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|---|---|---|---|---|
B6-4.pdf | # 事前学習済み言語モデルによるエンティティの概念化
坂田将樹 1,2 横井祥 1,2 Benjamin Heinzerling ${ }^{2,1}$ 乾健太郎 ${ }^{1,2}$
1 東北大学 2 理化学研究所
sakata.masaki.s5@dc. tohoku.ac.jp
benjamin.heinzerling@riken.jp, \{yokoi, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp
## 概要
事前学習済みマスク言語モデルは，事実知識に関する穴埋め問題に正答できるなど，エンティティを含むテキストをある程度うまく処理することができる. 果たしてこの挙動は言語モデルがエンティティを人間同様に「... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B6-5.pdf | # 理論言語学の知見を応用した多言語クラスタリング
今井咲良 ${ }^{1}$ 河原大輔 1 折田奈甫 ${ }^{1}$ 小田博宗 ${ }^{2}$
1 早稲田大学理工学術院 2 東京大学大学院総合文化研究科
sakura_imai@toki.waseda.jp, \{dkw, orita\}@waseda.jp
hiromuneoda@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
## 概要
多言語クラスタリング研究では、言語モデルの埋め込みを用いる手法が主流であり、語族がベースライン手法として扱われている。しかし、語族による分類は粒度が粗く、言語の性質を十分に考慮しているとは言い難い。そのため、より言語の性質に着目した分類... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B7-1.pdf | # DAS-VQA: Dual Awareness Systems for Improving Generalization in Visual Question Answering
Trang Nguyen Naoaki Okazaki
Tokyo Institute of Technology,
Department of Computer Science, School of Computing
trang.nguyen@nlp.c.titech.ac.jp okazakilc.titech.ac.jp
}
\begin{abstract}
Multimodal reasoning is a crucial factor ... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B7-2.pdf | # Multimodal Encoder with Gated Cross-attention for Text-VQA Tasks
Wei Yang, Arisa Ueda, and Komei Sugiura
Keio University
\{wei.yang, arinko31,komei.sugiura\}@keio.jp
}
\begin{abstract}
Visual scene understanding, such as visual question answering (VQA), is expected to improve as it benefits people with disabilities... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B7-3.pdf | # DueT: 視覚・言語の Dual-adapter Tuning による基盤モデル
西田京介 $1 *$ 長谷川拓 $1 *$ 前田航希 $2 \dagger \quad$ 齋藤邦子 1
1 日本電信電話株式会社 NTT 人間情報研究所
2 東京工業大学
\{kyosuke.nishida.rx, taku.hasegawa.ps\}@hco.ntt.co.jp
## 概要
対照学習により構築する視覚・言語の基盤モデル CLIP の新たな転移学習方法として DueT を提案する. DueT は単一モーダルのコーパスで事前学習されたモデルにより画像・テキストエンコーダを初期化して固定し，両エンコーダに追加したゲート機構付のア... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B7-4.pdf | # Free Donut: E2E 文書理解モデルにおける Attention を用いた 文字領域アノテーション不要なテキスト検出手法の提案
Shuhei Yokoon ${ }^{1 *} \quad$ Geewook Kim²* Sukmin $\mathrm{Seo}^{3}$
Atsuki Osanai ${ }^{1} \quad$ Yamato Okamoto $^{1} \quad$ Youngmin Baek $^{1,3}$
}^{1}$ LINE $\quad{ }^{2}$ NAVER $\quad{ }^{3}$ NAVER Cloud
\{shuhei.yokoo,atsuki.osanai,yam... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B7-5.pdf | # 文脈理解に着目した 対照学習に基づく弱教師あり Phrase Grounding
唐井希 清丸寛一 Chenhui Chu 黒橋禎夫
京都大学大学院 情報学研究科
$\{$ karai, kiyomaru, chu, kuro\}@nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp
## 概要
本研究では，対照学習に基づく弱教師あり Phrase Grounding 手法の改善に取り組む. 既存手法では, フレーズの文脈を考慮することが学習されず，画像中に同じクラスの物体が複数存在する場合にフレー ズを正しい物体領域に対応付けられない. 本研究では対照学習に用いる負例をフレーズの文脈を置き換えて作成することによってこの問題に対... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B8-1.pdf | # 指示文からの画像生成における配置指定能力の調査
木村昴 ${ }^{1}$ 工藤慧音 ${ }^{1}$ 赤間怜奈 1,2 鈴木潤 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所
\{subaru.kimura.s4, keito.kudo.q4\}@dc.tohoku.ac.jp
\{akama, jun.suzuki\}@tohoku.ac.jp
## 概要
指示文から品質の高い画像を生成する画像生成モデルが大きな関心を集めている. 現在，生成画像の品質や忠実さの向上に焦点を当てた研究が盛んに行われている。一方で，生成画像内の各物体の位置や関係性といった細かい指定を実現する方法については，未だほとんど取り組まれていない. 本研... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B8-2.pdf | # 画像キャプションを介した脳活動からの視覚体験再構成
高木優 $1,2^{*}$ 西本伸志 1,2
1 大阪大学大学院生命機能研究科 2 情報通信研究機構
}
図 1：（左）脳活動からのキャプションを介した視覚再構成の概要図.（右）先行研究 [1] との比較
## 概要
ヒト脳活動から視覚体験を映像化する（視覚再構成）精度が，大規模自然画像データで学習した深層学習モデルを用いることで飛躍的に向上している.近年我々が提案した LDM（Latent Diffusion Model） を用いた手法 [1] は，LDM の潜在表現と脳活動との間に線形モデルを構築するだけで高解像度の視覚再構成が可能なことを示した一方で，生成画像がぼや... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B8-3.pdf | # JaSPICE : 日本語における述語項構造に基づく 画像キャプション生成モデルの自動評価尺度
和田唯我 兼田寛大 杉浦孔明
慶應義塾大学
\{yuiga,k.kaneda,komei.sugiura\}@keio.jp
## 概要
画像キャプション生成タスクでは，生成文の品質が適切に評価されることが重要である。しかし， BLEU や METEOR のような n-gram に基づく自動評価尺度は人間による評価との相関が高くないことが報告されている．そのため英語においては，人間による評価との相関が高い SPICE 等が提案されてきたが，日本語においてはそのような自動評価尺度が存在しない. そこで本論文では，日本語のキャプショ... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B8-4.pdf | # 画像キャプションを利用した IconQA タスクへのアプローチ
塩野大輝 1 宮脇峻平 1,2 長澤春希 1 鈴木潤 1,3
1 東北大学 2 株式会社キーウォーカー 3 理化学研究所
\{daiki.shiono.s1, haruki.nagasawa.s8\}@dc. tohoku.ac.jp
\{jun.suzuki, shumpei.miyawaki.b7\}@tohoku.ac.jp
## 概要
本研究では，抽象的なダイアグラム画像の読解と多様な推論能力を必要とする Visual Question Answering（VQA）タスクの 1つである IconQA [1] に取り組む。我々は VQA タスクを解くにあ... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B8-5.pdf | # 複数動画に対する抽象的キャプション生成 のための基本モデルの検討
高橋力斗 清丸 寛一 Chu Chenhui 黒橋禎夫
京都大学情報学研究科
\{r-takahashi, kiyomaru, chu, kuro\}@nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp
## 概要
複数動画に対する抽象的キャプション生成は，複数動画に共通する内容を自然言語で説明するVision and Language タスクである. 本研究では複数動画に対する抽象的キャプション生成を行うための基本モデルとして, End-to-End モデル及び Cascade モデルを検討する. モデル構造の比較実験の結果, End-to-End モデルが複... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B9-1.pdf | # 大規模言語モデルによって構築された常識知識グラフの 拡大と低コストフィルタリング
