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|---|---|---|---|---|
D2-4.pdf | # 逆接の推論関係に着目した日本語談話関係アノテーション
窪田愛 ${ }^{1}$ 佐藤拓真 ${ }^{1}$ 天本貴之 ${ }^{1}$ 秋吉亮太 ${ }^{1}$ 峯島宏次 ${ }^{1}$
1 慶應義塾大学
ai.kubota.m@gmail.com takuma.sato.keio@gmail.com
amamoto@keio.jp georg.logic@gmail.com
minesima@abelard.flet.keio.ac.jp
## 概要
本研究では、逆接の談話関係で前提される推論に着目し、同時進行と逆接の二つの用法を持つ接続詞「ながら」「つつ」に対して談話関係アノテーションを試みる。逆接を含む... | 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/ |
D2-5.pdf | # Automatic Classification of Japanese Formality
Pin-Chen Wang ${ }^{1}$ Edison Marrese-Taylor ${ }^{1,2}$ Machel Reid $^{1,3}$ Yutaka Matsuo $^{1}$
${ }^{1}$ The University of Tokyo, ${ }^{2}$ AIST, ${ }^{3}$ Google Research
\{wangpinchen, emarrese, matsuo\}@weblab.t.u-tokyo.ac.jp
machelreid@google.com
## 概要
In thi... | 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/ |
D3-1.pdf | # 言語モデルの第二言語獲得
大羽未悠 ${ }^{1}$ 栗林樹生 ${ }^{2,3}$ 大内啓樹 1,4 渡辺太郎 1
}
1 奈良先端科学技術大学院大学 ${ }^{2}$ 東北大学 ${ }^{3}$ Langsmith 株式会社 4 理化学研究所
\{oba.miyu.ol2, hiroki.ouchi, taro\}@is.naist.jp
tatsuki.kuribayashi.e8@tohoku.ac.jp
## 概要
言語モデルの成功を踏まえ，モデルの第一言語 （L1）獲得について，人間の言語獲得を踏まえた分析が行われている. 本研究では第二言語 (L2) 獲得にスコープを広げた調査を行う，単言語の事前... | 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/ |
D3-2.pdf | # 範疇文法導出を用いた創発言語の構成性の評価
1 東京大学 2 フリー
\{ryoryoueda, taigarana, yusuke\}@is.s.u-tokyo.ac.jp kkwashio3333@gmail.com
## 概要
本稿では、範疇文法導出 (CGI)を用いて、創発言語の構成性を測る方法を提案する。創発言語は、シミュレーション上でエージェント間で発生するコミュニケーションプロトコルであり、その構造的性質は重要な研究テーマである。しかし、文法構造や文法と意味との体系的な関係 (非自明な構成性) についてはあまり研究されていない。NLP 分野における CGI に関する先行研究から着想を得て、我々は創発言語に C... | 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/ |
D3-3.pdf | # 対話型擬人化エージェントの言語的配慮に対する 受容性の 6 か国異文化比較に関する研究 -クラウドソーシングによる大規模印象調査 3 -
松尾篤 ${ }^{1}$ 宮本友樹 2 片上大輔 1
1 東京工芸大学 2 電気通信大学
e1913122@st.t-kougei.ac.jp miyamoto@uec.ac.jp
katagami@t-kougei.ac.jp
## 概要
本研究では，対話型擬人化エージェントとの対話において，言語的配慮による受容性の文化差について考察することを目的とする. Brown ら [1] によれば，ある発話行為によるフェイス侵害度は，話者同士の社会的距離（Distance），相対的な力の差 ... | 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/ |
D3-4.pdf | # 創発言語はなぜ Zipf 短縮に従わないのか？暗黙の事前分布に基づく再解釈
上田亮
東京大学
ryoryoueda@is.s.u-tokyo.ac.jp
## 概要
本稿の目的は、シグナリングゲームにおいて生じる創発言語が Zipf 短縮に従わないという知見に着目し、その原因の一端を解明することにある。これまで、創発言語が Zipf 短縮に従わないのは、エージェントの帰納バイアスせいだろうと考えられてきた。 それに対し、本稿では新たな解釈を提示する。シグナリングゲームの目的関数の中で暗黙に仮定されている事前分布に着目し、それが反 Zipf 短縮の一因となっている可能性を示唆する。
## 1 はじめに
創発言語は、シミュ... | 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/ |
D3-5.pdf | # 統語的構成や自己注意を持つ言語モデルは 「人間らしい」のか?
吉田遼 大関洋平
東京大学
\{yoshiryo0617, oseki\}@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
## 概要
本研究では、統語的構成と自己注意をアーキテクチャに持つ/持たない言語モデルの、人間の眼球運動・脳波のモデリングの精度を評価することで、それぞれの構成要素の「人間らしさ」を統一的に検証する。具体的には、それぞれの構成要素を持つ/持たない 4 つの統語的言語モデルと、自己注意を持つ/持たない 2 つの統語的教示なしべースライン言語モデルを、first pass reading time と P600 振幅で評価する。結果、統語的構成と自己注... | 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/ |
D4-1.pdf | # 日本語有害表現スキーマの提案と評価
小林 滉河 ${ }^{1}$ 山崎 天 ${ }^{1}$ 吉川 克正 ${ }^{1}$ 牧田 光晴 1
中町 礼文 ${ }^{1}$ 佐藤 京也 ${ }^{1,2}$ 浅原 正幸 ${ }^{3}$ 佐藤 敏紀 ${ }^{1}$
${ }^{1}$ LINE 株式会社 2 東京都立大学 ${ }^{3}$ 国立国語研究所
\{koga.kobayashi, takato.yamazaki, katsumasa.yoshikawa, makita.mitsuharu,
akifumi.nakamachi, keiya.sato, toshinori.sato\}@linecorp.... | 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/ |
D4-2.pdf | # 地方議会における議案への賛否に関する発言の分析 -NTCIR-17 QA Lab-Polilnfo4 Stance Classification-2 タスクに向けて一
高丸圭一 ${ }^{1}$ 内田ゆず 2 木村泰知 ${ }^{3}$ 秋葉友良 4
1 宇都宮共和大学 2 北海学園大学 3 小樽商科大学 4 豊橋技術科学大学
takamaruekyowa-u.ac.jp yuzuehgu.jp
kimura@res.otaru-uc.ac.jp akiba@cs.tut.ac.jp
## 概要
地方議会会議録は，議員がどのような理由（立場） で議案に賛成または反対したのかを示す一次情報である. NTCIR-17 で実... | 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/ |
D4-3.pdf | # チャットボットとの雑談対話に対する印象評価と 評価者の性格特性・コミュニケーションスキルとの関連
山本 茉莉 $^{1}$ 上 秋予 1 伊藤 紀子 ${ }^{2}$
1 同志社大学大学院 文化情報学研究科 2 同志社大学 文化情報学部
\{ctmh0001,ctmh0011\}@mail4.doshisha.ac.jp nito@mail.doshisha.ac.jp
## 概要
従来の雑談対話システムには，いくつかの問題が存在し，ユーザが円滑に対話を継続することができない，すなわち対話が破綻してしまうことがある。 しかし, ユーザによって, システムの破綻発話に対する許容度は異なると考えられる。そこで, 本調查では，... | 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/ |
D4-4.pdf | # 回答者の生年に基づく語の意味変化の検出
峯尾海成 ${ }^{1}$ 門戸巧 ${ }^{2}$ 佐藤道大 ${ }^{2}$ 山岸祐己 ${ }^{2}$ 谷口ジョイ ${ }^{2}$
1 静岡理工科大学大学院理工学研究科 2 静岡理工科大学情報学部
\{2221027.mk, 2018119.mt, 1918061.sm, yamagishi.yuki, taniguchi.joy\}@sist.ac.jp
## 概要
本研究は，静岡県全域で用いられる方言「まめったい」の使用・理解に関する大規模調査から得られた時系列データを分析することで，意味やイメージにどのような変化が生じているのか，またその生成時期を推定すること... | 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/ |
D4-5.pdf | # 極小主義に動機づけられた統語的教示に基づく言語モデル
磯野真之介＊梶川康平＊吉田遼＊大関洋平
東京大学
}
\{isono-shinnosuke, kohei-kajikawa, yoshiryo0617, oseki\}@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
## 概要
近年、階層的な統語構造を明示的に扱う言語モデルである再帰的ニューラルネットワーク文法 （RNNG）が、高い文法汎化能力を持ちうることが示されている。本研究は、RNNGをべースに、有力な言語理論である極小主義の見地からより妥当な統語構造を用いた新しい言語モデル（極小主義 (Minimalism) に動機づけられた RNNG, M-RNNG) 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/ |
D5-1.pdf | # 環境税をめぐる言説空間に関する一検討一 国会議事録を活用した関連用語の分析 一
吉岡詩織* 早川敦士* レー武興
株式会社DATAFLUCT
\{shiori. yoshioka, atsushi. hayakawa, takeoki.le\}@datafluct.com
*共同第一著者
