言語処理学会第22回年次大会

言語処理学会第22回年次大会に参加してきた．所感をいくらか書き留めておきたい．

ポスター

研究室の学生4名がポスターで発表したので，横に付き添って説明の補助をしていた．4名分のポスターに付き合ったので，木曜日の晩にはさすがに疲れ果てていた．あんなに疲れたことはないというくらい疲れていた．来年はあまり真面目に付き添うのは止めようと思う．

聴講

生成・要約セッションの座長をした．

日本語文生成器Haoriにおける複文合成（緒方健人, 佐藤理史, 松崎拓也 (名大)）

実に渋い研究で，生成をやっていないとこのありがたさはなかなかわからないと思われるが，機械に複文を作らせるというもの．やってみるとわかるのだが，機械に複文を作らせるのはかなり難しい．単文を接続する構造の多様性およびその構造の網羅的な列挙が簡単ではないことが原因だが，それを列挙し実装したというもの．例の，星新一風のショート・ショートを機械に書かせる計画の1つのアウトプットということになるのだと思うが，こういった手堅い成果物こそ評価すべきなのではないかと思う．

要約長,文長,文数制約付きニュース記事要約（田中駿, 笹野遼平, 高村大也, 奥村学 (東工大)）

自動要約システムの基本的な枠組みとして， Multi-Candidate Reduction (pdf) というものがある．文短縮などで元の文の亜種をあらかじめ大量に生成しておき，あとでうまく選択してやるというもので，生成における overgenerate-and-ranking (pdf) と同様の考え方になる．この研究では文短縮だけではなく文融合 (pdf) も文の亜種を生成する際に利用しており，自動要約研究として正しい方向に進んだものと思われた．大量に収集可能な livedoor news の要約を評価に利用している点もよい．ただし，参照要約とほとんど同等のものがどの程度できたか，という評価が必要だと思われた．

圧縮型要約のオラクルに関する考察（平尾努, 西野正彬, 永田昌明 (NTT)）

これはもう，さすが，という他ない．機械翻訳において，ある特定のモデルが出力可能な翻訳のうち，ある尺度において最良の翻訳をオラクルという言い方をする (pdf) が，自動要約においてもオラクル要約というものを考えることができる．この研究は文短縮を行った場合のオラクル要約を議論するもので，その結論は示唆に富んでいる．印象深い結論は，

• 文抽出だけでかなり高い ROUGE スコアが達成できる
• 文短縮まで行うと ROUGE スコア上は参照要約に極めて近いものが生成できる

というもの．我々自動要約研究者は要約器にもっと洗練された文生成機能を付与させようと躍起になるけれど，そもそも

• 重要文抽出が未解決
• 文短縮のような比較的単純な生成でも大抵の場合十分

ということが示唆される．研究の方向性を示唆する研究，というのは熟練の研究者ならではの仕事であろう．自分もいずれこういう研究ができるようになりたいものだが，果たして……と考え込んでしまった．

チュートリアル

今回はチュートリアルの担当だったので，チュートリアルにお呼びする方を決める必要があった．チュートリアル担当は年次大会のプログラム委員の仕事の中でも，プログラムに積極的に介入できる数少ない仕事であるように思われる．

ワークショップ

ワークショップを開催してみた．自由が丘のビア・バーで徳永先生と岩倉さんと飲み，そのあと更に武蔵小杉のスナックで岩倉さんと飲んでワークショップの基本的な方針が決まった．どうも，重要なことは飲み屋で決まることが多いように思う．2014年，2015年もワークショップに関わったので，3年連続になる．音頭を取る立場は初めてだったが，意外とさほど苦労しなかった．素晴らしい発表を多数頂戴でき，大変な盛況であったと言えるのではないか．今回，遠隔での発表を試みたが，ワーク・ライフ・バランスのセッションの中でこれができたことは価値があることだと思っている．

世界一の日本語の自然言語処理とは？ (永田昌明 (NTT))