村田栄樹 1 井手竜也 ${ }^{1}$ 榮田亮真 1 河原大輔 1
山崎天 $^{2}$ 李聖哲 ${ }^{2}$ 新里顕大 ${ }^{2}$ 佐藤敏紀 ${ }^{2}$
}^{1}$ 早稲田大学理工学術院 ${ }^{2}$ LINE 株式会社
\{eiki.murata.1650-2951@toki., t-ide@toki.,s.ryoma6317@akane.,dkw@\}waseda.jp
\{takato.yamazaki, shengzhe.li, kenta.shinzato, toshinori . sato\... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B9-2.pdf | # 日本語の時間的常識を理解する言語モデルの構築を目的とした マルチタスク学習における検証
船史 日佳里 ${ }^{1}$ Lis Kanashiro Pereira $^{1} \quad$ 木村 麻友子 ${ }^{1} \quad$ 浅原 正幸 ${ }^{2}$
Fei Cheng ${ }^{3}$ 越智 綾子 ${ }^{2}$ 小林一郎 ${ }^{1}$
1 お茶の水女子大学 2 国立国語研究所 3 京都大学
\{g1820534,g1720512,koba\}@is.ocha.ac.jp, kanashiro.pereira@ocha.ac.jp
\{masayu-a,a.ochi\}@ninjal.ac.jp... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B9-3.pdf | # 常識的知識グラフ及び単語埋め込みを用いた 重畳型駄酒落ユーモア認識
志方脩 谷津元樹 森田武史
青山学院大学理工学部
a5819059@aoyama.jp \{yatsu,morita\}@it.aoyama.ac.jp
## 概要
機械による言語的なユーモアの認識能力を向上させるため, 䭾酒落ユーモアのうち文内に潜在的な繋がりを持つ単語のぺアを含む重畳型駄酒落の検出手法を提案する. 井上ら [1] が提案した常識的知識グラフを用いる手法に加えて, 単語埋め込みを活用することにより, 重畳型駄酒落の検出性能の精度の向上が確認された. 本稿では, 定性的評価実験において確認された, 重胃型駄酒落検出の成功事例, および失敗事... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B9-4.pdf | # 日本語大規模言語モデルにおける 知識グラフを活用した意味理解性能の向上
中本裕大 ${ }^{1}$ 瀬在恭介 ${ }^{1}$ 元川凱喜 1 麻生英樹 2 岡崎直観 3
${ }^{1}$ SCSK 株式会社 2 産業技術総合研究所 3 東京工業大学
\{yu.nakamoto,sezai,k.motokawa\}@scsk.jp h.asoh@aist.go.jp okazaki@c.titech.ac.jp
## 概要
事前学習後の BERT は一般的な言語表現を獲得するが, ドメイン固有の知識が不足している.ドメイン固有の知識を BERT に注入する手法として, 知識グラフを活用した研究が行われている. 本研究で... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
B9-5.pdf | # 時系列構造化ニューラルトピックモデル
宮本 望 ${ }^{1}$ 磯沼 大 $^{1}$ *高瀬 翔 2 森 純一郎 ${ }^{1,3}$ 坂田 一郎 1
1 東京大学 2 東京工業大学 3 理研 AIP
\{nmiyamoto, isonuma, isakata\}@ipr-ctr.t.u-tokyo.ac.jp
sho.takase@linecorp.com mori@mi.u-tokyo.ac.jp
## 概要
本研究ではトピック間の依存関係を捉えつつ、その時系列的発展を扱うことができる時系列構造化ニューラルトピックモデルを提案する。本モデルは、トピックの依存関係を self-attention 機構に基づいてモ... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C1-1.pdf | # 木構造自己注意機構による教師あり統語構造解析
成田百花 ${ }^{1}$ 持橋大地 ${ }^{2}$ 小林一郎 ${ }^{1}$
1 お茶の水女子大学 2 統計数理研究所
\{g1820529,koba\}@is.ocha.ac.jp daichi@ism.ac.jp
## 概要
本研究では，Transformer のエンコーダにおける自己注意機構を入力文の統語構造を反映するように変更し，抽出された特徴量を用いてデコーダにおいて構文木構造を生成する新しい統語構造解析モデルを提案する。提案モデルを用いることで既存のモデルと比較して，WSJコーパスにおける $F_{1}$ スコアをはじめとする評価実験において構文解析精度... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C1-2.pdf | # Recurrent Neural Network CCG 構文解析器の実装
田上青空 戸次大介
お茶の水女子大学
\{tagami.sora, bekki\}@is.ocha.ac.jp
## 概要
自然言語処理において広く利用されている深層学習モデルは、文をトークン列とみなして処理を行う。しかし文には統語構造が存在しており、意味合成のような言語学的な計算を行うためには、表層的な情報を越えた統語構造を明示的にモデル化する必要があると考えられる。文の統語構造を考慮する言語モデルとして、Recurrent Neural Network Grammars (RNNGs)[1] がある。RNNGs は言語モデルと構文解析器の二つの... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C1-3.pdf | # BERT の教師なし分野適応による数学問題テキスト構文解析の 精度向上要因の分析
吉田琉夏 松崎拓也
東京理科大学 理学部第一部 応用数学科
1419099@ed.tus.ac.jp matuzaki@rs.tus.ac.jp
## 概要
本研究では，BERT の分野適応によって数学テキストの構文解析精度が向上する要因およびその限界を明らかにする。また，BERT の分野適応の効果は分野固有のサブ言語である数式を表現する方式に依存することを示し，適切な方式を明らかにする。
実験の結果，BERT の分野適用を行う場合，数式全体を専用の特殊トークンで置き換える方式が最も構文解析精度が高く, 分野適応を行わない場合に比べて約 4... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C1-4.pdf | # 実世界の文書に対する構文解析器の疑似評価
金山博宮本 晃太郎
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所
\{hkana,kmiya\}@jp.ibm.com
## 概要
本研究では、構文解析器の実応用上での性能を、 ドメイン特有の名詞句の構造に着目して推定する手法を示す。構文構造を付与したコーパスに比して、当該ドメインの専門用語のリストは低コストで取得でき、それらが部分木を形成するかをもって、解析器が重要な句を認識する能力を調べる。これによって、ドメインに特化した観点で複数の解析器の性能を比較することや、実用性を大きく損なう現象に注目して解析器をチューニングすることが可能となる。2つのドメインで 5 つの解析器の性能を測... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C1-5.pdf | # 平仮名 BERT を用いた平仮名文の分割
井筒順 1 古宮嘉那子 2 新納浩幸 3
1 茨城大学大学院理工学研究科情報工学専攻 2 東京農工大学工学研究院
3 茨城大学大学院理工学研究科情報科学領域
21nm707h@vc.ibaraki.ac.jp kkomiya@go.tuat.ac.jp
hiroyuki.shinnou.0828@vc.ibaraki.ac.jp
## 概要
既存の日本語の形態素解析システムの性能は非常に高いが、これらシステムは漢字仮名混じりの文を対象にしているため、平仮名で書かれた文を単語分割することは難しい。本論文では漢字以外の文字、 つまり平仮名、数字、記号からなる文字べースの unigram... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C10-1.pdf | # 思考連鎖指示における大規模言語モデルの否定表現理解
葉夢宇 1 栗林樹生 1,2 舟山弘晃 1,3 鈴木潤 1,3
1 東北大学 ${ }^{2}$ Langsmith 株式会社 ${ }^{3}$ 理化学研究所
\{ye.mengyu.s1, h.funa\}@dc.tohoku.ac.jp
\{kuribayashi, jun.suzuki\}@tohoku.ac.jp
## 概要
近年，推論過程の出力を指示することで大規模言語モデルの性能が向上することが示された. しかし既存研究では，推論過程を経て生成された結論のみが評価されており，モデルがどのような推論過程を生成し, また過程から導かれる妥当な結論を下しているのか... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C10-2.pdf | # Classification of Polysemous and Homograph Word Usages using Semi-Supervised Learning
Sangjun Han ${ }^{1}$ Brian Kenji Iwana ${ }^{2}$ Satoru Uchida ${ }^{3}$
${ }^{1}$ Department of Electrical Engineering and Computer Science, Kyushu University
${ }^{2}$ Department of Advanced Information Technology, Kyushu Univer... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C10-3.pdf | # 単語に対して複数の表現を使用した上位概念の発見
盛野晃平 ${ }^{1}$ Tad Gonsalves ${ }^{1}$
${ }^{1}$ 上智大学 理工学研究科 理工学専攻 情報学領域
k-morino-5m6@eagle.sophia. ac.jp t-gonsal@sophia. ac.jp
