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\Volume{30}
\Number{3}
\Month{September}
\Year{2023}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

%%%%\received{2005}{1}{2}
%%%%\revised{2006}{3}{4}
%%%%\rerevised{2006}{5}{6}
%%%%\accepted{2006}{7}{8}

\setcounter{page}{1122}


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\begin{document}
%%%%\maketitle

\noindent
自然言語処理 Vol.30 No.3 編集後記
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この編集後記を記載している現在（2023年7月20日），日本国内では各地で猛暑となっています．家から出ずに働いている中でリモートワーク化が進んだ働き方の変化についてありがたさを実感する一方で，社会インフラ等を維持するため現地で働いている皆様への感謝も絶えません．そのような中で社会はCOVID-19以前の活動に戻ろうとしつつあり，昨年度の言語処理学会や，つい最近行われたACLなど，学会はオンサイトを主とする運用に回帰しています．既に研究歴が長くなりながらも今年初めて学会にオンサイト参加したという学生も多く，そうした学生たちは初めての学会参加で得た経験について目を輝かせて教えてくれます．リモートワークのための社会インフラ整備が進み様々なものがハイブリッド化されていく中で，オンラインでも少なくとも字面の上での情報のやりとりは保証されており，自然言語処理も少なからずこうした枠組みに貢献しています．それでも学会に参加した学生たちの反応を見るに，現状はオンサイトでしか受け取ることができない，オンラインの通信路では落ちてしまっている情報や体験があるということなのでしょう．自然言語処理の研究においてテキストの字面上の研究を行うことはもちろん重要ですが，こうしたテキストと実世界を繋げる現象，情報伝達についても振り返ることが重要だということを改めて痛感しました．我々は言語で周りの世界と繋がっている，そう考えるとワクワクしませんか？本号ではこうした言語処理に関わる8件の論文と6件の学会記事を収録しており，編集委員としていずれも大変面白く読ませて頂きました．僭越ながらご紹介させていただきます．（吉野）

\textbf{「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」（西野・石垣・鷲野・五十嵐・村井・鷲田・永井）}：未来学におけるホライゾン・スキャニングの自動化を目指し，未来を示唆する文書探索問題および主観的な意見を含むコメント生成問題を新たに提案し，そのためのデータセットを構築および分析しています．さらに，ベースライン手法の自動評価指標における性能および人手による評価実験の結果を報告しています．（若宮）

\mbox{\textbf{「共同作業を行う対話における共通基盤構築過程の記録と分析」（光田・東中・大賀・吉田）}{\kern -0.5zw}：}\linebreak
対話において，互いの指示等のすり合わせである共通基盤を明らかにすることは重要な課題です．本研究は特に共同作業を行う対話に焦点を当て，その構築過程を成果物という形で明らかにする対話データ収集手法の提案と，その結果得られた共通基盤の構築過程におけるパターンについての考察を行っています．（吉野）

\textbf{「日本語症例テキストの複合語解析・推論システムMedc2l」（石田・谷中・戸次）}：日本語の高度な意味解析・推論システムccg2lambda に複合語解析モジュールを追加することで，複合語を含む症例テキストに対して頑健に意味解析と推論ができる推論システムMedc2l を構築しています．さらに，日本語の症例テキストを用いて複合語の推論データセットを構築して，提案システムの評価を行い，深層学習の含意関係認識モデルと同等またはそれ以上の性能を示したことを報告しています．（若宮）

\textbf{「A Comprehensive Empirical Study on Personalized Dialogue Generation」（Cho, Wang, Takahashi and Saito）}: 個々人に対応する対話応答生成を行う課題において，ユーザが持つペルソナを潜在情報としてモデル化し利用する方法を提案しています．パーソナライズされた対話システムの構築は長年課題と言われ続けながらなかなか評価することが難しかった研究課題であり，この難しい課題に対して正面から取り組み評価まで行っています．（吉野）

\textbf{「編集操作予測に基づく語彙制約付きデコーディングによるテキスト平易化の難易度制御」（舌・梶原・荒瀬）}: テキストの読解における難易度を所望の難易度に合わせて平易化するのがテキスト平易化のタスクです．この問題に対して，平易化後に出現する単語，出現しない単語をデコーディング時の制約とすることで，文の意味を大幅に欠落させることなく，所望の難易度でのテキスト平易化を実現する手法を提案しています．（吉野）

\textbf{「Plug-and-Play Attribute-Aware Text Infilling via A New Attention Mechanism and Two-Level Positional Encoding」（Li, Funakoshi and Okumura）}: Text infilling は文書中の空白を周囲の情報から予測するタスクで，近年様々な応用が期待されるタスクです．この論文ではこの text infilling タスクにおいて空白箇所とそれ以外の関係の考慮や空白長を考慮するモデルの提案を行っています．（吉野）