## 概要
近年，気候変動に対する危機感は世界全体で高まっている。気候変動政策は今後, 主に先進国で重要な政治的争点の一つとなることが考えられる. 具体的な政策の代表例に環境税がある. 本研究では, 環境税の導入に対する各政策主体のスタンスを明確にし，議論の進展を促すために，国会議事録で「環境税」を含む発言およびこれに対する返答に含まれる... | 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/ |
D5-2.pdf | # 自己相互情報量と単語群一致度を組み合わせた 臨床研究関連法規の類似性評価の検討
大城絢子 1 岡崎威生 2 植田真一郎 3
1 沖縄国際大学 経済学部 2 琉球大学 工学部
3 琉球大学 医学部 臨床薬理学講座
a.ohshiro@okiu.ac.jp okazaki@ie.u-ryukyu.ac.jp
blessyou@med.u-ryukyu.ac.jp
## 概要
臨床研究は現在 3 つの指針・省令・法に則っておこなわれている.これらの類似関係を可視化することで、臨床研究の研究者は多忙な診療業務をこなしながらも複数の法令の関係を解釈することができる. 本研究では、これらの法令の条文間の類似性を定量的に評価するために、... | 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/ |
D5-3.pdf | # マスク言語モデルにおける重点的なマスク選択での 追加的学習を用いた法律文書による人物役割語の推測
翁長駿光 ${ }^{1}$ 藤田真伎 ${ }^{2}$ 狩野芳伸 ${ }^{1,2}$
静岡大学 情報学部 ${ }^{2}$ 静岡大学 総合科学技術研究科情報学専攻
\{tonaga, mfujita, kano\} @kanolab.net
## 概要
人物の文中での役割の把握は，自然言語処理において広く重要な課題であり, 特に法律分野の文書の処理では，その分析と利用のために必須と言える。本研究では, 日本語の事前学習済み BERT モデルに対し，あらかじめ設定した人物語を重点的にマスクしたMasked Langua... | 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/ |
D5-4.pdf | # AdGLUE: 広告言語理解ベンチマーク
張 培楠 ${ }^{1}$ 坂井優介 ${ }^{2}$ 三田 雅人 1 大内 啓樹 2,3 渡辺 太郎 ${ }^{2}$
1 株式会社サイバーエージェント 2 奈良先端科学技術大学院大学 3 理化学研究所
\{zhang_peinan,mita_masato\}@cyberagent.co.jp
\{sakai.yusuke.sr9, hiroki.ouchi, taro\}@is.naist.jp
## 概要
近年、インターネット広告における自然言語処理技術の応用が盛んに行われている。広告分野では、学術的によく使われるデータセットでは出現しない表現も多く、文法的に誤った... | 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/ |
D5-5.pdf | # 要件に対する効果の生成を経由した法律分野の自然言語推論
チェジョンミン 1,2 本多右京 $1,2,3$ 渡辺太郎 1 乾健太郎 2,4
1 奈良先端科学技術大学院大学 2 理化学研究所
3 株式会社サイバーエージェント 4 東北大学
choi.jungmin.ce6@is.naist.jp, honda_ukyo@cyberagent.co.jp
taro@is.naist.jp, kentaro.inui@tohoku.ac.jp,
## 概要
法律分野における自然言語推論（NLI）は，前提 （法律）と仮説（法的問題に関する記述）の間の含意関係を予測するタスクである。一般的な NLIに対する現在の state-of-t... | 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/ |
D6-1.pdf | # Test-time Augmentation for Factual Probing
Go Kamoda $^{1}$ Benjamin Heinzerling ${ }^{2,1}$ Keisuke Sakaguchi $^{1,2} \quad$ Kentaro Inui $^{1,2}$
${ }^{1}$ Tohoku University ${ }^{2}$ RIKEN
go.kamoda@dc.tohoku.ac.jp benjamin.heinzerling@riken.jp
\{keisuke.sakaguchi, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp
## Abstract
Factua... | 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/ |
D6-2.pdf | # 共想法による話し言葉・書き言葉における修辞機能の特徵 ーテーマとの関係に着目して一
田中 弥生 ${ }^{1}$ 小磯 花絵 1 大武 美保子 ${ }^{2}$
1 国立国語研究所 2 理化学研究所
\{yayoi,koiso\}@ninjal.ac.jp mihoko.otake@ riken.jp
## 概要
高齢者の認知的健康につながる会話支援手法である「共想法」による談話を対象とした分析から，談話のテーマによって用いられやすい修辞機能の種類に差が見られたことを受け，本研究では，同テーマの小作文においても同種の偏りが見られるかを検討した. 分析の結果，テーマに深く関わる修辞機能については談話と小作文に共通した偏り... | 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/ |
D6-3.pdf | # A Statistical Analysis of English in Contemporary J-pop: Time Series of Lyrics and Identity, 2012-2021
David Calica Mariko Takahashi ${ }^{1}$
${ }^{1}$ Faculty of International Studies, Setsunan University
ddcalica@gmail.com mariko.takahashi@ilc.setsunan.ac.jp
}
\begin{abstract}
This paper analyzes the amount and ... | 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/ |
D6-4.pdf | # 新型コロナウイルスに関する新聞報道
## の時系列変化の日中米比較
\author{
童樺 ${ }^{1}$. 森川美幸 ${ }^{2}$ $\cdot$ 榎本美香 ${ }^{2}$
}
## 概 要
本研究では、日中米三国の新型コロナウイルスに関する新聞報道が時系列的な変化を明らかにする。分析 1 では、諸国いずれも報道数はコロナの蔓延状況と密接な関係があることを示す。分析 2 では、諸国各時期のキーワードの出現頻度を算出し、各時期で取り上げられるトピックを自国内、国際、経済三つに分けて分析する。分析 3 では諸国各時期で報道内容の情感の違いを明らかにする。これらの分析を通じて、中日米三国の新型コロナウイルスに関す... | 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/ |
D6-5.pdf | # ニューラル分類器の予測の解釈に基づく 集団に特徴的なテキスト表現の抽出: アメリカ人を例に
渡邊 幸暉 村脇有吾 黒橋禎夫
京都大学大学院情報学研究科
\{k-watanabe, murawaki, kuro\}@nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp
## 概要
本研究では、ある集団に特徴的なテキスト表現をその他の集団との比較により抽出する手法を提案する。提案手法は、 2 種類のテキストを識別する分類器を訓練したうえで、ニューラルネットの説明手法に基づいて、分類器の予測に貢献する入力テキスト中の表現を特定する。具体例としてアメリカの文化や歴史を背景とした表現に取り組み、データセットの構築や評価実験を行う。
##... | 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/ |
D7-1.pdf | # 深層学習モデルを用いた双方向形態屈折の検証
深津聡世＊原田宥都＊大関洋平
東京大学大学院 総合文化研究科言語情報科学専攻
\{akiyofukatsu, harada-yuto, oseki\}@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
## 概要
人間が形態処理を行うにあたって必要な知識は,規則か類推か，あるいはその両方かという議論は，言語学の形態論において現在も続いている.この議論は「過去時制論争 (Past Tense Debate)」と呼ばれ，近年ではニューラルネットワークを用いた形態処理のモデル化による検証が行われている. 本研究では，その形態的な複雑さから過去時制論争において重要とされる日本語動詞の屈折について，... | 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/ |
D7-2.pdf | # 情報ボトルネック法を用いた視線・脳情報デコード手法の提案
原田宥都 大関洋平
東京大学大学院 総合文化研究科言語情報科学専攻
\{harada-yuto, oseki\}@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
## 概要
人間がテキストを読む際の視線や脳活動の記録は，これまで主に人間の認知機能の理解のために用いられてきたが，近年ではこのような人間の認知データが自然言語処理タスクにおいても有益であることが分かってきた．しかし，認知データは特定の言語処理タスクにとって多くの無関係な情報を含むため，効率的に用いるのが難しく，また，なぜタスクの改善に寄与するのかについてもほとんど議論がなされていない. 本稿では, 視線や脳情報か... | 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/ |
D7-3.pdf | # 百聞は一見に如かず？視覚情報は言語モデルに文の階層構造を教示するか
栗林 樹生
東北大学 Langsmith 株式会社
kuribayashi@tohoku.ac.jp
## 概要
巨大言語モデルの進展が著しい反面，人間の言語獲得と対照すると言語モデルのデータ効率の悪さが強調される. 本研究では，なぜ人間の言語獲得が効率的なのかという問いを，人間と言語モデルの言語獲得シナリオのどのような差異を埋めると両者の乘離が縮むかという問いに読み替え，特に人間のみが言語獲得時に活用し得る視覚情報の寄与を調査する. 少なくとも本実験の範囲では，言語的な事前知識のない学習者（ニューラルモデル）がリアルな画像・文対から言語の適切な汎化規則を... | 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/ |
