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X-WR-CALDESC:「構造化知識を使った言語処理応用」ワーク
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SUMMARY:「構造化知識を使った言語処理応用」ワークショ
 ップ
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/88621
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n本ワークシ
 ョップでは、現在、日本での自然言語処理の代表的な
 データ（R4C\, 日本語Roberta\,日本語GPT-2\,JGLUE\, mLUKE\, 森
 羅など）を作られている先生方をお招きして「構造化
 された知識をどのように言語処理アプリケーションに
 利用するのか」についてパネルパネルディスカッショ
 ンを行います。また、協働による知識構築の手法でWiki
 pediaの構造化を目指している、森羅プロジェクトの2022
 年の最終報告会も併せて行います。\n\n＜日時＞\n　　2
 023年1月18日(水) 14:00-16:30\n\n＜参加方法＞\n　　オンラ
 イン(Zoom) ＝参加登録の際にリンクをお渡しします\n\n
 ＜タイムテーブル＞\n　　14:00 オープニング\n　　14:05 
 森羅2022最終報告会\n　　　14:05 タスク説明、結果報告\
 n　　　14:25 参加システムの紹介\n　　（15:00 休憩）\n\n
 　　15:10 パネルディスカッション\n　　　「構造化知
 識を使った言語処理応用」\n　　　　　・井之上直也
 先生（北陸先端科学技術大学院大学）\n　　　　　・
 河原大輔先生（早稲田大学）\n　　　　　・山田育矢
 様（株式会社Studio Ousia）\n　　　　　・中山功太（理
 研AIP/筑波大学）\n　　　　　・関根聡＜司会＞（理研A
 IP)\n\n　　16:10 森羅2023の紹介\n　　16:25 クロージング\n
 　　（16:30 閉会）\n\n＜ホームページ＞\n　　http://shinra
 -project.info/shinra2022-final-report-workshop/\n\n森羅2022実行委員
 会\n理研AIP 言語情報アクセス技術チーム\n\n＝＝＝＝\n
 （パネリスト紹介）\n\n・井之上直也先生（北陸先端科
 学技術大学院大学）\n 知識を使って推論し言葉の行間
 を読むマシンをつくることを目指し、構造化知識とテ
 キスト上の知識の統合的埋め込みによる説明付き推論
 などの研究に取り組んでいる。読解システムのための
 ベンチマークR4C、簡潔に説明可能な質問応答システムS
 uQAなどを公開。\n\n・河原大輔先生（早稲田大学）\n人
 間と同程度に言語を理解することのできる人工知能シ
 ステムを目指し、言内・言外の意味を統合した知識フ
 レームの獲得と言語理解への応用などの研究に取り組
 んでいる。RoBERTa日本語Pretrainedモデル、GPT-2日本語Pretra
 inedモデル、日本語言語理解ベンチマークJGLUEなどを公
 開。\n\n・山田育矢様（株式会社Studio Ousia）\n2007年に自
 然言語処理の研究開発を行うStudio Ousiaを共同創業。自
 然言語処理のシステムを構造化された知識で改善する
 ことに取り組んでいる。多言語単語及びエンティティ
 の文脈付き訓練済みモデルmLUKE、多言語テキスト分類
 モデルM-BoE、エンティティリンキングモデルSTEELなどを
 開発、公開。開発した質問応答技術は、世界最高峰のA
 Iに関する国際会議NIPS（現NeurIPS）2017で開催されたコン
 ペティションにおいて世界最高性能を獲得。\n\n・中山
 功太（理研AIP/筑波大学）\n理研AIPにて、学生インター
 ンからリサーチアソシエイトとなり、森羅プロジェク
 トの実行委員として開始当初から継続的に携わる。森
 羅の分類、属性抽出タスクのベースラインシステムを
 深層学習を用いて実現。今年度、延べ700人を集めた４
 回にわたる「学生・若手研究者のためのBERTワークショ
 ップ」において講師を務めるなど深層学習の技術に詳
 しい。\n\n・関根聡＜司会＞（理研AIP)\nニューヨーク大
 学にて情報抽出、固有表現抽出などの研究を推進。2017
 年から理研AIPにてWikipediaの構造化知識「森羅」を「協
 働による知識構築」という手法により構築するプロジ
 ェクトを推進。パナソニック、SONY、楽天技術研究所NY
 などの研究所でも活躍。
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