\textbf{「調理動作後の物体の視覚的状態予測を目指したVisual Recipe Flowデータセットの構築と評価」（白井・橋本・西村・亀甲・栗田・森）}: 調理レシピのような手順の解釈において，実際の動作後の状態がどのようになるか予測することは人間が持つ知能の機能のひとつです．こうした機能を実現することを指向して，物体の視覚動作とレシピ全体のワークフローに対するアノテーションを構築し評価を行っています．（吉野）

\textbf{「Revisiting The Offensive Text Detection Problem with a Chain-of-Reasoning Approach」（Zhang, Naradowsky and Miyao）}: 攻撃的テキストの認識は特に自然言語処理の実応用において重要なタスクですが，実際の攻撃的テキストは攻撃的な単語を避けつつ皮肉や婉曲表現のような形で用いられることがあります．こうした問題に対応対処するため，新しいデータセットを提案しつつ，多段推論によって攻撃的な解釈を導くモデルを提案しています．（吉野）

学会記事（6件）を紹介します．（若宮）

\textbf{「「文書レベル関係抽出における根拠認識の統合」の完成まで」（馬）}は，NLP2023最優秀賞を受賞した論文に関する解説記事です．文書レベル関係抽出モデルに根拠認識を統合する手法DREEAMの概要と遂行過程について紹介しています．

\textbf{「「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」の研究経緯」（山本）}は，NLP2023優秀賞を受賞した論文に関する解説記事です．論文中の各分析手法とその結果に対する解釈を交えながら，概要と研究の経緯を紹介しています．

\textbf{「「大規模言語モデルに基づく複数の外部ツールを利用した推論フレームワーク」の研究」（稲葉）}は，NLP2023優秀賞を受賞した論文に関する記事です．大規模言語モデルによる推論において複数の外部ツールを利用可能とする手法について，着想に至った経緯を添えて紹介しています．

\textbf{「「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」ができるまで」（水木）}は，NLP2023優秀賞を受賞した論文およびEACL2023で発表された“Semantic Specilization for Knowledge-based Word Sense Disambiguation” (Mizuki and Okazaki 2023) に関する記事です．本論文では，BERT の語義・文脈埋め込みを，語彙知識を用いて語義曖昧性解消 (WSD) に適応させる手法を提案し，従来の知識ベースWSD の最高精度を達成したことを報告しています．本記事では，着想から研究成果に至るまでの試行錯誤を解説しています． 

\textbf{「Evaluating the Robustness of Discrete Prompts」（石橋）}は，EACL2023で発表された Ishibashi et al. (2023) についての解説記事です．本論文では，人間が作成したプロンプトと自動学習されたプロンプトを頑健性の観点で比較・分析し，自動プロンプトが探索で得られたトークンやその位置に対し強く依存していることを明らかにしています．本記事では，論文の内容について丁寧に解説しています．

\textbf{「「通時コーパス」シンポジウム2023」（小木曽）}は，2023年3月10日にオンラインで開催された「通時コーパス」シンポジウム2023に関する記事です．「通時コーパス」シンポジウムは，国立国語研究所で2009年から取り組まれている「通時コーパス」プロジェクトの成果発信の場として開催されています．本記事では，本シンポジウムにおける口頭発表の概要やテーマセッション「『日本語歴史コーパス』を補完するデータを作る」でのディスカッションについて解説しています．


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\vspace{1\baselineskip}


\begin{flushright}
吉野幸一郎（理化学研究所GRP）・若宮翔子（奈良先端科学技術大学院大学）
\end{flushright}

\endgroup

\end{document}

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\vspace{6\Cvs}

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\begin{center}
{\large\textgt{『自然言語処理』統計情報}}
\end{center}

\hfill 2018年1月31日現在
\vspace{1\Cvs}

\setlength{\parindent}{0pt}

過去1年間の通常号の状況（採録数および返戻・取下数は，その期間に決定された数）
\vspace{0.5zw}

\begin{tabular}{|l|c|c|c|c|c|c|c|}
\hline
\multicolumn{1}{|c|}{期間} & 新規投稿数 & 採録数 & 返戻数 & 取下数 & 掲載数$^{*1}$ & 掲載数$^{*2}$ & 巻号 \\
\hline
2017年 &  &  &  &  &  &  & \\
　1～3月 & 4 & 9 & 0 & 0 & 4 (2) & 4 (2) & Vol.24 No.2 \\
　4～6月 & 8 & 4 & 1 & 1 & 8 (4) & 8 (4) & Vol.24,No.3 \\
　7～9月 & 5 & 4 & 1 & 3 & 5 (2) & 5 (2) & Vol.24 No.4 \\
　10～12月 & 7 & 4 & 0 & 1 & 3 (1) & 4 (1) & Vol.24 No.5 \\
\hline
\multicolumn{1}{|c|}{合計} &  24 & 21 & 2 & 5 & 20 (9) & 21 (9) & \\
\hline
\end{tabular}
\vspace{0.5zw}

掲載数の括弧内の数字は英語論文の数

{}$^{*1}$「論文」のみ

{}$^{*2}$「技術資料」「解説論文」を含む

\end{document}