D7-4.pdf | # 日本語 WiC データセットの構築と読みづらさ検出への応用
吉田あいり 河原大輔
早稲田大学理工学術院
yoshida-a.waihk@ruri.waseda.jp, dkw@waseda.jp
## 概要
本論文では, 日本語文の読みづらさを定量的に評価することを目的とし, 語義曖昧性に基づく手法を提案する. 2 文に含まれる同じ単語の語義が一致するかを判定する WiC (Word in Context) データセット [1] の日本語版である JWiC を構築し, このデータセットを使用した語義曖昧性判定に基づく読みづらさの検出を行う. 評価はクラウドソーシングを活用し, 約 7 割の精度で読みづらさの検出ができること... | 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/ |
D7-5.pdf | # 抽象図形への命名を介したコモングラウンド形成モデルの構想
森田 純哉 ${ }^{1}$ 由井 達也 ${ }^{1}$ 天谷 武琉 ${ }^{1}$
光田 航 2 東中 竜一郎 2 竹内 勇剛 1
1 静岡大学情報学部 2 日本電信電話株式会社
\{j-morita,takeuchi\}@inf.shizuoka.ac.jp
\{yui.tatsuya.20, amaya.takeru.19\}@shizuoka.ac.jp
\{koh.mitsuda.td,ryuichiro.higashinaka.tp\}@hco.ntt.co.jp
## 概要
コミュニケーションにおいて，送り手が発した記号は，受け手の有する認知... | 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/ |
D8-1.pdf | # データ拡張手法を用いたスペイン語文法誤り訂正
飯島 与喜 ${ }^{1} \mathrm{Tad}$ Gonsalves ${ }^{1}$
${ }^{1}$ 上智大学 理工学研究科 理工学専攻 情報学領域
t-iijima-2n3@eagle.sophia. ac.jp t-gonsal@sophia. ac.jp
## 概要
スペイン語の文法誤り訂正では，人の手によって訂正されたコーパスが限られ，英語と比較して使用できるデータが少ない. データ不足の問題を解決する方法としてデータ拡張手法がある。既存のデータ拡張手法ではランダムにデータを生成するため，コ一パスに収録されているスペイン語学習者から取得したデータとは全く... | 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/ |
D8-2.pdf | # 組合せ範疇文法による ドイツ語文の原因・結果関係の意味表示
高橋直人 一杉裕志 竹内泉
産業技術総合研究所人工知能研究センター
\{naoto.takahashi,y-ichisugi, takeuti.i\}@aist.go.jp
## 概要
自然言語において，原因を表す文と結果を表す文の関係は，様々な統語構造で表現可能である. そのような異なる表現の間では, 異なった統語構造が意味上の細かな差を生じる事はあっても，一方の文が原因を表し，もう一方の文が結果を表すという基本的な原因・結果関係は共通している. 本稿では, ドイツ語で書かれた原因・結果文を組合せ範疇文法に基づいて解析する際に, 統語構造が異なっていても同一の意... | 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/ |
D8-3.pdf | # 組合せ範疇文法を用いたドイツ語文の漸進的解析
高橋直人 竹内泉 一杉裕志
産業技術総合研究所人工知能研究センター
\{naoto.takahashi, takeuti.i,y-ichisugi\}@aist.go.jp
## 概要
文法的には異なる統語構造を持っているにもかかわらず，人間にとっては同じ意味と理解される複数の文があった場合に，それぞれの文を「漸進的に」解析し, かつ同一の意味表示を得る事が可能か否かを検討する．解析対象としては，接続語のタイプによって語順がさまざまに変化するドイツ語文を用いる.また文法形式としては, 漸進的解析に適しているとされる組合せ範疇文法を用いる.
## 1 はじめに
人間が自然言語... | 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/ |
D8-4.pdf | # RNN はラテン語からロマンス語への活用変化を再現するか？
川崎義史
東京大学
ykawasaki@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
## 概要
本稿では，ラテン語からロマンス語への発達における動詞活用の変化を計算機上で再現し，計算歴史言語学の見地から分析を行った。具体的には，系列変換モデルにラテン語の動詞活用を学習させ，その出力形を分析した。その結果，以下のことが判明した：(1）正解率の分布は予測と合致した；（2）正解率は，ラテン語からロマンス語への変化の大きさと負の相関を示した；（3）誤出力の中にはロマンス語を彷彿させる語形が見られた。
## 1 はじめに
ラテン語は, 名詞・形容詞の曲用と動詞の活用を持つ屈... | 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/ |
D8-5.pdf | # ルールベース G2P による多言語固有表現の 国際音声記号表記付きデータセットの構築
的川雄飛 1 坂井優介 1 平野颯 1 澤田悠冶 ${ }^{1}$
大内啓樹 1,2 渡辺太郎 1
1 奈良先端科学技術大学院大学 2 理化学研究所
matogawa.yuhi.na2@is.naist.jp
\{sakai.yusuke.sr9, hirano. hayate.hc2, sawada.yuya.sr7\}@is.naist.jp
\{hiroki.ouchi, taro\}@is.naist.jp
## 概要
本研究では，多言語の固有表現（NE）をルールベースの grapheme-to-phoneme（G2P）によって... | 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/ |
D9-1.pdf | # 銘柄特徵と投資家特性を考慮した株式銘柄推薦の個別化
高柳剛弘 ${ }^{1}$ 坂地泰紀 ${ }^{1}$ 和泉潔 ${ }^{1}$
1 東京大学 大学院工学系研究科
m2021ttakayanagi@socsim. org
## 概要
本研究では銘柄特徵と投資家特性を考慮した銘柄推薦モデルを提案する．提案手法では銘柄のテクニカル指標，ファンダメンタル指標，事業活動の情報を抽出し銘柄ベクトルを作成し，投資家の心理特性，行動特性，属性情報を活用して投資家ベクトルを作成する．最後に協調フィルタリングにより銘柄の推薦を行う. 個人投資家の取引データを用いて行った実験により、提案手法の精度が既存手法の精度を上回ることを確認し... | 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/ |
D9-2.pdf | # 連続時間フラクショナル・トピックモデル
中川慧
野村アセットマネジメント株式会社
kei.nak.0315@gmail.com
林 晃平
東京大学大学院数理科学研究科
kohei@ms.u-tokyo.ac.jp
}
藤本悠吾
野村アセットマネジメント株式会社
yu5fujimoto@gmail.com
## 概要
LDA の時系列性を考慮するため，DTM や，DTM を連続時間に拡張した cDTM が提案されている. しかしながら，これらの生成パラメータの変化量に各時刻での相関を持たせることで，より現実に即したモデル化が可能になると考えられる。 そこで本研究では，cDTM の一般化を行い，生成パラメータの増分の... | 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/ |
D9-3.pdf | # 決算説明会のテキスト特徵と株主資本コストの関連性
真鍋友則 ${ }^{1}$ 黒木裕鷹 1 中川慧 2
${ }^{1}$ Sansan 株式会社 ${ }^{2}$ 野村アセットマネジメント株式会社
\{manabe, kuroki\}@sansan. com k-nakagawa@nomura-am.co.jp
## 概要
決算説明会は，企業が決算状況を説明し，参加者は質疑応答を通して疑問を解消することができるため，情報開示の主要な手段に位置付けられている。企業による積極的な情報開示は，情報の非対称性を緩和し資本コストを下げることが理論的に知られている。しかし決算説明会の発言内容に由来する特徵と資本コストがどのように... | 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/ |
D9-4.pdf | # トピックモデルによる市場変動要因の抽出
川原一修 1
${ }^{1}$ Japan Digital Design
\{takanobu.kawahara\}@japan-d2.com
## 概要
本稿では日々大量に生じる金融ニュースから市場の変動に影響を与えたトピックをトピックモデルを使用して効率的に抽出する手法を考察した。先行研究と比べてトピックの抽出に文章のコンテキストまで用いる点に新規性があり、比較実験でコンテキストを使用する手法の優位性を示したあと、実際に市場変動に影響を与えたトピックを抽出し人間の目で見ても違和感のないことを確かめた。
## 1 はじめに
金融アナリストが市場分析を行う際に、過去にあった、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/ |
D9-5.pdf | # 株主提案の要領におけるトピック別の文書特徵量と賛成率
久多里桐子
北九州市立大学経済学部
kirikokudari@kitakyu-u.ac.jp
## 概要
本研究は、株主提案の要領に関する基礎研究を行うことを目的とする。株主提案の要領である 3 つのテキスト (提案内容、提案理由、取締役会の意見)を独立した文書とみなし、各文書をトピックモデル (LDA)を用いて分類した上で、各トピックにおける文書の特徴量 (文字数および文字数に占める数字の割合) と賛成率の関係を分析した。2011 年〜2019 年の定時株主総会における株主提案議案 1,350 件を対象に分析を行った結果、提案内容や提案理由のトピックによって、得られる... | 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/ |
H1-1.pdf | # 日本語日常対話コーパスの構築
赤間怜奈 1,2 磯部順子 2 鈴木 潤 1,2 乾 健太郎 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所
}
\{akama, jun.suzuki, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp, yoriko.isobe@riken.jp