## 概要
単語同士の関係性を機械学習を用いて見つけることは自然言語処理の分野で重要なタスクである。その中でも本研究では上位概念の発見という，単語をより抽象度の高い単語で表すタスクに取り組む. 先行研究では， 1 つの単語に対して 1 つ表現を使用して学習を行っていたが提案するモデルでは単語に対して意味を考慮した複数の表現... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C10-4.pdf | # 深層学習を利用した PropBank 形式の 日本語意味役割付与モデル
タロックカラム 1 竹内孔一 2 バトラーアラステア 3
長崎郁 4 パルデシプラシャント 5
1 岡山大学大学院 2 岡山大学学術研究院
3 弘前大学 4 名古屋大学 5 国立国語研究所
poq93z0h@s. okayama-u.ac.jp
takeuc-k@okayama-u.ac.jp
## 概要
本論文では日本語に対して述語項構造シソーラスの概念フレームを基に PropBank 形式の意味役割を付与したタグ付きコーパス NPCMJ-PT に対して，複数の深層学習モデルを適用することで，意味役割ラベルとその範囲 (スパン)を予測する実験を行った... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C10-5.pdf | # 深層距離学習を用いた動詞の意味フレーム推定
山田 康輔 1 笹野遼平 1,2 武田 浩一 1
1 名古屋大学 2 理化学研究所
yamada.kosuke.v1@s.mail.nagoya-u.ac.jp \{sasano, takedasu\}@i.nagoya-u.ac.jp
## 概要
意味フレーム推定において、事前学習済み文脈化単語埋め込みを用いる手法が主流になっている。しかし、汎用的な埋め込み空間は、必ずしもフレームに関する人間の直観と一致しているわけではない。 そこで、本研究では、コーパス内の一部の述語についてのラベル付きデータの存在を仮定し、深層距離学習に基づき文脈化単語埋め込みをファインチュー ニングするこ... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C11-1.pdf | # 論文執筆支援を目的とした引用要否判定タスクの ドメイン間比較
小山康平 ${ }^{1}$ 小林恵大 ${ }^{1}$ 成松宏美 ${ }^{2}$ 南泰浩 1
1 電気通信大学情報理工学研究科 ${ }^{2} \mathrm{NTT}$ コミュニケーション科学基礎研究所
k2131071@edu.cc.uec.ac.jp k2231042@edu.cc.uec.ac.jp
hiromi.narimatsu.eg@hco.ntt.co.jp minami.yasuhiro@is.uec.ac.jp
## 概要
学術論文の執筆および査読支援を目的として，引用の不足や余分な引用を自動で検出する引用要否判定タスクを課題とした... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C11-2.pdf | # 引用文脈の類似度に基づく局所的引用論文推薦
田中陸斗 ${ }^{1}$ 杉山弘晃 ${ }^{2}$ 平博順 3 有田朗人 ${ }^{3}$ 堂坂浩二 ${ }^{1}$
1 秋田県立大学 ${ }^{2} \mathrm{NTT}$ コミュニケーション科学基礎研究所 ${ }^{3}$ 大阪工業大学
$\{m 24 p 010$, dohsaka\}@akita-pu.ac.jp, h.sugi@ieee.org
\{hirotoshi.taira, m1m21a02\}@oit.ac.jp
## 概要
出版される論文の爆発的な増加により引用論文推薦の需要が高まっている. 本論文では，対象論文の関連研究の章を執筆する... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C11-3.pdf | # 文書外の書誌情報と用語情報を組み込んだ文書分類
井田龍希 三輪誠 佐々木裕
豊田工業大学
\{sd22401, makoto-miwa,yutaka.sasaki\}@toyota-ti.ac.jp
## 概要
本論文では，書誌情報に基づく文献グラフを組み込んだ新しい文書分類手法を提案する。近年，事前学習モデルである BERT の利用により文書分類の性能は大幅に向上した. さらなる性能向上のためには，書誌情報や引用情報，用語の説明文や上位下位関係などの外部情報など，対象テキスト情報以外の情報の活用が鍵となると考えられる。本提案手法では，対象テキスト情報以外の情報を利用する既存の文書分類手法が考慮できていない，書誌情報や用語... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C11-4.pdf | # サーベイ論文自動生成に向けた 大規模ベンチマークデータセットの構築
笠西 哲 ${ }^{1}$ 磯沼 大 $^{1}$ 森 純一郎 ${ }^{1,2}$ 坂田 一郎 ${ }^{1}$
1 東京大学大学院 2 理研 AIP
kasanishi@ipr-ctr.t.u-tokyo.ac.jp isonuma@ipr-ctr.t.u-tokyo.ac.jp
mori@mi.u-tokyo.ac.jp isakata@ipr-ctr.t.u-tokyo.ac.jp
## 概要
サーベイ論文の自動生成は、自動文章要約において最も挑戦的なタスクの一つである。近年、大規模言語モデルによりサーベイ論文生成が挑まれているものの、大規模... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C11-5.pdf | # Construction of English Resume Corpus and Test with Pre-trained Language Models
Chengguang Gan ${ }^{1}$ Tatsunori Mori ${ }^{1}$
${ }^{1}$ Graduate School of Environment and Information Sciences
Yokohama National University
gan-chengguang-pw@ynu.jptmori@ynu.ac.jp
}
\begin{abstract}
Information extraction (IE) is a... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C12-1.pdf | # 自然言語で書かれた複数の情報リソースの 時系列解析による市場探索手法の提案
上田 紗綾宮前 義範奥 良彰中原健
ローム株式会社 研究開発センター 融合技術研究開発部
\{saya. ueda, yoshinori.miyamae, yoshiaki.oku, ken. nakahara\}@dsn. rohm.co.jp
## 概要
本手法は、研究開発のテーマについてその市場性を分析する手法を提案する。研究開発テーマの代表的な単語を対象として、技術ニュースや特許データベースなど性質の異なる複数の自然言語で書かれた情報リソースを入力とし、Word2vec によるホットワ ード解析を実施する[1]。市場規模などまだ統計的な数値... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C12-2.pdf | # 数学的表現の構造的情報のトークン化手法による ProcessBERT の性能改善
張 純朴 加藤 祥太 加納 学
京都大学大学院情報学研究科
\{shota, manabu\}@human.sys.i.kyoto-u.ac.jp
## 概要
プロセス産業において重要な役割を果たす物理モデルの構築には，文献調査を含めた多大な労力を要する．その労力を削減するために，物理モデルを自動で構築するシステム (AutoPMoB) の実現を目指している. 本研究の目的は，AutoPMoB の実現に必要な要素技術として，複数文献間の変数定義の同義性判定手法を開発することである. 本研究では，まず，化学プロセス関連の論文約 80 万報からな... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C12-3.pdf | # Wikipedia 協調フィルタリング法
竹内皓紀 ${ }^{1}$ 林克彦 ${ }^{2}$
1 群馬大学 2 北海道大学
${ }^{2}$ katsuhiko-h@ist.hokudai.ac.jp
## 概要
Wikipedia は様々な物事（ここでは「エンティティ」と呼ぶ）について質の高い記事が存在し, 多様な研究領域において利用されてきた。従来の研究では，Wikipedia の概要文やハイパーリンクなどのコンテンツ情報を利用することが一般的であったが， Wikipedia のコンテンツ情報はユーザの主観を排して編集されるため，評論やレビュー文とは異なり， エンティティに関する表層的な属性情報しか考慮すること... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C12-4.pdf | # 複数の質問形式を利用した分類型の 質問応答による薬物タンパク質間関係抽出
山田晃士 三輪誠 佐々木裕
豊田工業大学
\{sd22439, makoto-miwa, yutaka.sasaki\}@toyota-ti.ac.jp
## 概要
近年，質問応答による関係抽出手法が提案され，高い性能を達成している。しかし，質問文は人手で作った固定のものが使われており，質問文の表現が抽出結果に与える影響は明らかでない。また，一般分野以外のタスクへの有効性は未知数である。加えて，質問応答モデルは関係抽出を考慮して設計されていない. 本研究では，質問応答を用いた関係抽出手法の薬物タンパク質間関係抽出への適用を目指し，有効な質問形式の調査... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C12-5.pdf | # 二段階のファインチューニングを行った BERT による 変数定義抽出
山本蒔志 加藤祥太 加納学
京都大学大学院情報学研究科
\{shota, manabu\}@human.sys.i.kyoto-u.ac.jp
## 概要
製造プロセスのデジタルツインを実現するためには，物理モデルが必要である．しかし，物理モデルの構築には多大な労力を要するため, 我々はこの作業の自動化に取り組んでいる. 本研究ではその要素技術として化学プロセス関連論文からの変数定義の抽出手法を提案する。提案手法は対象とする変数を特殊トークンに置換した文を BERT に入力することで文中の定義の位置を予測する．他分野のデータセットと化学プロセス関連論文デ... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C2-1.pdf | # CRF に基づく形態素解析器のスコア計算の分割による モデルサイズと解析速度の調整