全てのご発表が興味深いものだったが，特に印象に残ったのは永田さんのこのご発表で，なかなか（もちろんよい意味で）過激な内容を含んでいた．私自身はかなり応用を意識する研究者だと思うので，立場としては永田さんにかなり近い．

宴会

今年も会期中，毎晩宴会だった．昨年さすがに飲みすぎたと反省したので，今年は少し抑えたが，来年は更に抑えたい．体力がずいぶん落ちている．ワークショップ後の懇親会で行ったせり鍋の店は素晴らしかった．

来年は筑波大学にて開催とのこと．

NLP 若手の会第10回シンポジウム (YANS 2015)

2015年9月3日から5日にかけて NLP 若手の会第10回シンポジウムを開催しました．ご参加くださいました皆様，どうもありがとうございました．

2011年と2012年のシンポジウムでは委員として会に関わっていましたが，昨年， PFI の海野さん，東北大学の岡崎さんとともに委員長を拝命いたしましたので，それなりに指導的な立場で関わることになりました． NLP 若手の会では，私の知る限りでは，ずいぶん前から（もしかしたら設立当初から）複数の委員長を置く形態になっており，複数の委員長のなかの1人が交代である年のシンポジウムの開催の諸々を担当する，という形になっています．現在の委員長の任期はそのため3年で，今年は海野さんが運営の諸々を主に担当され，来年は西川が，そして再来年は岡崎さんが運営の諸々を主に担当することになります．複数の委員長を置く体制は負荷の分散やフェイル・セーフの観点から何かと便利で，この仕組みは今後とも続ける必要があるのだと思います．

昨年末から今年の頭にかけては，海野さん，岡崎さんと若手の会の基本的な方向性を議論し，その後は，私はちょっと後ろに下がって，海野さんを補助するような形で運営に関わっていましたが，海野さんに何かと任せきりにしてしまったと少々反省しています．いずれにせよ来年は働かないといけないということはあるのですが……．

NLP 若手の会シンポジウムが合宿形式で行われたことは今回を含めて3回あり，2005年に熱海で，2014年に三浦海岸で，今年2015年は和倉温泉でそれぞれシンポジウムが開催されました．合宿形式での開催はとにかく大変で，これは宿所に関わる諸々の手続きを全て運営委員会が行わなければならないことによります．合宿に関連する仕事はもう完全に，研究者のいういわゆる「雑用」に相当するようなもので，若手の会の委員は若い自然言語処理研究者および技術者で構成されていますので，こういった仕事をお願いするのはなかなか心苦しいものがありますが，委員の皆様の尽力で無事に開催することができ，胸をなで下ろしています．

図1 : バーベキューの準備のため火おこし．天候に恵まれました．

図2 : Google のマネジャーに指示され焼きそばを作る Google のエンジニア．
この焼きそば，単価が恐ろしく高い．

今年のハイライトといえば何といってもバーベキューで，参加者の皆様の会場への移送や食材の調達などいろいろ準備がありましたが，個人的に印象に残っているのは火おこしで，普段はプログラムを書いたり論文を書いたりしているプログラム委員たちが悪戦苦闘しつつ揃って炭火を起こしている光景はなかなかシュールでした．面白い話としては，東京工業大学の奥村・高村研究室の皆様が火おこしに熟達しており，これは同大学すずかけ台キャンパスの構内にはバーベーキュー場があり，同研究室では頻繁にバーベキューが催されているからなのですが，大変助かりました．人生，何が役に立つかわかりませんね．

西川自身は自動要約プログラムのデモをしました．詳しくはまた別途書きたいと思いますが，招待講演してくださった @oza_x86 さんから JavaScript 版要約器を作ってはどうか，とご助言をいただきました． JavaScript 版の要約器は作ろう作ろうと以前から考えつつもなかなか手をつけていなかったもので，せっかくお言葉を頂戴したのでこれについてはさっそく作ってみました．若手の会はこういった議論が動機付けになり，新しいことをしようという気にさせてくれるところがありがたいと思っています．

