言語処理技術セミナー

言語処理学会主催

言語処理技術セミナー2022

機械学習モデルの構築からデプロイまで

本セミナーは終了しました。たくさんのご参加ありがとうございました。

言語処理学会では，自然言語処理やその周辺技術に取り組むみなさまに広く学びの場になるように言語処理技術セミナーを2018年より企画しております．昨年は「言語生成の技術とサービス」というテーマで現在の言語生成技術と実際のサービスにおける活用事例を交えたセミナーを開催し，300名を超える方々に参加いただきました．

今年は「機械学習モデルの構築からデプロイまで」ということで，自然言語処理技術が実際のサービスへ適用されるまで，どのように機械学習モデルが構築されデプロイされるのかを基礎から学ぶためのセミナーを企画致しました．本セミナーでは，産業界および学術界の第一線で活躍されている3名の講師をお招きし，ご講演いただきます．

新型コロナウイルス感染防止と，広くさまざまな方にご参加いただくという観点から，今年もZoomによるオンライン開催と致します．

講師

林孝紀先生（株式会社Preferred Networks）

菅原朔先生（国立情報学研究所）

梅澤慶介先生（株式会社メルカリ）

更新情報

参加申し込み受付を終了しました（2022/10/13）
開催概要を公開しました（2022/09/01）
プログラムを公開しました（2022/09/01）
開催概要を掲載しました（2022/07/21）

日時・場所

2022年10月28日（金）10:30 - 16:35

Zoomによるオンライン開催です

参加申し込み

下記のサイトからお申し込みいただけます（参加申込受付期間：2022年9月1日（木）--10月13日（木））. 申し込みは締め切りました

お申込みいただきますと，参加登録確認メールが自動送付されます．

自動返信メールが受信できない場合は，メールの受信設定をご確認の上，再度フォームよりお申し込みください．

※ 「非会員学生」でお申し込みされた方は，必ず大学のメールアドレスをご登録ください．高校生以下の方などで，大学のメールアドレス以外での登録が必要な方は，nlpseminar@nacos.comまでお知らせください．

※ 今回新たに言語処理学会会員にお申し込みされた方は，申し込みフォームの「その他コメント・ご質問」欄にその旨をご記入ください．

※ 言語処理学会会員，および，学生の方の参加費は無料ですが，事前申し込みが必要です．

※ 言語処理学会会員で会員番号が分からない方は，言語処理学会事務局（E-mail: nlp@nacos.com）までお問い合わせください．

今後の手続きについて

◆ 「言語処理学会学生会員・正会員・シニア会員・賛助会員」および「非会員学生」お申込みの方

　セミナー１週間前ごろに, 参加証メールを送付させていただきます．聴講方法は参加証メールに記載してあります.

◆ 「言語処理学会非会員一般」で申し込みの方

2022年10月13日（木）の窓口営業時間終了時までに, 郵便局に備え付けの払込取扱票をご利用の上, ご送金ください.

参加登録を済ませても, 送金締切日までに参加費の入金が完了しなかった場合は, 参加登録はキャンセル扱いとなりますのでご注意ください.

※ご入金いただいた方には, セミナー１週間前ごろに, 参加証メールを送付させていただきます. 聴講方法は参加証メールに記載してあります.

※領収書は10月25日（火）以降にメールで送付させていただきます.

参加費

言語処理学会会員

　学生会員・正会員・シニア会員・賛助会員：無料

言語処理学会非会員

　学生：無料

　一般：15,000円（税込）

※今回新たに会員に申し込みをされた場合でも会員価格（聴講無料）が適用されます．言語処理学会の年会費は正会員8,000円です．参加申し込みの締切日までに言語処理学会の年会費の入金が確認でき，入会手続きが完了した方が対象です．言語処理学会へはこちらから入会できます．

※言語処理学会賛助会員所属の方は3名まで無料でご参加いただけます．

※言語処理学会会員, および, 非会員（学生）は, 参加費は無料ですが参加申し込みが必要です.

参加費のお支払い方法（言語処理学会非会員一般の方のみ）

振込取扱票は1枚につき, 1名様分の送金にご利用ください.

振込取扱票の通信欄には, 以下の3点を必ず明記してください.

（1）参加受付番号

（2）参加者氏名

（3）所属機関名

送金手数料は申込者がご負担くださいますようお願いいたします．

振込口座は以下の通りです．

口座番号：00940-9-324358

加入者名：言語処理技術セミナー

なお, 銀行振込として, インターネットバンキング等から, 下記の口座宛にお支払いいただくことも可能です.

その際は必ず, 振込人と参加者氏名を一致させていただき，名前の後ろに「受付番号」をご記入ください.（例：言語花子（116））

難しい場合は, 別途入金通知（日付と金額, 参加者氏名）を下記担当（中西印刷）までご送付いただきますようお願いいたします.

銀行名：ゆうちょ銀行

支店名：〇九九（ゼロキュウキュウ）店

預金種別：当座

口座番号：0324358

口座名義：言語処理技術セミナー

ゲンゴショリギジュツセミナー

なお, お申込み後にキャンセルされます場合は, 参加申し込みの締切日までに下記問合せ窓口（nlpseminar@nacos.com）までお知らせください.

