フィードフォワード層）のそれぞれについて、近年の研究とその進展を我々の取り組みも交えながら紹介しつつ、今後の方向性について議論する。 

参加者:59名 (Zoom開催)