図3 : 後始末を終え，帰りの特急列車でビールを飲み始める我々．
後ろの席で疲れた海野さんが寝ています．

来年も何とか頑張りますので引き続きよろしくお願いいたします．

自動運転と自然言語処理

ここしばらく注目を集め続けている重要な技術目標として，自動運転が挙げられることは言を俟たないと思います．この問題は，本質的には画像認識とそれに基づく制御の問題で，自然言語処理にはあまり関係はなく，したがって研究者としての私にも同様にあまり関係のないものだと考えていました．しかし，どうも，ここしばらく，自然言語処理もこの自動運転にそれなりに関係してくるのではないか，と思い始めました．今回の言語処理学会ではこういったご発表がありました：

• 河辺一仁, 三輪誠, 佐々木裕. 交通オントロジーの半自動拡張のための交通用語認識. NLP 2015.
• 鈴木遼司, 三輪誠, 佐々木裕. 交通オントロジーを対象とした質問文のSPARQLクエリ変換. NLP 2015.

また，昨年の人工知能学会ではこういったご発表もありました：

• 平博順，田中貴秋，永田昌明．自動車運転免許試験RTEコーパスの構築. JSAI 2014.

こういった運転免許の学科試験を扱う課題は，平さんがお書きになっておられるように，「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトと同じように，自然言語処理の現実的な諸課題を適度に縮小したテスト・ベッドとして扱われているものだとこれまで考えていました．しかし，冒頭でご紹介した，今回の言語処理学会のご発表を拝見して気がついたのですが，これはなかなかどうして自然言語処理にも関連する話題に思われてきました．

この課題については，法的な観点と技術的な観点から考えられるようです．まず，法的な観点を考えると，ある種の機械が自動車を運転するということをどのようにして許すべきなのでしょうか．ハンドルやアクセルペダル，ブレーキペダル，シフトレバーといった基本的なインターフェイスを備えたこれまで通りの自動車が存在するものとして，方法はともかく（これらの物理的に操作するのではなく電子的に操作することも考えて），これらのインターフェイスを通じて自動車を運転する何らかの機械にどのように運転免許を与えるべきなのでしょうか．やはり，試験を機械に突破してもらわないといけないような気がしてきます．

ご存じの通り運転免許は技能試験と学科試験（と適性試験がありますが，この能力については人間より機械の方が高いでしょう）から構成され，前者ではS字やらクランクやらを通過させられたりするわけで，こちらについてはおそらく画像認識が中心的な課題となるのでしょう．もう一方の学科試験は，これは機械に自然言語解析の段階から挑戦させるのか，あるいはテキストには豊富な前処理（正しい解析）が加えられており（東ロボの問題設定は現時点ではこちらでしたね）その後の推論を主に問題にするのかによってずいぶん毛色は異なるものの，前者であれば自然言語処理の出番が大いにあるように思えます．

後者の技術的な観点に関しては，交通法規や自動車の運転に必要な暗黙的な知識ををどのような形で機械が保持しておくべきかという問題があるように思われます．交通法規は頻繁ではないものの改正がなされることがあり，これについては冒頭の文献で河辺さんが指摘されているように機械にハードコーディングするべきではなく，別途，交通法規オントロジーとして，静的な形で保持しておく必要があるように思われます．

交通法規についてはあまり頻繁に改正されるようなものではないと思われるため，交通法規オントロジーは人手で作り込めばよく，そのためあまり自動獲得の要はないようには思えます．一方，その周辺に存在する，交通マナーであるとか，あるいはいわゆる危険予測で問われるような交通に関する暗黙的な知識は容易には書き尽くせないと思われます．これらをどのように獲得，表現し，その上で推論するかという課題がここにはあるように思われ，雲をつかむような話にも思えますが，何かしらの知識獲得が必要になってくる気配はあります．

さほど遠くない先にこのあたりについては面白い結果が出てくるのではないかと思われ（既にあるのかも），今後も注目していきたい分野です．