## 概要
規範的な日本語表現で構成される高品質な日本語日常対話コーパスを構築した. 本稿では，構築したコーパスの概要とその構築方法を説明する。既存対話コーパスとの比較分析により構築したコーパスの特長を明らかにした上で，「規範的」という性質を持つ言語資源の利点について述べる。
## 1 はじめに
昨今の対話システムは, 出力内容に着目した総合的... | 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/ |
H1-2.pdf | # 知識グラフと Wikipedia を用いた雑談対話モデルの構築
郭 恩孚 ${ }^{1}$ 南泰浩 1
1 電気通信大学情報理工学研究科
enfu.guo@uec.ac.jp minami.yasuhiro@is.uec.ac.jp
## 概要
本研究では，対話モデルがユーザーの提示するエンティティを元に対話をより広げられるように、対話履歴から次の話題となるエンティティとその要約を外部から取得し、モデルの入力文脈に追加する Fine-tune 手法を提案する。学習したモデルを用いて、発話の自然性、エンティティ応答の妥当性、話題提供の適切性を評価する実験を行った結果、提案手法のモデルがベースラインと比べ、自然性スコアが 0... | 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/ |
H1-3.pdf | # 情報源のアノテーションによる 外部知識に基づいた応答の魅力度の分析
児玉 貴志 ${ }^{1}$ 清丸 寛一 ${ }^{1}$ Yin-Jou Huang ${ }^{1}$ 岡久太郎 ${ }^{2}$ 黒橋 禎夫 ${ }^{1}$
1 京都大学 2 静岡大学
\{kodama, kiyomaru, huang, kuro\}@nlp.ist. i kyoto-u.ac.jp
okahisa-taro@inf.shizuoka.ac.jp
## 概要
人間は何らかの外部知識を参照しながら話す場合でも，自身の知識や意見を適度に織り交ぜながら魅力的に発話を行う. 本研究ではそういった人間の振る舞いを，既存の外部知識に基... | 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/ |
H1-4.pdf | # 対話に基づく常識知識グラフの構築と 対話応答生成に対する適用
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
\{t-ide@toki.,s.ryoma6317@akane., dkw@\}waseda.jp
\{takato.yamazaki, shengzhe.li,kenta.shinzato, toshinori.sato\}@linecorp.com
## 概要
コンピュータに常識を与えるため，多くの常識知識... | 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/ |
H1-5.pdf | # 感想付きニュース雑談対話コーパスの構築
成田風香 1 佐藤志貴 1 徳久良子 1 乾健太郎 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所
fuka.narita.q1@dc. tohoku.ac.jp
\{shiki.sato.d1, tokuhisa, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp
## 概要
本研究では, 日々の話題についてユーザと雑談する対話システムの実現を目指している. 雑談対話システム構築に向けて, 本稿では（ニュース記事， ニュース記事に対するツイート，ニュース記事についての雑談対話）の三つ組からなる感想付きニュー ス雑談コーパスを構築した. 本コーパスの特徵は,話者の雑談に加えて, 雑談の... | 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/ |
H10-1.pdf | # ディスプレイ操作記録ツールの提案と有効性の検証
壹岐 太一 1,3* 増本 雄斗 2,3 相澤 彰子 $1,2,3$
1 総合研究大学院大学 2 東京大学大学院 3 国立情報学研究所
}
\{iki,masumoto, aizawa\}@nii.ac.jp
## 概要
パーソナルコンピュータのディスプレイを理解・操作する視覚言語モデルの実現に向けて，環境構築やデータ作成の負担軽減を目的に，ディスプレイ操作を記録し，モデル学習用データに変換するツール RecGUIを提案する。有効性を検証するため，人手で操作した 10 時間分のデータを作成し，学習済み視覚言語モデルに基づくモデルを新たに導入する。 ディスプレイ画像からの行動選... | 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/ |
H10-2.pdf | # 大規模言語モデルの活用による効率的なロボット制御の学習
高城 頌太 ${ }^{1}$ 谷口 尚平 ${ }^{1}$ 中野 聡大 ${ }^{1}$
上田 亮 1 松尾 豊 1 谷中 瞳 1
1 東京大学
\{takashiro, taniguchi, nakano.akihiro, matsuo\}@weblab.t.u-tokyo.ac.jp
\{ryoryoueda, hyanaka\}@is.s.u-tokyo.ac.jp
## 概要
GPT-3 や ChatGPT に代表される大規模言語モデルは，様々なタスクで汎用的に高い性能を示し，自然言語処理のみならず様々な領域での応用が広がっている. 本稿では，大規模言語... | 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/ |
H10-3.pdf | # ARKitSceneRefer: 3D 屋内シーンでの参照表現による 小物の位置特定
加藤駿弥 ${ }^{1}$ 栗田 修平 ${ }^{2}$ Chenhui Chu $^{1}$ 黒橋 禎夫 ${ }^{1}$
1 京都大学大学院情報学研究科 2 理化学研究所 AIP
\{s-kato, chu, kuro\}@nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp shuhei.kurita@riken.jp
## 概要
3D 参照表現理解は 3D シーン上でテキストが表す物体の位置を特定するタスクである。しかし，既存の屋内 3D 参照表現理解データセットは主にサイズが大きく，容易に位置特定できる物体を対象としており，ほと... | 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/ |
H10-4.pdf | # 短歌を読む際の情動に関する脳活動の解析
佐藤 杏奈 1 近添 淳一 ${ }^{2}$ 船井 正太郎 ${ }^{2}$
持橋 大地 ${ }^{3}$ 鹿野 豊 4 浅原 正幸 5 磯 暁 6 小林一郎 ${ }^{1}$
1 お茶の水女子大学 理学部 情報科学科 2 株式会社アラヤ
3 統計数理研究所 4 群馬大学 5 国立国語研究所 6 高エネルギー加速器研究機構
\{g1920519, koba\}@is.ocha.ac.jp \{chikazoe_junichi, funai_shotaro\}@araya.org
daichi@ism.ac.jp yshikano@gunma-u.ac.jp masayu-a@ni... | 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/ |
H10-5.pdf | # 分散的ベイズ推論としての マルチエージェント強化学習と記号創発
江原広人 ${ }^{1}$ 中村友昭 ${ }^{1}$ 谷口彰 ${ }^{2}$ 谷口忠大 ${ }^{2}$
1 電気通信大学 2 立命館大学
(h_ebara, nakamura)@radish.ee.uec.ac.jp
(a.taniguchi, taniguchi)@em.ci.ritsumei.ac.jp
## 概要
人間は会話や文章などの言語 (メッセージ) を通じて他者とコミュニケーションを取ることで，互いに協調した行動を学習することができる．ロボット同士が人間と同様のアプローチで協調行動を学習するためには，ロボット間で互いに理解できる共通... | 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/ |
H11-1.pdf | # ホライゾン・スキャニングの自動化のための言語処理応用
石垣 達也 ${ }^{1}$ 西野 涼子 ${ }^{1,2}$ 鷲野 壮平 ${ }^{1}$ 五十嵐 広希 ${ }^{3}$ 村井 昭彦 ${ }^{1}$ 永井 由佳里 ${ }^{2}$ 鷲田 祐一 4
1 産業技術総合研究所 ${ }^{2}$ 北陸先端科学技術大学院大学 3 東京大学 4 一橋大学
\{ishigaki.tatsuya, s.washino, hk-igarashi, a.murai\}@aist.go.jp
\{suzuko_k, ynagai\}@jaist.ac.jp b101348r@r.hit-u.ac.jp
## 概要
本稿で... | 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/ |
H11-2.pdf | # 所望の患者データを作る： Variational Auto-Encoder による症例報告生成
清水聖司，矢田竣太郎，荒牧英治 ${ }^{1}$
1 奈良先端科学技術大学院大学
\{shimizu.seiji.so8,s-yada,aramaki\}@is.naist.jp
## 概要
医療言語処理の分野では，患者のプライバシーの問題から共有可能な医療ドメインコーパスが少ない.そのため，コーパスを自動生成する研究がなされている. 現状ではコーパス生成の手法として事前学習済みモデルを用いた，プロンプトを条件として生成する手法 (prompt-based の手法) が広く用いられているが，コントロール性の高い生成が困難である... | 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/ |
H11-3.pdf | # 食感の物性と言語表現の対応の推定
上原宏 ${ }^{1,2}$ 持橋大地 1
1 総合研究大学院大学統計科学専攻 2 立正大学 データサイエンス学部 3 統計数理研究所
\{uehara,daichi\}@ism.ac.jp
## 概要
レシピ共有サイトに記述される多様な食感表現は，レシピ材料の硬さ，粘り気などの違いによるところが大きいが，両者の関係はこのサイトの情報だけではわからない. 本研究では，材料構成と食感の物性（レオロジー）との関係を実証した調理科学研究データを収集し，それらとレシピ共有サイト上の食感表現との対応の推定を試みる。これにより様々な食感表現が，材料のどのような食感物性から知覚されるのかについて統計的... | 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/ |