赤部晃一 ${ }^{1}$ 神田峻介 1 小田悠介 ${ }^{2}$
${ }^{1}$ LegalOn Technologies Research ${ }^{2}$ 東北大学 データ駆動科学・AI 教育研究センター
\{koichi.akabe, shunsuke.kanda\}@legalontech.jp
yusuke.oda.c1@tohoku.ac.jp
## 概要
CRF に基づく形態素解析器において，2-gram スコアの持ち方を変更し，用途に応じてモデルサイズと解析速度の調整を行うことを提案する。代表的な CRF に基... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C2-2.pdf | # 事前学習モデルに基づく日本語形態素解析器における 辞書の利用
田村稔行 河原大輔
早稲田大学理工学術院
tam.fse3982@ruri.waseda.jp dkw@waseda.jp
## 概要
事前学習モデルに基づく日本語形態素解析器では, 従来の形態素解析器で用いられていた辞書を用いないことが一般的である. しかし, 単語の区切りや品詞が登録された辞書は形態素解析において重要な知識源となる. 本論文では, 事前学習モデルに基づく日本語形態素解析器の入力として, 辞書引きによる単語区切り位置の情報を与える手法を提案する. 提案手法は, 複数のコーパスにおいて, 辞書を用いない手法と比較して高い精度を示すことを確認した。... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C2-3.pdf | # テキスト生成モデルによる日本語形態素解析
児玉 貴志 ${ }^{1}$ 植田 暢大 ${ }^{1}$ 大村 和正 ${ }^{1}$
清丸 寛一 ${ }^{1}$ 村脇有吾 ${ }^{1}$ 河原 大輔 ${ }^{2}$ 黒橋禎夫 ${ }^{1}$
1 京都大学 2 早稲田大学
$\{$ kodama, ueda, omura, ki yomaru, murawaki , kuro\}@nlp. ist.i.kyoto-u.ac.jp
dkw@waseda.jp
## 概要
統合的日本語解析器 KWJA 1.0 は形態素解析を汎用言語モデルに基づくトークン分類問題として定式化した. しかし単語の読み，原形等はラ... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C2-4.pdf | # 最小コスト法に基づく形態素解析における CPU キャッシュの効率化
神田峻介 1 赤部晃一 1 後藤啓介 1 小田悠介 ${ }^{2}$
${ }^{1}$ LegalOn Technologies Research ${ }^{2}$ 東北大学 データ駆動科学・AI 教育研究センター
\{shunsuke.kanda, koichi.akabe, keisuke.goto\}@legalontech.jp
yusuke.oda.c1@tohoku.ac.jp
## 概要
最小コスト法に基づく形態素解析において、木の探索やコスト行列の参照により発生するランダムアクセスは、CPU キャッシュ効率低下の原因となる。本稿では、... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C2-5.pdf | # 最長一致パターンに基づく高速・高精度な日本語形態素解析
吉永 直樹
東京大学生産技術研究所
ynaga@iis.u-tokyo.ac.jp
## 概要
膨大な量のテキストを解析したり，言語処理応用で大量にユーザのクエリを処理する場合，処理効率の悪いモデルは高精度でも利用し難い. 本稿では高効率な手法の精度を改善すべく, 最長一致パターンに基づく高精度な形態素解析手法を提案する. 提案手法では，既存の辞書項目を元に，学習データから抽出したパターンを用いて形態素解析を行う．実験では，複数の品詞タグ付きコーパスと辞書を用いて提案手法の評価を行い，最小コスト法や点推定に基づく形態素解析手法の既存実装と同程度の精度, $1 / 2$... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C3-1.pdf | # 埋め込み表現の意味適応による知識ベース語義曖昧性解消
水木栄
東京工業大学情報理工学院
sakae.mizuki@nlp.c.titech.ac.jp
}
岡崎直観
東京工業大学情報理工学院
okazaki@c.titech.ac.jp
## 概要
知識ベース語義曖昧性解消（WSD）の有望な方法論は，文脈依存埋め込みによる埋め込み空間上で対象単語に最も近い語釈文の語義を選ぶことである. 本研究では, 語彙知識を用いて埋め込み表現を WSD に適応させる手法を提案する. 提案手法の鍵は，関連する語義対および語義・用例対を近づけて，無関連な語義対および異義対を遠ざけることである.これらを実現するため，吸引・反発学習および自己... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C3-2.pdf | # 文書の分散表現を用いたトピック分析手法の提案
中山悠理 ${ }^{1}$ 小林亮太 ${ }^{1,2}$
1 東京大学大学院 新領域創成科学研究科
2 東京大学 数理・情報教育研究センター
\{3645588575,r-koba\}@edu.k.u-tokyo.ac.jp
## 概要
トピック分析は，多数の文書から主要なテーマを抽出する技術であり，大規模なテキストデータの分析を可能にする．トピック分析を行う代表的手法としてトピックモデル (LDA など) があり，様々な分野に応用されてきた. 一方で, この手法を文書の単語数が少ないソーシャルメディアデータなどに適用すると，人間が解釈しやすいテーマ(トピック)が得れない... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C3-3.pdf | # 自己注意機構における注意の集中が相対位置に依存する仕組み
山本悠士 松崎拓也
東京理科大学 理学部第一部 応用数学科
1419096@ed.tus.ac.jp
matuzaki@rs.tus.ac.jp
## 概要
自己注意機構において各トークンは自身の周辺のトークンに注意を集中させる傾向がある。これにより，各トークンの出力ベクトルは周辺のトークンからの影響を受け，ニューラル言語モデルは文脈に依存した単語埋め込みを出力できると考えられる。
本研究では，自己注意機構において各トークンが周辺のトークンに注意を集中させるメカニズムを分析する。結果として，自己注意機構は中間層の隠れ状態から位置埋め込みの成分をトークンの位置に関し... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C3-4.pdf | # BERT を用いた文埋め込みモデルの単語の暗黙的な重み付け
栗田宙人 1 小林悟郎 ${ }^{1,2}$ 横井祥 ${ }^{1,2}$ 乾健太郎 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所
}
\{hiroto.kurita, goro.koba\}@dc.tohoku.ac.jp \{yokoi, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp
## 概要
事前学習済みマスク言語モデルに追加学習を加えた文埋め込みモデルが続々と提案されており，幅広い後段タスクで高い性能を達成している. 不思議な点として，以前主流であった静的単語埋め込みを用いた手法では単語を陽に重み付けるという工夫が肝要であったにも関わらず，マスク... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C3-5.pdf | # Transformer 言語モデルの 予測ヘッド内バイアスによる頻度補正効果
小林悟郎 ${ }^{1,2}$ 栗林樹生 1,3 横井祥 1,2 乾健太郎 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所 ${ }^{3}$ Langsmith 株式会社
}
goro.koba@dc.tohoku.ac.jp \{kuribayashi, yokoi, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp
## 概要
近年 Transfrormer ネットワークを採用した言語モデルが大きな成功を収め，注意機構やフィードフォワードネットを中心に分析が盛んに行われてきた.本研究ではモデルの出口部分にあたり, 出力に直接作用する予測ヘッ... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C4-1.pdf | # 正準角および部分空間に基づく BERTScore の拡張
石橋陽一 ${ }^{1}$ 横井祥 ${ }^{2,3}$ 須藤 克仁 ${ }^{1}$ 中村哲 ${ }^{1}$
1 奈良先端科学技術大学院大学 2 東北大 ${ }^{3}$ 理研 AIP
\{ishibashi.yoichi.ir3, sudoh, s-nakamura\}@is.naist.jp
yokoi@tohoku.ac.jp
## 概要
本研究では生成文自動評価の代表的な手法である BERTScore を拡張し、新たな文類似度 SubspaceBERTScore を提案する。我々は文に明示的に含まれない意味も考慮するため、BERTScore に... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C4-2.pdf | # 知識グラフ補完のためのモデル予測に基づくサブサンプリング
Xincan Feng ${ }^{1}$ 上垣外英剛 ${ }^{1}$ 林克彦 $^{2}$ 渡辺太郎 ${ }^{1}$
1 奈良先端科学技術大学院大学 2 北海道大学
\{feng.xincan.fy2, kamigaito.h, taro\}@is.naist.jp katsuhiko-h@ist.hokudai.ac.jp
## 概要
知識グラフの埋め込み (KGE) において，サブサンプリングは知識グラフ (KG) データセットの疎性により生じる過学習を減少させる効果がある. しかし，現在のサブサンプリングは，エンティティとその関係からなるクエリの頻度... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C4-3.pdf | # 時間関係タスクを対象にしたマルチタスク学習におけるデータ の親和性の解析
木村麻友子 ${ }^{1}$ Lis Kanashiro Pereira ${ }^{1}$ 浅原 正幸 ${ }^{2}$
