\documentclass[japanese,other]{jnlp_3.8}
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\allowdisplaybreaks


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% author's definition
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\Volume{32}
\Number{2}
\Month{June}
\Year{2025}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}



\setcounter{page}{751}



%%%%   タイトル部分                                      %%%
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\jsubject{学会記事}
\jtitle{日本語言語資源の構築と利用性の向上 \\ ---JLR2025ワークショップ}
\jauthor{浅原　正幸\affiref{Author_1} \and 伊藤　敬彦\affiref{Author_2} \and 大村　　舞\affiref{Author_1} \and 河原　大輔\affiref{Author_3} \and 久保　隆宏\affiref{Author_4}  \and \\ 坂口　慶祐\affiref{Author_5} \and 柴田　知秀\affiref{Author_6} \and 松田　　寛\affiref{Author_2} \and 宮尾　祐介\affiref{Author_7}}


\etitle{NLP2025 Workshop on Japanese Language Resources (JLR2025)}
\eauthor{Masayuki Asahara\affiref{Author_1} \and Takahiko Ito\affiref{Author_2} \and Mai Omura\affiref{Author_1} \and Daisuke Kawahara\affiref{Author_3} \and Takahiro Kubo\affiref{Author_4}  \and \\ Keisuke Sakaguchi\affiref{Author_5} \and Tomohide Shibata\affiref{Author_6} \and Hiroshi Matsuda\affiref{Author_2} \and Yusuke Miyao\affiref{Author_7}} 
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\headauthor{浅原 他}
\headtitle{日本語言語資源の構築と利用性の向上---JLR2025ワークショップ}


%%%% 所属を指定して下さい．
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\affilabel{Author_1}{国立国語研究所}{National Institute for Japanese Language and Linguistics}
\affilabel{Author_2}{株式会社リクルート Megagon Labs}{Recruit Co., Ltd. Megagon Labs}
\affilabel{Author_3}{早稲田大学}{Waseda University}
\affilabel{Author_4}{アマゾンウェブサービスジャパン合同会社}{Amazon Web Services Japan G.K.}
\affilabel{Author_5}{東北大学}{Tohoku University}
\affilabel{Author_6}{SB Intuitions株式会社}{SB Intuitions Corp.}
\affilabel{Author_7}{東京大学}{The University of Tokyo}



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{document}
\maketitle


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S1
\section{はじめに}
\renewcommand{\thefootnote}{}% 番号書式を"空"にする
\footnote[0]{本記事執筆に際し，全著者は同等に貢献しました．}
\renewcommand{\thefootnote}{\arabic{footnote}}% 元(算用数字)に戻す
我々は言語処理学会第31回年次大会にて併設ワークショップ「日本語言語資源の構築と利用性の向上」を企画開催した．
本ワークショップは2022年の第28回年次大会「日本語における評価用データセットの構築と利用性の向上」より継続して企画しており，今回は4回目の開催である．
これまでの開催との差分としては言語だけでなくマルチモーダルなデータセットに関する発表も募集するようにした．
招待講演1件のほか，一般発表7件とライトニングトーク (LT) 8件の発表が行われ，参加者数は現地会場で約100人，オンラインから約80人であった．図\ref{fig:program}に当日のプログラムを示す．概要および発表資料はJLR2025プログラムページに掲載している\footnote{\url{https://jedworkshop.github.io/JLR2025/program/}}．



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F1
\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{32-2ia42f01.eps}
\end{center}
\caption{JLR2025: プログラム \label{fig:program}}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2
\section{招待講演・一般発表・LT}

招待講演は東京科学大学物質理工学院助教である畠山歓先生に「日本語の作文および対話性能向上のための合成データ生成と大規模言語モデル「Tanuki」の構築」と題し，大規模言語モデルの学習において近年活発に利用されている合成データの生成を中心にご講演いただいた．
大規模言語モデル登場初期における合成データ利用の世の中の認識の説明から始まり，合成データ生成に関する試行錯誤や，合成データを用いた大規模言語モデル「Tanuki」の学習・評価結果について，失敗も含めて非常に貴重な知見を共有いただいた．このような知見は論文に記載されることは少ないので，参考になった方が多かったと思われる．また，後述するように，今回のワークショップでは合成データの利用に関する発表が多かったことから，ワークショップ全体を通じてよい議論が行えたと考えている．