H11-4.pdf | # 広告文生成タスクの規定とベンチマーク構築
三田 雅人 $1 \quad$ 村上 聡一朗 1 張 培楠 $1^{1}$
1 株式会社サイバーエージェント
\{mita_masato,murakami_soichiro,zhang_peinan\}@cyberagent.co.jp
## 概要
人手による広告文制作の限界を背景に，広告文自動生成に関する研究が盛んに行われている. しかし，分野全体で享受できるベンチマークが存在しないことに加え，モデルの入出力を含め問題設定として十分に既定されていないため，既存研究は手法間の比較が困難な状況であった. そこで本研究では，広告文生成タスクの既定およびベンチマーク構築を行う．具体的には... | 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/ |
H11-5.pdf | # 大規模言語モデルによる脚本データの解析: プロダクト・プレイスメント挿入箇所の探索と評価
山木良輔 1 楢木悠士 ${ }^{2}$ 長沼大樹 3,4
1 立命館大学 ${ }^{2}$ 早稲田大学 ${ }^{3}$ モントリオール大学 ${ }^{4}$ Mila
yamaki.ryosuke@em.ci.ritsumei.ac.jp yuji.1277@akane.waseda.jp
naganuma.hiroki@mila.quebec
## 概要
本研究では，プロダクト・プレイスメントの自動化を実現するための手法を提案する．映像作品の脚本を大規模言語モデルによって解析することによって，脚本中において顕在性が高い箇... | 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/ |
H12-1.pdf | # 実世界における総合的参照解析を目的とした マルチモーダル対話データセットの構築
植田 暢大 ${ }^{1,2}$ 波部 英子 2 湯口 彰重 ${ }^{2,3}$ 河野 誠也 2 川西 康友 2,3 黒橋 禎夫 ${ }^{1,2}$ 吉野 幸一郎 2,3
1 京都大学 大学院情報学研究科 2 理化学研究所 ガーディアンロボットプロジェクト
3 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学領域
\{ueda,kuro\}@nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp
\{hideko.habe, akishige.yuguchi, seiya.kawano\}@riken.jp
\{yasutomo.kawanishi... | 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/ |
H12-2.pdf | # 実世界のマルチモーダル情報に基づく 指示語を含んだ言語指示の外部照応解析
大山瑛 ${ }^{1}$ 長谷川翔一 ${ }^{1}$ 中川光 ${ }^{1}$ 谷口彰 ${ }^{1}$ 萩原良信 $^{1}$ 谷口忠大 ${ }^{1}$
1 立命館大学
}
\{oyama.akira, hasegawa.shoichi, nakagawa.hikaru\}@em.ci.ritsumei.ac.jp
\{a.taniguchi,yhagiwara, taniguchi\}@em.ci.ritsumei.ac.jp
## 概要
ロボットが家庭環境で生活支援を提供するには，指示語を含む曖昧な言語指示から対象を特定する外部... | 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/ |
H12-3.pdf | # 深層強化学習モデルの内部挙動の言語化を通じた 制御手法の構築
圓田彩乃 小林一郎
お茶の水女子大学
\{g1720506,koba\}@is.ocha.ac.jp
## 概要
本研究は説明可能 AI のひとつのアプローチとして，入力が画像である制御タスクに対し学習済みモデルの入出力関係から制御規則を生成し，これを言語化することで学習済みモデルの内部挙動を説明することを目指す。言語化された制御規則を用いて対象が制御可能であることを示すとともに，言語で記述された制御モデル内部の振る舞いに対する解釈可能性の向上を実現した. 制御対象として，Space invaders を取り上げ実験を行なった結果，本研究の手法で構築された制御器... | 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/ |
H12-4.pdf | # 構文解析と画像生成の統合による機能語の言語理解
山木良輔 ${ }^{1}$ 谷口忠大 ${ }^{1}$ 持橋大地 ${ }^{2}$
1 立命館大学 2 統計数理研究所
\{yamaki.ryosuke, taniguchi\}@em.ci.ritsumei.ac.jp daichi@ism.ac.jp
}
"A ball next to a box"
図 1: Stable Diffusion が生成した画像の例.
## 概要
近年の大規模言語モデルと拡散モデルに基づくテキスト画像生成モデルは高度な画像生成を実現している一方で，前置詞などの機能語に関しては，それらの意味を正しく捉えられていないことが指摘されている ... | 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/ |
H12-5.pdf | # QulC-360： $360^{\circ$ 画像に対する クエリ指向画像説明文生成のためのデータセット構築
}
前田航希 1,3 栗田修平 1 宮西大樹 2,1
1 理化学研究所 AIP, ${ }^{2}$ 国際電気通信基礎技術研究所 (ATR), ${ }^{3}$ 東京工業大学
\{koki.maeda, shuhei.kurita\}@riken.jp, miyanishi@atr.jp
## 概要
$360^{\circ}$ 画像は一般的な画像と比較して，撮影者による情報の取捨選択が行われないため，多くのコンテクストを同時に含む．既存の画像説明文生成では， コンテクストを画像情報のみから読み取るが， $360^... | 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/ |
H2-1.pdf | # Follow-up 質問による矛盾応答収集の提案
佐藤志貴 1 赤間怜奈 1,2 鈴木潤 1,2 乾健太郎 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所
\{shiki.sato.d1, akama, jun. suzuki, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp
## 概要
対話応答生成システムによる矛盾応答の抑制を考えるうえで，矛盾応答データの不足がボトルネックとなっている. データ不足の原因に，矛盾の発生が入力に依存した低頻度なものであるために効率的な収集が困難であることが挙げられる。本研究では，矛盾応答を誘発する発話として Follow-up 質問に注目し，自動収集した Follow-up 質問を用いた... | 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/ |
H2-2.pdf | # ペルソナ更新型対話システムにおける 効果的なペルソナ選択手法の分析
吉田快 品川政太朗 須藤 克仁 中村哲
奈良先端科学技術大学院大学
\{yoshida.kai.yf1, sei.shinagawa, sudoh, s-nakamura\}@is.naist.jp
## 概要
ペルソナ対話システムにペルソナの更新を導入する場合，蓄積されたペルソナを応答生成に活用するためにペルソナの選択方法が重要となる. 従来の文ベースの類似度によるペルソナ選択手法は，表層的に似た表現の文にも高い類似度を与えるため，問題がある. 本研究では, ペルソナ選択手法の改善のために，ペルソナ選択について分析を行い，入力文とペルソナ文に含まれる名詞... | 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/ |
H2-3.pdf | # 対話システムにおけるペルソナの自動生成による更新
川本稔已 ${ }^{1,2}$ 山崎 天 ${ }^{2}$ 佐藤 敏紀 2 船越 孝太郎 ${ }^{1}$ 奥村 学 1
1 東京工業大学 ${ }^{2}$ LINE 株式会社
\{kawamoto, funakoshi, oku\}@lr.pi.titech.ac.jp
\{takato.yamazaki, toshinori.sato\}@linecorp.com
## 概要
話者のプロフィールを集めたテキストであるペルソナを考慮した対話システムでは， ペルソナの変化を捉え適切に更新する必要がある. 先行研究では， ペルソナを対話履歴から抽出した上で，既存のペル... | 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/ |
H2-4.pdf | # インタビュー対話における問い返し文の生成に関する検討
篠山学 ${ }^{1}$ 木内敬太 ${ }^{2}$ 康金 ${ }^{3}$ 西村良太 $^{3}$ 松本和幸 ${ }^{3}$
${ }^{1}$ 香川高等専門学校 ${ }^{2}$ 労働者健康安全機構 ${ }^{3}$ 徳島大学大学院社会産業理工学研究部
sasayama@di. kagawa-nct.ac.jp kiuchi@h. jniosh. johas. go.jp
$\{$ kang-xin, nishimura, matumoto $\}$ is. tokushima-u. ac.jp
## 概要
遠隔勤務をしているとき，遠隔労働者が自分自身... | 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/ |
H2-5.pdf | # 人間同士の雑談における話題遷移モデリング
岸波洋介 ${ }^{1}$ 赤間怜奈 1,2 佐藤志貴 1 徳久良子 ${ }^{1}$ 鈴木潤 1,2 乾健太郎 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所
yosuke.kishinami.q8@dc.tohoku.ac.jp
\{akama, shiki.sato.d1, tokuhisa, jun.suzuki,kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp
## 概要
対話システムが現在話している話題から別の話題へ自然に遷移させることは，能動的に対話を主導する雑談対話システムの実現に重要な要素である.これまでの研究では，単語分散表現の類似度や知識グラフの概念間の結び... | 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/ |
H3-1.pdf | # 修辞構造と語彙難易度を制御可能なテキスト生成手法に向けて
横川悠香 1 石垣達也 ${ }^{2}$ 上原由衣 ${ }^{2}$ 宮尾祐介 ${ }^{3,2}$ 高村大也 ${ }^{1}$ 小林一郎 1,2