Fei Cheng $^{3}$ 越智 綾子 ${ }^{2}$ 小林 一郎 1
1 お茶の水女子大学 2 国立国語研究所 3 京都大学
\{g1720512,koba\}@is.ocha.ac.jp, kanashiro.pereira@ocha.ac.jp
\{masayu-a,a.ochi\}@ninjal.ac.jp, feicheng@i.kyoto-u.ac.jp
## 概要
本研究では，時間的常識推論を中心とし... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C4-4.pdf | # ガウス埋め込みに基づく文表現生成
陽田祥平 1 塚越駿 2 笹野遼平 2 武田 浩一 2
1 名古屋大学情報学部 2 名古屋大学情報学研究科
wt.50p.8613@s. thers.ac.jp tsukagoshi . hayato.r2@s.mail . nagoya-u.ac.jp
\{sasano, takedasu\}@i.nagoya-u.ac.jp
## 概要
近年、文の持つ情報を埋め込み空間上の点として表現する文べクトルの研究が盛んである。しかし、点による文の表現は、文の持つ意味の広がりや包含関係などの文同士の非対称的な関係を表現できないなど、文が持つ多様な情報の一部しか表現できない。そこで本研究では、文を... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C4-5.pdf | # ニューラル数式ソルバーにおける途中結果の追跡と操作
松本悠太 ${ }^{1}$ Benjamin Heinzerling ${ }^{2,1}$ 吉川将司 ${ }^{1}$ 乾健太郎 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所
yuta.matsumoto.q8@dc.tohoku.ac.jp benjamin.heinzerling@riken.jp
yoshikawa@tohoku.ac.jp kentaro.inui@tohoku.ac.jp
## 概要
言語モデルのより深い理解のためには、「モデル内部でどのような処理が行われているか」という観点も重要である。我々は単純な数式とその途中結果に着目することで、Trans... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C5-1.pdf | # リフレーミングに基づいた言い換え生成のための 単言語パラレルコーパスの構築とその分析
河野誠也湯口彰重吉野幸一郎
理化学研究所ガーディアンロボットプロジェクト
\{seiya.kawano, akishige.yuguchi, koichiro.yoshino\}@riken.jp
## 概要
リフレーミングとは，ある枠組みで捉えられている物事の枠組みを外して違う枠組みで見ることを指す. 言い換えもその結果の一つである。例えば，ネガティブな内容を異なった側面から捉えてポジティブにリフレーミングし言及することで，対話において話し手と聞き手の良好な関係の維持や自己肯定感の向上を期待することができる．このようなネガティブな発言を... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C5-2.pdf | # テキスト平易化事例を説明する最小編集操作列の自動生成
山口大地 ${ }^{1}$ 宮田玲 ${ }^{1}$ 藤田篤 ${ }^{2}$ 梶原智之 ${ }^{3}$ 佐藤理史 ${ }^{1}$
1 名古屋大学大学院工学研究科 2 情報通信研究機構
3 愛媛大学大学院理工学研究科
yamaguchi.daichi.e4@s.mail.nagoya-u.ac.jp
## 概要
テキスト平易化システムの評価手法が種々提案されてきたが、システムを詳細に分析できる評価手法の開発は進んでいない。我々はそのような評価の自動化に向け、テキスト平易化事例を説明する最小編集操作列の自動生成という新しいタスクを提案する。本稿では、このタス... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C5-3.pdf | # 柔らかいジャンプ付き編集距離に向けて
亀井遼平 1 横井祥 ${ }^{1,2}$ 仲村祐希 1 渡辺太郎 ${ }^{3}$ 乾健太郎 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所 3 奈良先端科学技術大学院大学
\{ryohei.kamei.s4, yuki.nakamura.r1\}@dc.tohoku.ac.jp,
\{yokoi, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp, taro@is.naist.jp
## 概要
本論文では翻訳システムに対する自動評価指標として新たな指標を提案する。これは単語レベルの編集距離をジャンプ操作の追加と単語埋め込みによる置換コストの緩和によって拡張したものである．前者は語... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C5-4.pdf | # 疑似データを用いた GPT-2 による日本語文章の多段階平易化
郷原聖士 ${ }^{1}$ 綱川隆司 ${ }^{1}$ 西田昌史 ${ }^{1}$ 西村雅史 ${ }^{1}$
1 静岡大学情報学部
}
gobara.seiji.21@shizuoka.ac.jp, \{tuna, nishida, nisimura\}@inf.shizuoka.ac.jp
## 概要
現在，我々は常纪新しい情報を取捨選択する情報社会で暮らしているが，それらの情報の内，多くはある程度習熟した成人が対象の文書である。したがって，まだ文書を理解するための知識が不足している子供や留学生などの非母語話者にとって，それらの情報を理解して生活に... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C5-5.pdf | # 事実検証モデルのための
## ラウンドトリップ翻訳を利用した疑似フェイクデータ生成
\author{
小林龍斗秋葉友良 \\ 豊橋技術科学大学情報・知能工学課程 \\ kobayashi.ryuto.jz@tut.jp akiba@cs.tut.ac.jp
}
## 概要
フェイクニュースの拡散は，誰もが情報を共有できるソーシャルメディアが普及している昨今において重大な問題となっている。この問題に取り組むため, NTCIR プロジェクトにおける議会議事録を対象とした評価タスク QA Lab-Poliinfo-3 ${ }^{1}$ では, Fact Verification タスクが実施された。しかし我々は，同タスクで提供... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C6-1.pdf | # 共創支援を目的とした技術文書からの技術一価値表現の抽出
内田 貫太 $^{1}$ 田口 亮 $^{1}$
${ }^{1}$ 名古屋工業大学大学院 工学研究科 工学専攻 情報工学系プログラム
k. uchida.514@stn.nitech. ac.jp taguchi.ryo@nitech.ac.jp
## 概要
技術の構造化ツールとしてVBridge というものがある.このツールは技術の理解や新しい価值の発想などに役立つことができるが，作成コストが高いという問題がある. そこで, 技術文書などから VBridge を自動生成することが望まれる. 本研究では，マルチタスク学習を適用させた汎用自然言語処理モデルを用いること... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C6-2.pdf | # 文法誤りにおける一般誤りの分離可能性と解説文生成への応用
永田亮 ${ }^{1}$ 木村学 ${ }^{2}$
1 甲南大学知能情報学部 ${ }^{2}$ GRAS グループ株式会社
nagata-nlp2023 @ ml.hyogo-u.ac.jp.
manabu.kimura@gras-group.co.jp
## 概要
本稿では，ある種の誤り（一般誤りと呼ぶ）とその他の誤りでは, 誤り検出器における検出規則の獲得過程が異なり，その性質により一般誤りのみを分離できるという新たな知見を報告する。また，その知見を利用して一般誤りの詳細なサブタイプを発見することについても述べる. 更に，発見したサブタイプを利用して，解説... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C6-3.pdf | # 文章構造グラフを用いた 国語記述式答案への自動フィードバック生成
岩瀬裕哉 1,2 舟山弘晃 ${ }^{1,2}$ 松林優一郎 1,2 乾健太郎 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所
}
\{yuya.iwase.t8,h.funa\}@dc.tohoku.ac.jp \{y.m, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp
## 概要
学習者は自らのアウトプットに適切なフィードバックを受けることで効果的に学習を進められることが知られている. 本研究では，国語科目の長文読解問題における記述式答案に対してフィードバック文を生成することで，学習者のより良い学びと教育指導者の負担軽減を目指す。その手法として, 問... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C6-4.pdf | # Towards grammatically-informed feedback comments
Diana Galvan-Sosa ${ }^{1,2}$ Steven Coyne ${ }^{1,2} \quad$ Keisuke Sakaguchi $^{1,2} \quad$ Kentaro Inui $^{1,2}$
${ }^{1}$ Tohoku University ${ }^{2}$ RIKEN
\{dianags, keisuke.sakaguchi, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp
coyne.steven.charles.q2@dc. tohoku.ac.jp
## Abstr... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C6-5.pdf | # 英単語学習支援に向けた語義曖昧性解消モデルの性能分析
菊地真人 按田将吾 大直忠親
名古屋工業大学大学院 情報工学系プログラム
\{kikuchi,ozono\}@nitech.ac.jp anda@ozlab.org