資料配布

資料は参加登録を完了された方に事前にダウンロードのための URL をお知らせいたします．ダウンロードのための URLは，事務局よりセミナー1週間前ごろに送付する参加証メールに記載します．各自ダウンロードしてください．

動画公開

講演の動画（質疑応答は含みません）を，後日に限定公開させていただく予定です．

公開対象は以下になります．

言語処理学会学生会員・正会員・シニア会員・賛助会員の方（本セミナーへの申し込みの有無に関わらず，会員全員に動画閲覧のためのURLを送付します）
本セミナーに参加申し込みされた非会員の方

※ 動画公開について：講演中に何らかの機器のトラブルや通信障害等が発生した場合には，動画公開は中止になる場合もございます．あらかじめご了承ください．

※資料のダウンロードや動画視聴ができないなどの問題があれば，問い合わせ窓口（nlpseminar@nacos.com）までご連絡ください．

聴講者へのお願い

質疑応答以外の聴講の際はミュート＋ビデオオフで聴講してください．

Zoomの聴講者名は，基本的には「参加受付番号_氏名（所属）」でお願いいたします．所属や氏名の公開を希望されない場合は「参加受付番号」のみでも構いません．

セミナー時間内は，Dory（質問箱ツール）で質問を受け付けます．基本的にはセミナーの質疑応答時間に回答させていただきますが，万が一時間内に回答しきれなかった場合は，後日，講師の先生よりDory上で回答させていただきます．

※ DoryのURLはZoomのチャット上でお知らせします.

プログラム

2022年10月28日 (金)

10:30 - 10:45 オープニング

実行委員長徳久良子（豊田中央研究所）

10:45 - 12:00「Transformersによる自然言語処理の実践」

林孝紀先生（株式会社Preferred Networks）

概要

自然言語処理タスクに対して高精度な機械学習システムを実現する上で、大規模コーパスで事前学習したTransformerベースのモデルは非常に強力なツールとなっています。Hugging Face社によって提供されているライブラリ「🤗 Transformers」とその周辺のエコシステムは、それらのモデルの利用を大幅に容易にしました。本講演では、Transformerベースのモデルの基礎知識について説明し、テキスト分類を題材として実際に🤗 Transformersを動かしながらその利用方法とtipsを解説していきます。

略歴

株式会社Preferred Networks エンジニア。2016年3月東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。2021年2月より現職。Kaggle Master。

12:00 - 13:15 休憩時間

13:15 - 14:30「自然言語理解システムの評価と説明」

菅原朔先生（国立情報学研究所）

概要

自然言語処理では、人間のように言語を理解するシステムを構築することがひとつの目標です。これまで様々な言語理解タスクが取り組まれ、大規模な深層学習モデルが目覚ましい精度を示していますが、一方でその性能を正確に評価する・説明することは容易ではありません。本講演では、とくに評価方法・説明性の観点から近年の自然言語理解研究の動向を概観し、講演者がこれまで取り組んできたデータセット分析やベンチマーク構築の試みを紹介します。

略歴

国立情報学研究所コンテンツ科学研究系助教。2020年3月東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。2020年4月より現職。博士（情報理工学）。

14:30 - 14:40 休憩時間

14:40 - 14:50 実行委員紹介

実行委員から会社の業務概要を紹介します．就職の参考や，自社の事業発展・業務連携などにぜひお役立てください．

　柴田知秀（ヤフー株式会社）

　小町守（東京都立大学）

　村上聡一朗（株式会社サイバーエージェント）

14:50 - 16:05 「機械学習システムのプロダクト応用における課題について」

梅澤慶介先生（株式会社メルカリ）

概要

昨今のwebサイト・アプリでは、常に同一のコンテンツをその利用者に提示するのではなく、利用者や状況等のコンテクストに応じてコンテンツを変化させます。また、利用者の目には触れないところであっても、コンテクストに応じて、内部的な処理を変えていることが多いです。機械学習を用いたシステムは、上記のようなサービスを実現する重要な技術です。しかし、既存のシステムと比べて機械学習システムは、プロダクト応用するにあたり、いくつか課題が発生します。特に、要件定義・システム設計・効果検証・継続改善の各ステップで、既存のシステムと比べて追加の課題が発生します。今回の講演では、実際に機械学習システムをプロダクト応用した自身の経験とともに、どのようにその課題に対応するかのプラクティスを紹介します。

略歴

Web企業やFintechスタートアップ等で、レコメンデーションエンジン開発や金融モデリングの経験を持つSoftware EngineerおよびML Engineer。現在は、株式会社メルカリでEngineering Managerとして複数のチームに携わっている。また、Deep Learningフレームワークやハイパーパラメータ最適化のOSS開発に携わり、エバンジェリストとしてライブラリの普及にも努める。

16:05 - 16:35 質疑応答

3名の先生方に対する質疑応答