1 お茶の水女子大学大学院 ${ }^{2}$ 産業技術総合研究所 ${ }^{3}$ 東京大学
\{g1820542,koba\}@is.ocha.ac.jp yusuke@is.s.u-tokyo.ac.jp
\{ishigaki.tatsuya, yui.uehara, takamura.hiroya\}@aist.go.jp
## 概要
言語は，それが用いられる社会的な状況に応じてその形態が変化する。例え... | 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/ |
H3-2.pdf | # テキスト生成におけるキーワード位置の制御
笹沢裕一 森下皓文 尾崎太亮 今一修 十河泰弘
日立製作所 研究開発グループ
\{yuichi.sasazawa.bj, terufumi.morishita.wp, hiroaki.ozaki.yu,
osamu.imaichi.xc, yasuhiro.sogawa.tp\}@hitachi.com
## 概要
テキスト生成における課題の 1 つは，ユーザの意図通りに生成を制御することである。既存研究ではキーワードを用いた制御が提案されているが，キー ワードのみによる制御ではユーザの意図に沿ったテキストを生成するには不十分である．例えば，重要なキーワードをテキストの先頭近くに配... | 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/ |
H3-3.pdf | # 周期表タスクにおける言語モデルの創発的能力と言語モデルが 持つ記憶について
星康人 宮下大輔 森岡靖太 Youyang Ng 鳥井修 出口淳
キオクシア株式会社
\{yasuto1.hoshi, daisuke1.miyashita, yasuhiro.morioka, youyang.ng,
osamu.torii, jun. deguchi\}@kioxia.com
## 概要
近年，大規模な自己回帰言語モデルは広範な下流タスクを追加学習なしで実行できることが判明している.下流タスクにおけるモデルの性能は，一般的にはモデルサイズに対してスケールすることが知られている。しかし，広範な下流タスクにおける性能とモデルサイズと... | 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/ |
H3-4.pdf | # Controlling Text Generation With Fiction-Writing Modes
Wenjie Zhong ${ }^{1,2}$, Jason Naradowsky ${ }^{1}$, Hiroya Takamura ${ }^{2}$, Ichiro Kobayashi ${ }^{2,3}$, Yusuke Miyao ${ }^{1,2}$
${ }^{1}$ The University of Tokyo, ${ }^{2}$ AIST, ${ }^{3}$ Ochanomizu University,
zvengin@is.s.u-tokyo.ac.jp
}
\begin{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/ |
H3-5.pdf | # Decoding Sentence Representations for Text Generation
Weihao Mao, Xuchen Yang, Liyan Wang and Yves Lepage
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
mao_weihao@asagi.waseda.jp, yang_xuchen@asagi.waseda.jp,
wangliyan0905@toki.waseda.jp, yves.lepage@waseda.jp
}
\begin{abstract}
Large-scale pre-trained language models have shown their poten... | 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/ |
H4-1.pdf | # 服飾の色情報に基づいた ポエティックな商品名の作成支援システム
飯塚柚稀 ${ }^{1}$ 林克彦 ${ }^{2}$ 永野清仁 ${ }^{1}$ 宮尾祐介 ${ }^{3}$
1 群馬大学 2 北海道大学 3 東京大学
${ }^{2}$ katsuhiko-h@ist.hokudai.ac.jp
## 概要
本稿では服飾に対する商品名の作成を支援するシステムを開発し，その評価を行う．特に，ここではロリィタファッションや森ガールファッションの服飾商品に対して，服飾の特徴を表す単語だけでなく，比喻表現や修飾語を用いて，商品を魅力的に表す商品名候補を生成するシステムを開発する。このシステムの核は，服飾のメインカラーと似て... | 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/ |
H4-2.pdf | # 入力文章の内容に沿った新たな歌詞を生成する 作詞支援システムと剽窃リスクを下げる歌詞生成手法
渡邊研斗 後藤真孝
産業技術総合研究所
\{kento.watanabe,m.goto\}@aist.go.jp
## 概要
本研究の目的は，ユーザが歌詞に書きたい内容を文章として入力した時，その入力文章の内容に沿いつつ字面が似ていない歌詞を生成することで，ユー ザに新たな作詞の発想を与える作詞支援システムを開発することである。この目的達成のために，(a)既存の画像生成技術を用いることで，「入力文章の字面に関する情報を取り除きつつ入力の内容を表した画像」を生成し, (b) 本研究で提案する画像の内容を表した歌詞を生成するエンコーダ... | 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/ |
H4-3.pdf | # 学習データの珍しさを考慮した多様な広告文生成
${ }^{1}$ negocia 株式会社
\{kai_kurogi, kota_ishizuka, kosuke_kawakami\}@negocia.jp
## 概要
リスティング広告は、様々なユーザーにリーチするために、多様な表現や訴求を用いた広告文を作成することが重要である。しかし従来の広告文生成モデルは、トレードオフの関係にある多様性と妥当性を両立することが難しい課題があった。そこで我々は、学習データに含まれる各広告文の表現の珍しさ (レア度)を計算し、レア度に応じた重み付けを行うことで、妥当性を維持しながら多様な広告文を生成する手法を提案した。結果として、既存手法... | 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/ |
H4-4.pdf | # 敵対的生成ネットワークを用いて抽出した 画像の構造情報に基づく画像キャプション生成
田辺雄大 ${ }^{1}$ 綱川隆司 1
1 静岡大学大学院 総合科学技術研究科 情報学専攻
tanabe.yudai.17@shizuoka.ac.jp tuna@inf.shizuoka.ac.jp
## 概要
画像キャプション生成タスクは画像認識と自然言語処理が含まれる複雑なタスクである。本論文では画像認識の部分に生成モデルである GANを応用する。対象の画像を GANを用いて再構成し、再構成した画像から画像の内部表現を得る。これによりランダムで特徵量を得た場合よりも良い性能を出した。また、画像を再構成することにより、再構成する前の... | 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/ |
H4-5.pdf | # 人間とシステムの議論に基づく NLP タスクの問題に対する予測
金子正弘 ${ }^{1}$ Graham Neubig ${ }^{2}$ 岡崎 直観 ${ }^{1}$
1 東京工業大学 ${ }^{2}$ Carnegie Mellon University
masahiro.kaneko@nlp.c.titech.ac.jp gneubig@cs.cmu.edu
okazaki@c.titech.ac.jp
## 概要
人間は共通の問題に取り組む際、対話による議論を通じてお互いに考えの説明、同意や反論を行い問題解決を目指す。同様に、タスクを解く際にシステムと人間との間で議論ができるようになると、システムの性能改善や... | 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/ |
H5-1.pdf | # 忠実性向上のために n-gram の抽出性を報酬とする 強化学習を用いる抽象型要約
星野智紀 上垣外英剛 渡辺太郎
奈良先端科学技術大学院大学
\{hoshino.tomoki.ho6, kamigaito.h, taro\}@is.naist.jp
## 概要
抽象型要約生成モデルの出力する要約には、要約元となる原文書に記述される事実とは異なる内容が出力されることがある。本研究では強化学習の報酬を要約の原文書に対する抽出性とし、それを向上させることで、要約生成モデルが出力する要約の忠実性向上に取り組んだ。抽象型要約のタスクで使用されることが多いxsum データセットを用いた実験の結果、出力された要約の抽出性が向上し、忠実... | 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/ |
H5-2.pdf | # クエリ指向要約におけるクエリと要約の統合的な生成
服部翔 Youmi Ma 岡崎直観
東京工業大学
\{kakeru.hattori@nlp.,youmi.ma@nlp.,okazaki@\}c.titech.ac.jp
## 概要
クエリ指向要約は，ある特定のクエリ（質問）に対して要約を生成するタスクである。しかし実際には，ユーザが未知の文書に対してクエリを考えることは難しい，そこで本研究では，クエリ指向要約の発展形として，クエリも含めて自動生成するクエリ推薦付き要約を提案し，具体的なタスクと評価方法の設計を行う．次に，設計したタスクに対し，文書の特定の部分（スパン）からクエリ・要約を生成する手法などを提案する。実験では... | 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/ |
H5-3.pdf | # 対話形式の対話要約の提案とその特徵の明確化
山下紗苗東中竜一郎
名古屋大学大学院情報学研究科
\{yamashita.sanae.w7@s.mail, higashinaka@i\}.nagoya-u.ac.jp
## 概要
対話要約のほとんどは文章形式であるが，我々は対話の重要な点はそのやり取りであると考えており，対話の基本的な単位である連鎖組織に基づいて対話を対話形式で要約することを提案する.この提案にあたり, 対話要約の既存の評価尺度は, 文章形式を前提とした評価尺度であり，対話形式の要約の評価に適していない可能性があることから, 本研究では，まず SD 法と因子分析により，対話形式を含めた対話要約の評価軸を明らかに... | 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/ |