## 概要
語義曖昧性解消（WSD）の技術を応用した外国語教育システムが開発され, 特に語彙学習でよく利用されている.これらは，WSD の成功を前提としており，WSD の失敗は学習者の混乱を招くことにもなり得る。しかし，教育での利用を考慮した WSD モデルの性能分析が不十分である. 本研究では, Transformer ベースの WSD モデル LMMS-SP の性能と，英単語に付与された語彙学習の意味で... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C7-1.pdf | # Development, Evaluation, and Further Research of Voice-enabled Chatbot for English as a Foreign Language
Julio Christian Young ${ }^{1}$ Makoto Shishido ${ }^{2}$
Graduate School of Advanced Science and Technology, Tokyo Denki University
}^{1}$ \{julio.christian.young\}@gmail.com ${ }^{2}\{$ shishido\}@mail.dendai.... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C7-2.pdf | # BERT による系列ラベリングを用いた文法誤り検出
岡本昇也 ${ }^{1}$ 南條浩輝 ${ }^{2}$ 馬青 1
1 龍谷大学理工学研究科 2 滋賀大学データサイエンス学部
${ }^{1}$ t22m002@mail.ryukoku.ac.jp
${ }^{2}$ hiroaki-nanjo@biwako.shiga-u.ac.jp
${ }^{1}$ qma@math.ryukoku.ac.jp
## 概要
本研究では，文法誤り検出システムを実装し，先行研究と比較した. 先行研究では文法誤り検出を系列ラベリングタスクとし，BiLSTMを用いた。我々は，BERT を用いて同じく系列ラベリングタスクとして解き，文法... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C7-3.pdf | # テキストマイニングで知る語学教師の発話嗜癖
砂岡和子 ${ }^{1}$ 譚翠玲 $^{2}$
}^{1}$ 早稲田大学政治経済学術院 ${ }^{2}$ 北海道大学国際広報メディア・観光学院院生
ksunaoka@waseda.jp
chuiling. tam.s3@elms. hokudai. ac. jp
## 概要
大学中国語初級クラス授業での教師の発話をテキストマイニングにかけ, 本人の言葉遣いの特徴を可視化する実験を行った. その結果, 授業活動の定量的構造分析では見えない語学教員の発話嗜癖を観察することができた. 教師 $\Leftrightarrow$ 学習者 $\Leftrightarrow$ 教材... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C7-4.pdf | # 日本語 BERT モデルによる近代文の誤り訂正
謝素春 松本章代
東北学院大学大学院 人間情報学研究科
s2195101@g. tohoku-gakuin. ac. jp
## 概要
近代の資料は重要な価値がある. 現在文書の電子化には光学文字認識 (OCR) がよく使われているが,既存の OCR モデルの識別では近代文書を正確に獲得することが困難なため, 識別エラーを訂正する必要がある. 現在, 言語モデルを OCR の誤り訂正に運用する手法が用いられているが，公開されている日本語言語モデルは主に現代文データで学習したものであり，近代文に対しては性能をうまく発揮できない可能性が高い. そこで本研究は, 近代文のデータを収... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C7-5.pdf | # Towards Creating Analytic Dimensions for Evaluating the Quality of Debate Counter-Arguments
Wenzhi Wang ${ }^{1,2}$ Paul Reisert $^{3}$ Naoya Inoue $^{4,2}$
Shoichi Naito ${ }^{1,2,5}$ Camélia Guerraoui $^{1}$ Keshav Singh $^{1} \quad$ Kentaro Inui $^{1,2}$
${ }^{1}$ Tohoku University $\quad{ }^{2}$ RIKEN $\quad{ }^... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C8-1.pdf | # 記述式答案採点モデルの採点基準に対する整合性の検証
浅妻佑弥 ${ }^{1,2}$ 舟山弘晃 ${ }^{1,2}$ 松林優一郎 ${ }^{1,2}$ 水本智也 ${ }^{2}$ 乾健太郎 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所
\{asazuma.yuya.r7, h. funa\}@dc. tohoku.ac.jp
\{y.m, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp tomoya.mizumoto@a.riken.jp
## 概要
記述式答案自動採点タスクにおいて，採点基準と合致する採点モデルを構築することは重要な要件であるが，訓練済みのモデルに対して採点基準との整合性を効率的に検証する手段は確... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C8-2.pdf | # What can Short Answer Scoring Models Learn from Cross-prompt Training Data?
Hiroaki Funayama ${ }^{1,2}$ Yuya Asazuma ${ }^{1,2}$
Yuichiroh Matsubayashi $^{1,2}$ Tomoya Mizumoto ${ }^{2}$ Kentaro Inui ${ }^{1,2}$
${ }^{1}$ Tohoku University ${ }^{2}$ RIKEN
$\{$ h. funa, asazuma.yuya.r7 $\}$ dc. tohoku.ac.jp
$\{y . m... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C8-3.pdf | # 論述構造解析技術を用いたニューラル小論文自動採点手法
山浦美里 ${ }^{1}$ 福田樹 1 宇都雅輝 1
1 電気通信大学大学院
\{yamaura, fukuda,uto\}@ai. lab.uec.ac.jp
## 概要
近年，深層学習を用いた小論文自動採点モデルが高精度を達成しつつあるが，従来の深層学習自動採点モデルは文章の論理構造を明示的には考慮できない. 本研究では, 論述構造解析技術を用いて推定される文章の論理構造を考慮できる新たな深層学習自動採点モデルを提案する。
## 1 はじめに
論理的思考力や表現力が新しい時代に求められる資質として注目される中，そのような能力の評価法の一つとして小論文試験が広く... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C8-4.pdf | # 学習者回答予測モデルからの設問の正答者数予測分布推定
江原遥 1
1 東京学芸大学 教育学部
ehara@u-gakugei.ac.jp
## 概要
本稿では，問題文から問題文の難しさを考慮して学習者が正答できるかを判定する学習者回答予測夕スクを扱う．BERTなどの大規模言語モデルを用いる場合，学習者ごとに異なった結果を出す判別ができない問題があり，学習者を表すトークンを問題文に付与してこの問題を解決する手法を筆者が 2022 年に提案した. 本稿では，この手法をさらに拡張し, 個人化判別対応の微調整済み言語モデルから，問題の難しさ等の性質を「正答者数予測分布」として抽出する手法を提案する。
## 1 はじめに
学習支... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C8-5.pdf | # 項目反応理論に基づく難易度調節可能な読解問題自動生成手法
鈴木彩香 1 宇都雅輝 1
1 電気通信大学大学院
\{suzuki_ayaka,uto\}@ai.lab.uec.ac.jp
## 概要
読解問題自動生成とは, 読解対象文からそれに関連する問題を自動生成する技術である。近年では,深層学習を用いた手法により, 柔軟で高品質な問題生成が実現されている.しかし, 従来手法には, 次の課題がある. 1）問題に対応する答えを生成できない.2）学習者の能力に合わせた難易度の問題を生成できない。これらの問題を解決するために, 本研究では, 項目反応理論を用いて推定される難易度を考慮して，問題と答えのぺアを生成する手法を提案する... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C9-1.pdf | # DRS 意味解析における出現位置を利用した語彙数削減
黒澤 友哉 谷中瞳
東京大学
\{kurosawa-tomoya, hyanaka\}@is.s.u-tokyo.ac.jp
## 概要
高度な意味解析タスクの一つとして、文を入力として談話表示構造 (Discourse Representation Structure, DRS）を出力する DRS 意味解析がある。DRS 意味解析器のうち、高精度を達成した van Noord et al. (2020) [1] のエンコーダ・デコーダモデルは 2 つの独立したエンコーダを用いている。一方は文中の単語とその意味タグを交互に並べて入力とし、他方は文を文字単位で分割し入力と... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C9-2.pdf | # ニつの動作を含む重文型命令文を受理するためのサービス指向発話文解析の拡張
但田聖 徳久雅人 木村周平
鳥取大学 工学部
b19t2060u@edu.tottori-u.ac.jp
\{tokuhisa,kimura\}@tottori-u.ac.jp
## 概要
本稿では，2つの動作を一度に命令する発話文を受理してサービスの提供を行う手法について述べる。スマー トフォンや家電に音声認識を使ったサービス要求の命令が可能である. 1 つの動作を命令する発話文は受理可能である.しかし，2つの動作を命令するためには 2 回の発話が必要となる.
