自然言語処理学研究室の大内啓樹助教らが、情報処理学会 第249回自然言語処理研究会において優秀研究賞を受賞しました。(2021/7/28)
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一般社団法人情報処理学会 自然言語処理研究会は、言語処理研究の発表の場として、音声言語および自然言語処理シンポジウムを開催しています。第249回となる今回は、7月27日-28日の日程でオンラインにて開催されました。 本賞は、各回の研究会において投稿される予稿の中から新規性、有用性、斬新性、将来性等の点で特に優れたものを表彰するものです。表彰件数は全体の10％程度とし、研究会の幹事と運営委員からなる選考委員会が選考します。 |
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- 受賞者/著者 Awardees/authors:
佐藤俊(東北大・M2)、大内啓樹(奈良先端大・助教)、塙一晃(東北大・D2)、佐々木翔大(東北大・D2)、乾健太郎(東北大/理研・教授)
- 研究テーマ Research theme:
"事例ベース推論を行うニューラルモデルの説明性とハブ現象の関係"
ニューラルネットワークを用いたモデルによって、画像処理や自然言語処理の各タスクにおける予測性能は飛躍的に向上した。一方で「モデルがなぜそのような予測をしたのか」を理解することは人間にとって極めて困難であることが指摘されている。そのような問題に対して、学習事例との類似度にもとづいて予測を行うモデルは、予測への貢献度の高い学習事例を提示することが容易であり、機械学習の専門知識を持たないユーザにとってもモデルの挙動を直感的に理解可能な場合が少なくない。本研究ではそのような「事例ベースモデル」の予測性能と説明性の関係について画像・言語データを用いて包括的に調査を行なった。
- 受賞者のコメント Awardee's voice:
優秀研究賞をいただき大変光栄に思います。今後さらにこの研究を発展させていけるように精進したいと思います。
- 外部リンク Links to：
第249回自然言語処理HP：
https://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/event/nl249.html