H5-4.pdf | # InstructSum: 自然言語の指示による要約の生成制御
西田光甫西田京介 斉藤いつみ 齋藤邦子
日本電信電話株式会社 NTT 人間情報研究所
kosuke.nishida.ap@hco.ntt.co.jp
## 概要
GPT-3 などの事前学習済み言語モデルは，訓練データを使うことなく指示を入力するだけで出力をタスクに適合させることができる。自然言語の指示による言語モデルの出力制御の従来研究では，複数のタスクの中の 1 つとして要約タスクへの適合を扱い，どのような要約を出力するかまで制御する取り組みがなかった. そこで本研究では, 3309 個の要約タスクを持つ InstructSum データセットを作成した. さら... | 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/ |
H5-5.pdf | # 物語の時系列要約法
呉宗翰 天沼博 松澤和光
神奈川大学大学院 工学研究科
}
r202170128yf@jindai.jp amanuma@kanagawa-u.ac.jp matsuk90@jindai.jp
## 概要
本研究では、アニメで放送されたライトノベル作品に対して、時系列を考慮した小説自動要約を提案する。第 1 章では、コミックやアニメ、ライトノベルの問題点について述べる。第 2 章では、自動小説要約における既存研究について簡略的に述べる。第 3 章では、本研究で提案するシステムについて述べる。第 4 章、第 5 章では、第 3 章で提案したシステムについて評価、考察を行う。
## 1 研究目的
多くの... | 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/ |
H6-1.pdf | # 観測した周囲の状況を曖昧な発話に統合した 対話ロボットによる気の利いた行動選択
田中翔平 ${ }^{1,2}$ 山崎康之介 1,2 湯口彰重 ${ }^{2,1}$ 河野誠也 ${ }^{2}$ 中村哲 1 吉野幸一郎 2,1
1 奈良先端科学技術大学院大学 2 理化学研究所ガーディアンロボットプロジェクト
\{tanaka.shohei.tj7, yamasaki.konosuke.yi5, s-nakamura\}@is.naist.jp
\{akishige.yuguchi, seiya.kawano, koichiro.yoshino\}@riken.jp
## 概要
人と協働する対話ロボットは，ユーザの要求が曖... | 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/ |
H6-2.pdf | # マルチエージェント強化学習に基づく 共同作業を自律的に行う対話システムの最適化
市川拓茉 東中竜一郎
名古屋大学大学院情報学研究科
\{ichikawa.takuma.w0@s.mail, higashinaka@i\}.nagoya-u.ac.jp
## 概要
対話で行われる複雑な共同作業では，各エージェントが自律的に行動することが望まれる.しかし，従来手法では，エージェントは相手の発話に応答するようにモデル化されており，自律性に限界がある. 本研究では，複雑な共同作業を自律的に行う対話エージェントの実現を目指し，マルチエージェン卜強化学習を用いた対話システムの学習手法を提案する。具体的には，相手の反応が得られなくても自... | 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/ |
H6-3.pdf | # 魅力的な対話応答生成のための複数教師による知識蒸留
Ritvik Choudhary 河原大輔
早稲田大学理工学術院
\{ritvik@fuji.,dkw@\}waseda.jp
## 概要
オープンドメイン対話応答生成は、未だに人間の精度には及ばないタスクの一つである。近年の生成モデルの発展にもかかわらず、モデルは知識を活用することができず、一般的で無味乾燥な応答が多くみられる。先行研究では、感情や知識ベースなどの外部文脈をモデルに付加することでこの問題に対処している。本論文では、対話応答生成にモデルのパラメータ内知識を利用した新たなアプローチを提案する。魅力的な対話応答を生成するための 2 つの能力を定義し、それぞれを... | 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/ |
H6-4.pdf | # 自律移動型ロボットにおける 経験由来の情報量からの発話内容選択
吉原 大智 1,2 , 湯口 彰重 ${ }^{2,3}$, 河野誠也 ${ }^{2}$, 飯尾 尊優 4,2 , 吉野 幸一郎 2,3
1 筑波大学 ${ }^{2}$ 理化学研究所 GRP ${ }^{3}$ 奈良先端科学技術大学院大学 ${ }^{4}$ 同志社大学
s2120792@s.tsukuba.ac.jp, tiio@mail.doshisha.ac.jp
\{akishige.yuguchi, seiya.kawano, koichiro.yoshino\} [at] riken.jp
## 概要
ユーザとの共生空間で動作するロボットには、... | 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/ |
H6-5.pdf | # 発話者分離学習を用いた対話モデルによる 小学校の授業発話の分析
大西朔永 ${ }^{1}$ 椎名広光 ${ }^{2}$ 保森智彦 3
1 岡山理科大学大学院総合情報研究科 2 岡山理科大学情報理工学部
3 岡山理科大学教育学部
i22ed08bf@ous.jp \{shiina,yasumori\}@ous.ac.jp
## 概要
小学校段階の授業では，教員の説明や促進，質問等の発話と児童の返答が多くあり，一種の対話がなされている。これらの対話から教員の発話の種類や児童の学びの状況を分析することで，学びに関する分類を教員へフィードバックすることが可能と考えられる。自然言語処理分野では，文脈を捉えることが比較的可能となっ... | 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/ |
H7-1.pdf | # 対話行為の分布を利用した雑談対話システムの評価指標
榮田亮真 井手竜也 村田栄樹 河原大輔
早稲田大学理工学術院
\{s.ryoma6317@akane., t-ide@toki. , eiki.1650-2951@toki. , dkw@\}waseda.jp
## 概要
本論文では，雑談対話システムのふるまい全体を考慮して評価を行うための新たな指標として，発話が持つ役割である対話行為の分布を利用することを提案する。人間とシステムの各発話に対話行為が付与された対話コーパスの分析から，人間は多様な対話行為を使い分けていること，また，対話相手の発話を踏まえて対話行為を決定していることがわかった. 分析に基づき, 対話行為のエ... | 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/ |
H7-2.pdf | # フォローアップ発話を用いた日本語対話の自動評価
川本 稔己 ${ }^{1,2}$ 岡野 裕紀 $^{1}$ 山崎 天 ${ }^{2}$ 佐藤 敏紀 ${ }^{2}$ 船越 孝太郎 ${ }^{1}$ 奥村 学 $^{1}$
1 東京工業大学 ${ }^{2}$ LINE 株式会社
\{kawamoto, okano, funakoshi, oku\}@lr.pi.titech.ac.jp
\{takato.yamazaki, toshinori.sato\}@linecorp.com
## 概要
対話の人手評価には時間とコストがかかるため,人手評価と自動評価の相関を向上し自動評価の信頼性を高めていくことは重要である.... | 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/ |
H7-3.pdf | # 基盤モデルを用いたフェイスアクト分類
櫻井大雅 ${ }^{1}$ 宮尾祐介 ${ }^{1}$
1 東京大学
\{hsakurai, yusuke\}@is.s.u-tokyo.ac.jp
## 概要
本研究では二つの仮説に基づき，人間関係に関する欲求のフェイスに影響を及ぼす発話行為であるフェイスアクトを，基盤モデルの一つである GPT-3 を用いて分類する。まず，GPT-3がフェイスアクトが何であるかを把握していると仮定し，その能力を few-shot 学習によって引き出せるか否かを検証する。次に，事前学習がフェイスアクト分類に有益であると仮定し, fine-tuning した GPT-3を先行研究のモデルと比較する.... | 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/ |
H7-4.pdf | # A Frustratingly Simple Conditional Likelihood-based Method for Dialogue Orientation Estimation
Yin Jou Huang, Sadao Kurohashi
Kyoto University
\{huang, kuro\}@nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp
}
\begin{abstract}
During a conversation, the participants constantly switch between strategies of different orientations. A particip... | 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/ |
H7-5.pdf | # ゼロ照応解析に基づく 項省略補完を取り入れた対話応答生成
上山彩夏 狩野芳伸
静岡大学大学院総合科学技術研究科
aueyama@kanolab.net kano@inf.shizuoka.ac.jp
## 概要
人間同士の対話では，言外の情報が重要である.昨今の対話システムには，対話履歴から応答を直接生成する手法が広く用いられているが，対話履歴内の述語の項は頻繁に省略されるため，統計的なパターンを学習するのみでは，言葉には表れない発話意図を波み取ることが難しい，そこで，対話履歴内の省略された情報を推測し，明示的に補完した対話履歴から応答を生成する Dialogue Completion using Zero Anaphor... | 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/ |
H8-1.pdf | # 語彙と品質を考慮したデータ水増しの言語教育支援への適用
中町 礼文 ${ }^{1}$ 西内 沙恵 ${ }^{2}$ 浅原 正幸 3 佐藤 敏紀 ${ }^{1}$
${ }^{1}$ LINE 株式会社 2 北海道教育大学 3 国立国語研究所
\{akifumi . nakamachi, toshinori.sato\}@linecorp.com
nishiuchi.sae@a.hokkyodai.ac.jp
masayu-a@ninjal.ac.jp