本稿では，車載器に用いられるサービス指向発話文解析器（従来手法）に対して，文分割，分割... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C9-3.pdf | # Neural DTS に対する型検査アルゴリズムの実装の試み
飯沼瑞稀 高橋優太 田上青空 戸次大介
お茶の水女子大学
\{g1920504, takahashi.yuta, tagami.sora, bekki\}@is.ocha.ac.jp
## 概要
現代的な記号推論システムである依存型理論の応用の一つに，自然言語の意味論がある．依存型理論による自然言語意味論は含意関係認識タスクに応用されており，その含意関係認識システムの基礎には型検査アルゴリズムがある．こうした型検査アルゴリズムは，型理論のような記号推論からなるシステムに与えられてきたものであるが，近年，依存型理論による自然言語意味論にはニューラルネットを埋め込ん... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C9-4.pdf | # 子育て支援 QA サイトにおける潜在嗜好変化の時系列推定
住谷祐太 ${ }^{1}$ 富川雄斗 ${ }^{2}$ 伊藤尚紀 ${ }^{2}$ 高橋里司 ${ }^{3}$
1 電気通信大学大学院 情報理工学研究科 情報学専攻 2 電気通信大学 情報理工学域 I 類
3 電気通信大学大学院情報理工学研究科情報・ネットワーク工学専攻
\{sumiya, tomikawa,ito, stakahashi\}@uec.ac.jp
## 概要
ソーシャルメディアを活用した子育て情報の収集が盛んになっている．特に子育てに関する QAコミュニティでは，子育て中の母親が質問を気軽に投稿できるため，投稿されるテキストには一般的な情報だ... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
C9-5.pdf | # 複数の手がかりを利用した小説発話の話者推定
石川和樹 1 佐藤理史 ${ }^{1}$ 宮田玲 ${ }^{1}$ 小川浩平 ${ }^{1}$
1 名古屋大学大学院工学研究科
ishikawa.kazuki.h8@s.mail.nagoya-u.ac.jp
## 概要
人間は，小説中のセリフの話者が誰なのかを苦もなく理解することができる。これは話者を推測するための様々な手がかりが，テキスト中に存在するためである. 本論文では, 複数の手がかりを利用した話者推定システムを提案する．本システムは 2 つのモジュールから構成されており, 前者の話者候補リスト作成では，セリフの周囲に出現する人物名を抽出して話者候補リストを作成し... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D1-1.pdf | # 常識推論を支援するための辞書（あるいはオントロジー）の構築方法
山田隆弘 ${ }^{1}$
${ }^{1}$ CONOCIMISTA
tyamada99@yahoo.co.jp
## 概要
自然言語処理技術を用いて推論を行う際，文章の中で使われている語や句の意味を判定するために電子的に処理可能な辞書（あるいはオントロジー）が使用される.ところが，これらの辞書やオントロジ一には，推論を行うために必要となる情報が十分に含まれていない場合がある. 本稿では, 推論（特に矛盾の検出）を支援するための辞書（あるいはオントロジー）を構築するための方法を提案する。推論において使用される知識には常識と世界知識とがあるが，本稿では，常識... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D1-2.pdf | # 対訳文を用いた同義語・類義語・対義語の抽出
桝原弘哉 ${ }^{1}$ 村上仁一 ${ }^{2}$
1 鳥取大学大学院 持続性社会創生科学研究科 工学専攻
2 鳥取大学工学部
${ }^{1}$ m22j4052m@edu. tottori-u.ac.jp
${ }^{2}$ murakami@tottori-u.ac.jp
## 概要
従来，同義語・類義語・対義語は，意味に基づいて人の手によって分類される [1]. そのため, 収集におけるコストが高い. また，自動的なシノニム抽出の研究 [2][3] は数多く存在する. しかし, 同義語・類義語・対義語が区別されず，総括してシノニムと扱われる。 そこで本研究では，コ... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D1-3.pdf | # 日本語話者の項省略判断に関するアノテーションとモデリング
石月由紀子 1,4 栗林樹生 1,2 松林優一郎 1,4 笹野遼平 3,4 乾健太郎 1,4
1 東北大学 ${ }^{2}$ Langsmith 株式会社 3 名古屋大学 4 理化学研究所
yukiko.ishizuki.p7@dc.tohoku.ac.jp
\{kuribayashi,y.m,kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp sasano@i.nagoya-u.ac.jp
## 概要
日本語ではしばしば主格や目的格などの項が省略される．項の省略の可否は構文の妥当性といった制約や母語話者の選好によって判断される場合があり，母語話者は省略の容認... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D1-4.pdf | # 汎用言語モデルは日本語の助数辞を理解しているか
小谷野華那 ${ }^{1}$ 谷中瞳 ${ }^{2}$ 峯島宏次 ${ }^{3}$ 戸次大介 ${ }^{1}$
1 お茶の水女子大学 2 東京大学 3 慶應義塾大学
\{koyano.kana, bekki\}@is.ocha.ac.jp hyanaka@is.s.u-tokyo.ac.jp
minesima@abelard.flet.keio.ac.jp
## 概要
日本語には，様々な数量表現の出現形式や助数辞があり，言語学の理論的研究の対象となっている.英語や日本語で，言語学の分析に基づいた数量表現コーパス，推論データセットが構築され，汎用言語モデルが数量表現の理... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D1-5.pdf | # A resource of sentence analogies on the level form extracted from corpora in various languages
Rashel Fam Yves Lepage
早稲田大学大学院 情報生産システム研究科
fam.rashel@fuji.waseda.jp yves.lepage@waseda.jp
}
\begin{abstract}
Word analogy datasets are commonly used to assess the quality of word embeddings. As the NLP tasks are going m... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D10-1.pdf | # 議会会議録と予算表を紐づける Minutes-to-Budget Linking タスクの提案
木村泰知 1 梶縁 1 乙武北斗 2 門脇一真 3 佐々木稔 4 小林暁雄 5
1 小樽商科大学 2 福岡大学 3 株式会社日本総合研究所 4 茨城大学 5 農研機構
kimura@res.otaru-uc.ac.jp
## 概要
予算編成に関する議論の背景・過程・結果を理解するには，複数の文書や表を参照する必要がある。
NTCIR-17 QA-Lab PoliInfo-4 のサブタスクの一つである Minutes-to-Budget Linking (以下 MBLink) では，議会における予算審議に焦点を当て，ある予算に関... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D10-2.pdf | # 金融文書の抽象型要約による投資家向け支援システムの提案
中野凌 ${ }^{1}$ 蓮池隆 $^{2}$
${ }^{1}$ 早稲田大学大学院 ${ }^{2}$ 早稲田大学 創造理工学研究科
ryoku.nkn.18@toki. waseda. jp thasuike@waseda. jp
## 概要
投資家は，決算短信，有価証券報告書，株主招集通知，アナリストレポートといった金融文書を元に投資先を決定するが，金融文書の量は膨大であり， それらの分析には多大は労力と専門的な知識を要する. そこで本研究では, 金融文書に対する自動要約技術の適用に着目し，様々な要約モデルを比較することで，実用性の有無を検証した。
本研究の... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D10-3.pdf | # 株式市場の出来事の長期的視野での理解を支援する ニュース記事抽出によるストーリー可視化
木下聖 ${ }^{1}$ 西村太一 ${ }^{1}$ 亀甲博貴 ${ }^{2}$ 森信介 ${ }^{2}$
1 京都大学大学院 情報学研究科 2 京都大学 学術情報メディアセンター
kinoshita.sho.v85@kyoto-u.jp nishimura.taichi.43x@st.kyoto-u.ac.jp
\{kameko,forest\}@i.kyoto-u.ac.jp
## 概要
近年，政府が投資家の裾野の拡大を目指すうえで，個人投資家の金融リテラシー不足を課題にあげている. 本研究では，証券市場特有の株価および市況... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D10-4.pdf | # 中央銀行の要人発言に対するタカ・ハト極性付与タスクの検討
高野海斗 1 内藤麻人 ${ }^{1}$ 長谷川直弘 ${ }^{1}$ 中川慧 ${ }^{1}$
1 野村アセットマネジメント株式会社
$\{$ k-takano, a-naito, n-hasegawa, k-nakagawa $\}$ @nomura-am.co.jp
## 概要
金融業界でオルタナティブデータの活用が進む中，金融テキストマイニングにおいて，文に対してセンチメント付与を行うタスクは，重要な研究テー マである．金融分野におけるテキストへのセンチメント付与性能の向上のためには，少なくとも，否定表現，経済状況，時間軸の情報を加味できるモデルが必要... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D10-5.pdf | # 監査上の主要な検討事項 (KAM) の前例踏襲の程度に関する 業種別及び監査法人別の傾向分析
土井惟成
株式会社日本取引所グループ
n-doi@jpx.co.jp
## 概要
KAM（Key Audit Matters）とは，監査報告書の記載項目の一つであり，財務諸表の監査において，監査人が職業専門家として特に重要であると判断した事項を指すＫKAMに関する制度的な懸念として，各上場会社の KAM の内容が定型化又は画一化する事象がある. 本研究では, 2021 年 3 月期と 2022 年 3 月期における各上場会社の KAM を対象に, 前例踏襲の程度に関する傾向を分析した. 実験の結果,各上場会社の業種や監査人の所属す... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D11-1.pdf | # 金融テキストからの類似文の自動収集
吉野綾音酒井浩之永並健吾
成蹊大学 理工学部 情報科学科