午前中には，招待講演のほかに4つの一般発表が行われた．
佐藤らは，顧客との実際の運用シーンを想定した日本語マルチターンデータを構築し，チューニング前後の生成対話を比較評価することによって効果を検証した．
太田は，英語ペルソナデータセットFinePersonasを用いて多様な日本語指示データを合成し，その効果を検証し，また，日本語Webテキストから高品質なペルソナを抽出できることを示した．
中村らは，特定ドメインのテキストからQAデータセットを合成，評価し，得られたQAデータセットを用いてLLMに指示チューニングを適用することにより，ドメイン特化LLMを構築する手法を提案した．
塚越らは，英語で構築されたModernBERTに基づき，日英合わせて4T tokenで日本語ModernBERTを構築し，網羅的な評価により既存の日本語BERTの性能を上回ることを示した．


午後〈1〉のセッションでは，3つの一般発表が行われた．
島谷は，元歌詞の音韻を特定ジャンルの単語だけで再現する替え歌（通称「〇〇で歌ってみた」）に着目し，実際の作品から収集した単語ペアと候補単語リストを用いた音韻単語検索ベンチマークを構築した．
白邦らは，日本語RAG評価データセットが不足していることから，RAGEvalのフレームワークを拡張し，実務シナリオに特化した日本語RAG評価データセットをLLMによる合成によって構築した．
李らは，既存のRAG評価ベンチマークにおける外部文書集合はLLMの事前学習コーパスに既に含まれている可能性が高いことから，実在しないエンティティや出来事に関する文書をLLMに合成させ，その合成文書集合を検索対象としたRAGベンチマークを構築した．

午後〈2〉のセッションでは，8つのLTが行われた．
森らは，映像付き会話コーパスである『日本語日常会話コーパス』に非言語情報の注釈を付与する取り組みを紹介した．
美野らは，やさしい日本語ニュースの翻訳タスクにおける課題と，この課題解決に向けた学習データ構築の取り組みを紹介した．
高鍋は，ストレス予測のために，テキスト，音声，匿名化した動画からなるマルチモーダルデータセットを構築した．
柏野らは，『分類語彙表』に収録されている連語・慣用句の収録状況の調査結果を報告した．
高山らは，日本語および英語におけるゼロショットCoTプロンプトの効果の検証結果を報告した．
石井らは，以前公開した日本語マルチホップQAデータセットJEMHopQAのエラー分析ならびに修正版の公開について報告した．
岡らは，日本の文化や風習といった国内独自の知識を問う多肢選択式質問応答ベンチマーク JamC-QA を構築した．
江原は，JMMLUの高校レベルの物理・化学・生物のデータセットに対して日本の学習指導要領に沿って4段階に難易度を付けたデータを作成した．

総合討論では，Slackにおいて参加者に質問・議論を書いていただき，それを基に討論を行った．具体的には，コーパス公開のためのチェックリストの共有化，言語資源のまとめサイトの必要性，言語資源構築者間での知見の情報共有の方法，LLMの安全性・公平性に関する言語資源や日本語高難易度ベンチマークの構築・共有の必要性などについて議論した．



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S3
\section{おわりに}

本ワークショップでは，前年までのワークショップと同様，幅広い言語資源の構築や整備，分析に関する一般発表・LTがあった上で，前年までのワークショップにはほとんどなかったLLMの合成データの利用に関する招待講演・一般発表があった．これまでのワークショップと同様，日本語言語資源構築に関する取り組みや課題が共有できたと考えている．
本ワークショップは今回で4回目となり，次回年次大会に向けて提案者一同で企画をまた練りたいと考えている．次回のワークショップでも多くのご発表・ご参加をお待ちしております．


%%% Acknowledgement %%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\acknowledgment
JLR2025 の開催にあたり，言語処理学会第31回大会委員会に多大なご支援を賜りました．

%%% Biography %%%
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\begin{biography}
\bioauthor{浅原　正幸}{%
国立国語研究所・総合研究大学院大学教授．
}
\bioauthor{伊藤　敬彦}{%
株式会社リクルート Megagon Labs リサーチエンジニア．
}

\bioauthor{大村　　舞}{%
国立国語研究所プロジェクト非常勤研究員．
}
\bioauthor{河原　大輔}{%
早稲田大学教授．
}
\bioauthor{久保　隆宏}{%
アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 Developer Relations Machine Learning．
}
\bioauthor{坂口　慶祐}{%
東北大学准教授．
}
\bioauthor{柴田　知秀}{%
SB Intuitions株式会社 Chief Research Scientist．
}
\bioauthor{松田　　寛}{%
株式会社リクルート Megagon Labs, Chief Research Scientist．
}
\bioauthor{宮尾　祐介}{%
東京大学教授．
}
\end{biography}



\end{document}