## 概要
本研究では,テキスト生成のための基盤モデルを用いて, 語彙と品質を考慮したデータ水増しのシステムを提案した. 提案手法によるコーパス構築の応用可能性の検証と... | 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/ |
H8-2.pdf | # Utilizing Pseudo Dialogue in Conversational Semantic Frame Analysis
Shiho Matta, Yin Jou Huang, Hirokazu Kiyomaru, Sadao Kurohashi
Kyoto University
\{matta, huang, kiyomaru, kuro\}@nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp
}
\begin{abstract}
Semantic frame analysis aims to extract structural knowledge from unstructured texts. A sema... | 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/ |
H8-3.pdf | # BERT を用いた日本語文のボトムアップ語順整序とその評価
山添壮登 $1, a)$ 大野誠寛 $1, b)$ 松原 茂樹 $2, c$ )
1 東京電機大学大学院未来科学研究科 2 名古屋大学情報連携推進本部
a) 21 fmi21@ms . dendai .ac.jp b) ohno@mail.dendai.ac.jp
${ }^{c}$ matsubara.shigeki.z8@f.mail.nagoya-u.ac.jp
## 概要
文法的な誤りがないだけでなく，読みやすい語順の文を生成する技術は文生成において重要な技術となる。本稿では，係り受け関係が既知という前提のもと，任意の受け文節に係る文節集合内の文節を適切な... | 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/ |
H8-4.pdf | # Decoder ベースの大規模言語モデルに基づく テキスト生成の自動評価指標
笠原智仁 ${ }^{1}$ 河原大輔 1
山崎天 ${ }^{2}$ 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
\{tomo_k@ruri.,dkw@\}waseda.jp
\{takato.yamazaki,kenta.shinzato, toshinori.sato\}@linecorp.com
## 概要
テキスト生成の自動評価はタスクの精度を向上させる上で欠かせないものである。本研究では、 Decoder ベースの言語モデルの大規模化が進む動向を踏まえ、... | 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/ |
H8-5.pdf | # ライトノベルからショートショートへの変換法
山田真彦 天沼博 松澤和光
神奈川大学大学院 工学研究科
r202170165yp@jindai.jp amanuma@kanagawa-u. ac.jp
matsuk90@jindai.jp
## 概要
本稿では、ライトノベルをショートショートへ変換するための手法を提案する。この手法により、人間の物語生成を支援する事が出来ると期待する。まず、ライトノベルから特定の語句を含む文章などを除外し、残りの文章数から 3 分割する。次にそれぞれからショートショートを構成できそらな文章を選び、その文章に含まれる固有名詞を抜き出す。最後にそれぞれの文章群から抜き出した固有名詞を含む文章をさら... | 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/ |
H9-1.pdf | # 大規模言語モデルにおける文生成方向に関する依存性の検証
谷口大輔 1 脇本 宏平 ${ }^{2}$ 丹羽彩奈 1 岡崎 直観 1
1 東京工業大学 2 株式会社サイバーエージェント
\{daisuke.taniguchi@nlp., ayana.niwa@nlp., okazaki@\}c.titech.ac.jp
wakimoto_kohei@cyberagent.co.jp
## 概要
大規模言語モデルは様々な自然言語処理タスクで使用され，高い性能を示してきた。ところが，事柄が記述される順序は言語によって偏りがあるため,通常の左から右に（順方向に）単語を予測する言語モデルではなく, 右から左に（逆方向に）単語を予測す... | 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/ |
H9-2.pdf | # 画像キャプショニングのための制約語の抽出法
芳賀あかり ${ }^{1}$ 平尾努 2 帖佐克己 ${ }^{2}$
本多右京 ${ }^{1}$ 出口祥之 ${ }^{1}$ 渡辺太郎 ${ }^{1}$
1 奈良先端科学技術大学院大学 ${ }^{2} \mathrm{NTT}$ コミュニケーション科学基礎研究所
\{haga. akari. ha0, honda.ukyo.hn6, deguchi.hiroyuki.db0, taro\}@is.naist.jp
\{tsutomu.hirao.kp, katsuki.chousa.bg\}@hco.ntt.co.jp
## 概要
従来の画像キャプショニングには画像と... | 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/ |
H9-3.pdf | # 因果的プロンプトによる NLI の敵対的ロバスト性の強化
Pride Kavumba $^{1,2}$ Ana Brassard $^{2,1} \quad$ Benjamin Heinzerling $^{2,1}$
坂口 慶祐 ${ }^{1,2}$ 乾 健太郎 1,2
1 東北大学 2 理化学研究所
kavumba.pride.q2@dc. tohoku.ac.jp
\{ana.brassard, benjamin.heinzerling\}@riken.jp
\{keisuke.sakaguchi, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp
## 概要
因果的プロンプトは, \{label\} bec... | 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/ |
H9-4.pdf | # 日本語に特化した 60 億パラメータ規模の GPT モデルの構築と評価
麻場直喜 梅沢知紀 川村晋太郎
株式会社リコー
}
\{naoki.asaba， tomoki. umezawa， shintaro. kawamura\}@jp. ricoh.com
## 概要
GPT-3をはじめとする Transformerベースの大規模な事前学習済及言語モデルは，様々な下流タスクを高精度に解けることが報告されている。一方でこれらの大規模言語モデルの多くは英語を対象言語としており, 日本語を対象言語とした検証はまだ少ない.本稿では, 60 億パラメータの日本語 GPT モデル (Japanese-GPT-6B)の事前学習を行い, ... | 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/ |
H9-5.pdf | # 日本語の大規模な基盤モデルに対する LoRA チューニング
王昊 ${ }^{1}$ 中町礼文 ${ }^{2}$ 佐藤敏紀 ${ }^{2}$
1 早稲田大学 ${ }^{2}$ LINE 株式会社
conan1024hao@akane.waseda.jp
\{akifumi.nakamachi, toshinori.sato\}@linecorp.com
## 概要
本研究では, 日本語の大規模基盤モデルを用いて， テキスト分類・生成タスクにおける LoRAチューニング [1]を検証した. 具体的には, XLSum[2] (要約), JNLI[3] (含意関係認識), JCommonsenseQA[3] (常識推論) ... | 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/ |
P1-10.pdf | # Doc2Vec と BERT を用いた比較法研究における類似条項の対応付け
小関 龍也 ${ }^{1}$ 長 裕樹 $^{1}$ 中村 誠 $^{1}$
${ }^{1}$ 新潟工科大学 工学部
mnakamur@niit.ac.jp
## 概要
比較法学研究において、日本法と外国法について、自動で類似部分を条項単位で対応づけられれば有用である。本研究の目的は、外国法と日本法の類似条項の対応付けについて BERT と入力長制限のない Doc2Vecの性能評価をすることである。本研究では、 いくつかの類似文書検索によって生成された文書べクトルの類似度を用いて、類似条項の検索を行う。実験から、類似した日本法同士の対応付けでは... | 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/ |
P1-11.pdf | # Fusion-in-Decoder を用いた論文分類手法の検討
奥田あずみ 美野秀弥 後藤淳
NHK 放送技術研究所
\{okuda.a-gc,mino.h-gq, goto.j-fw\}@nhk.or.jp
## 概要
テキストを適切なカテゴリに分類するテキスト分類技術は言語処理において重要な技術の 1 つである. 特に，近年，大量のテキストデータを扱うことが増え，テキスト分類の需要は高まっている. そこで，本稿では，大量の論文を分析するための論文のラベル分類タスクに取り組む．質問応答タスクで用いられている Fusion-in-Decoder の手法を参考に，論文などの長いテキストに対しても高精度のラベル分類できるような... | 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/ |
P1-12.pdf | # 大規模言語モデルを用いた情報検索のための coarse-tuning 手法の提案
欅 惇志 1 田中 リベカ ${ }^{2}$
1 一橋大学ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター
2 お茶の水女子大学 文理融合 AI・データサイエンスセンター
a.keyaki@r.hit-u.ac.jp tanaka.ribeka@is.ocha.ac.jp
## 概要
大規模言語モデルを用いた情報検索 (LLM-IR)の fine-tuning では，タスクに特化した学習に加えて， クエリの埋め込み表現（クエリ表現）とクエリー 文書の関係を学習する必要がある. 本研究では, pre-training と fine-tunin... | 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/ |
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