us192136@cc.seikei.ac.jp, \{h-sakai, kengo-enami\}@st.seikei.ac.jp
## 概要
本研究では有価証券報告書データから類似文を自動的に収集する手法を提案する. タグと文末表現が一致する文ぺアの中で, 単語の TFIDF 値を要素とした単語ベクトルから求めた $\cos$ 類似度とレーベンシュタイン距離との調和平均を算出し, 類似文を収集する. 収集した類似文を学習データとして Sentence-BERT で学習モデルを作成し, その学習モデルによる決算短信からの業績要因... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D11-2.pdf | # 極性と重要度を考慮した決算短信からの業績要因文の抽出
大村和正 ${ }^{1}$ 白井穂乃 ${ }^{2}$ 石原 祥太郎 ${ }^{2}$ 澤 紀彦 ${ }^{2}$
1 京都大学大学院情報学研究科 2 株式会社日本経済新聞社
omura@nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp
\{hono.shirai, shotaro.ishihara, norihiko.sawa\}@nex.nikkei.com
## 概要
本稿では，極性と重要度を考慮した決算短信からの業績要因文の抽出手法を提案する。提案手法は 2 段階の学習データの自動生成から成り, 重要度を考慮した要因分類器の学習データと極性分類器の学習デー... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D11-3.pdf | # BERT とGATを用いた金融テキストにおける 因果関係を含む文の判定
小林涼太郎 ${ }^{1}$ 坂地泰紀 ${ }^{2}$ 和泉 潔 ${ }^{2}$
1 東京大学工学部 2 東京大学大学院工学系研究科
b2022rkobayashi@socsim.org
\{sakaji, izumi\}@sys.t.u-tokyo.ac.jp
## 概要
金融分野に関わる大量のテキストデータを解析し，人が認知する原因-結果関係についての記述を自動的に抽出することで, 経済事象の要因列挙による投資判断の支援や，イベントの波及効果分析が可能となる.テキストから因果関係を抽出するタスクにおいては，因果関係の存在を示す手がかりとな... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D11-4.pdf | # BERT と因果抽出を用いた気候変動ナラティブの可視化/指数化
金田規靖 1 坂地 泰紀 ${ }^{2}$
${ }^{1}$ 日本銀行 2 東京大学大学院工学系研究科
noriyasu.kaneda@boj.or.jp
sakaji@sys.t.u-tokyo.ac.jp
## 概要
気候変動問題は，グローバルな課題として国内外で積極的に議論されており，気候変動がマクロ経済・物価・市場に与える影響に関する経済ファイナンス研究が盛んに行われてきている。例えば，自然災害の激甚化や政府の環境規制強化が，企業や金融機関の新たな経営・投資リスクになるとの見方がある。そこで，我々は新聞記事データを分析し，気候変動に関する因果（原因... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D11-5.pdf | # 自己回帰型言語モデルを活用した Sentiment Interpretable Neural Network の構築
伊藤友貴 ${ }^{1}$
1 三井物産株式会社
Tomok.ito@mitsui.com
## 概要
深層学習モデルは強力なモデルである一方，そのブラックボックス性が故に説明責任を伴う場面では利用できない場合が多い。このような問題を解決するアプローチの一つとして，解釈可能なニュー ラルネットワークモデルの構築が考えられる.このような背景のもと，本研究では「感情分類」の夕スクを対象に，予測結果を説明可能かつその予測性能も高いニューラルネットワークの構築を目指す。本目的達成のため，近年提案された，単語レべル... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D12-1.pdf | # 比較文の意味解析のための「深い」係り受け関係の解析
窪田悠介 ${ }^{1}$ 林則序 ${ }^{2}$ 天本貴之 ${ }^{3}$ 峯島宏次 ${ }^{3}$
1 国立国語研究所 2 東京大学 3 慶應義塾大学
kubota@ninjal.ac.jp hayashi-lin@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
amamoto@keio.jp minesima@abelard.flet.keio.ac.jp
## 概要
言語学的に複雑な現象に関する意味解析を行うための方法として、「深い係り受け」という概念を提案し、その有効性を検証したパイロット研究の結果を報告する。「深い係り受け」とは、一言で言って抽象的な意味... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D12-2.pdf | # 日本語 CCGBank は言語学的に妥当か
戸次大介 ${ }^{1}$ 谷中瞳 ${ }^{2}$
1 お茶の水女子大学 2 東京大学
bekki@is.ocha.ac.jp hyanaka@is.s.u-tokyo.ac.jp
## 概要
日本語 CCGBank は、日本語 CCG パーザの開発において学習・評価データとして利用されている $\mathrm{CCG}$ ツリーバンクである。しかし、日本語 CCGBank は係り受けツリーバンクからの自動変換によって生成されたものであり、その言語的妥当性については検証が必要である。本論文では、日本語 CCGBank における受身・使役の分析に焦点を当て、それが意味解析シス... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D12-3.pdf | # チョムスキー階層とニューラル言語モデル
染谷大河 吉田遼 中石海 大関洋平
東京大学
\{taiga98-0809, yoshiryo0617, nakaishi-kai787, oseki\}@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
## 概要
近年、自然言語の文を用いて、言語モデルがどのような言語現象を把握できるかが盛んに検証されている。また、形式言語を用いて、言語モデルがチョムスキー階層のどのクラスに属する言語までを認識できるのかも検証されてきている。しかしながら、自然言語を用いた研究では、同種の統語構造を持った言語現象を抽象化して統一的に扱うという観点が久けていたために、語彙の影響と統語構造の影響を切り分けることが... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D12-4.pdf | # 証明支援系 Coqを用いた 依存型意味論の照応解析と推論の実装の試み
小斉平ひな 高橋優太 戸次大介
お茶の水女子大学
\{g1820513, takahashi.yuta, bekki\}@is.ocha.ac.jp
## 概要
含意関係認識に対するアプローチの一つに，証明支援系 $\operatorname{Coq}$ を用いるアプローチがある. タクティクを用いて自動証明手続きを定義することで，さまざまなテキストに対する含意関係認識タスクがこのアプローチにより研究されてきた. その一方で，照応解析の結果を含意関係認識の中で用いるという種類のタスクを, Coq が提供するタクティクのみを用いて行う手法はこれまでに提案さ... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D12-5.pdf | # CCG による日本語文処理のモデリング
梶川康平 吉田遼 大関洋平
東京大学
\{kohei-kajikawa,yoshiryo0617, oseki\}@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
## 概要
言語構造の違いから，ある言語で妥当だと主張されている文処理方略が，必ずしも他の言語においても妥当であるとは限らない. 英語において， Combinatory Categorial Grammar の右枝分かれ構造より左枝分かれ構造の方が，さらに reveal 操作という特別な操作を導入した方が，人間の逐次的な文処理をより高い精度でモデリングできると示されているが，本研究では，同様の主張が日本語においても成立するのか検証... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D2-1.pdf | # JCommonsenseMorality:常識道徳の理解度評価用日本語データセット
竹下昌志 1 ジェプカ・ラファウ ${ }^{2}$ 荒木健治 ${ }^{2}$
1 北海道大学大学院情報科学院 2 北海道大学大学院情報科学研究院
${ }^{1}$ takeshita.masashi.68@gmail.com ${ }^{2}\{$ rzpeka, araki\}@ist. hokudai .ac.jp
## 概要
近年、人工知能（AI）技術が人間社会で広く用いられ、それに伴い $\mathrm{AI}$ 技術の倫理が問われるようになった。既存研究では $\mathrm{AI}$ 自体に倫理を組み込むためのデータセッ... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D2-2.pdf | # 権利侵害と不快さの間 : 日本語人権侵害表現データセット
久田祥平 若宮翔子 荒牧英治
奈良先端科学技術大学院大学
\{s-hisada, wakamiya, aramaki\}@is.naist.jp
## 概要
ネット上の誹謗中傷は大きな社会問題なっており，検出タスクやデータセット構築などの研究が行われている. 既存研究は, 誹謗中傷の主観的な性質のため，読み手の感性としての主観評価を受け入た分類または，誹謗中傷をへイトスピートのようなより細かいサブタスクに分割することで，課題を具体化した, 明確な基準による分類に基づいている.このため，ヘイトスピーチのような関心度の高いサブタスクを除き，社会問題に至る言語行為と，既存... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
D2-3.pdf | # 程度を考慮したフォーマリティ恋換のための データセットの収集と分析
守屋彰二 ${ }^{1}$ 岸波洋介 ${ }^{1}$ 佐藤志貴 1 德久良子 ${ }^{1}$ 乾健太郎 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所
}
\{shoji.moriya.q7, yosuke.kishinami.q8\}@dc. tohoku.ac.jp \{shiki.sato.d1, tokuhisa, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp
## 概要
自然言語処理におけるテキストスタイル変換では，文の意味を保持したまま両極端の 2 つのスタイルの一方から他方へ変換することが一般的である。 それに対して我々は，連続的... | NLP-2023 | cc-by-4.0 | (C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
Subsets and Splits
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