トーク: 90秒
QA: 60秒-90秒 (質問者は学生のみ)
M2 岡田 浩平
M2 河地 玄
M2 坂本 聡美
B4 斉藤 航佑
B4 永井 輝
B4 東内 悠亮
B4 平田 雄大
B4 山腰 貴大
M2 河合 翔太
B4 岡本 康佑
B4 川端風貴
M2 立林裕太朗
M2 増田和浩
B4 辻村有輝
B4 加藤秀大
B4 高里盛良
B4 吉田圭祐
B4 山根丈亮
B4 外山洋太
B4 三浦健太郎
M2 加納 隼人
M2 緒方 健人
M2 高木 大生
M2 吉田 達平
B4 伊藤巧
B4 今川拓哉
B4 豊辻宏旨
B4 松山諒平
参加者：50名
ディープラーニングの自然言語処理分野での応用についてご紹介します。 画像・音声処理と自然言語処理の違いや、最近進展のあったEnd-to-endの学習など 最先端の手法をまとめます。
参加者：35名
語順の情報を組み込んだニューラル言語モデルはTOEICの英文穴埋め問題において 高い正答率を出すことが報告されている．この手法では文脈外の情報を利用でき ないという問題がある．また，学習に用いているWikipediaのデータは，文法的な 誤りがあるなど，質の良いデータではない可能性がある．これらの問題に対応す るために，文章ベクトルによる文脈外の情報の利用とBNCのデータによる学習デー タの質の影響について調査したので，これらの結果について報告する．
きまぐれ人工知能プロジェクト「作家ですのよ」の文章生成班（名大チーム）の これまでの取り組みについて述べる。我々は、文生成器Haori、および、ストーリ 文法に基づく文章生成器を作成し、これらを利用して制作した作品を第３回星新一賞へ応募した。 コンピュータが小説を書く日は来るのか。来るとしたら、それいつか。
参加者：35名
先行き不透明なこの世の中を生き抜くには、膨大な データに基づく体系的な意思決定が重要である。 我々はそうした意思決定を支援する技術として 「未来シナリオ」の自動生成技術に取り組んでいる。 我々の未来シナリオとは、「地球温暖化が進む-> 海水温が上がる」、「海水温が上昇する->腸炎ビブリオ が（海中で）増殖する」、「腸炎ビブリオが増える-> 食中毒が発生する」といった因果関係知識を連鎖させて 得られる、未来に起こるかもしれない事態の系列の ことである。例えば上記の因果関係の例からは「地球 温暖化」から「食中毒」に至る未来シナリオが得られる。 本講演では、我々がこれまで開発してきた、大規模 テキストからの因果関係知識の自動獲得技術と、それに 基づく未来シナリオの自動生成技術を紹介する。また これらの技術が組み込まれた応用システムとして、 NICTで開発し、今年３月末に一般公開した、大規模 Web情報分析システムWISDOM Xを紹介する。
参加者：31名
日本語の起源は、1世紀以上にわたる言語学の研究にもかかわらず、未解決であ る。発表者もこの問題を容易に解決できるとは考えていないが、もし解決でき るのであれば、その手がかりは言語類型論ではないかという見通しを持ってい る。また、この問題は、人間が手作業で解くのは難しく、計算機による統計的 推論が適していると考えている。個々の手がかりが不確実であり、そのため、 候補が組み合わせ爆発を起こすからである。本発表では、言語類型論とそれを 系統推定に用いる動機を説明したのち、「言語の自然さ」という従来用いられ なかった手がかりを系統推定に導入する試みを紹介し、日本語を中心に推定結 果を考察する。
参加者：31名