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。時の最後に発表・表彰する予定です。置を躊躇するよりは、たとえ不完全なものであっても、優れた研究を賞賛する機会を少しでも増やし、研究コミュニティ全体を盛り上げていく方が良いと考えました。自然言語処理を愛するすべての人にとって有益な賞に育てていきたいと考えていますので、ご意見、アイデアなどお寄せいただければ幸いです。※推薦論文制度については下記をご参照ください。(国立情報学研究所/東京大学)Twitterなどのテキストストリームには次々と新しいエンティティが出現する。出して辞書に自動登録することが重要になる。素辞書を使用した専門文書解析では、解析に系統的誤りを生じることがある。これらについて誤りの傾向と本来の正解パタンが推定できる場合、解析結果を修正することによって、用語抽出の性能を向上させることが期待できる。究では情報処理分野の抄録文書について、どのような系統的誤りが存在するかを検討し、修正を行うことによって用語抽出性能が向上する事を報告する。(九州大学)この世界にあまたある言語がどのように生まれ、どのように変化してきたかには未解明な点が多い。この問題には従来言語学者が取り組んできたが、近年、もともと生物学の系統研究のために開発された数理モデルが言語に適用される事例が増えている。本講演では、諸言語の歴史的変化とそれに対する数理的取り組みを紹介するとともに、従来研究が必ずしも言語の特性を捉えていないのではないかという問題意識のもと、今後の方向性を議論する。習手法を新たに提案する。我々は特に、自然言語処理における単語の意味ベクトル空間から、文の意味構成に伴って生じる新たな空間の類似度学習に焦点を当てる。この際、カーネルを用いた非線形類似度学習が効果的であることを示す。線形手法が重要な役割を果たすことを示唆している。自然科学系)ネットにおける炎上の例に典型的なように、或る表現に反応が集中するという現象は数多い。或る情報や意見が他の人に引用され、有意義なコメントや共感を呼ぶ。自然言語処理の問題として基礎的にも応用面でも重要である。このような観点から我々は、ブログなどを通じた双方向のやりとりを通じて、人々の間にどのように情報や感情が伝搬するかという問題を研究している。ここではコメント間の参照関係が明確に分かるSNSのデータを用い、特に感情語の相関を解析することで、コメント間の関係性を明かにする試みを行っているので、その結果を報告する。カーネルにより既存の自動評価指標の整理を行い、現在ある言語資源を用いてその指標空間の性質を明らかにする。次に自動要約の評価として必要な軸として、提供すべき情報の過不足と読みやすさの2つを考える。