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第19回シンポジウム (2024年)

デモ賞 (対象15件中1件)

• 柔らかいgrep/KWICに向けて：高速単語列マッチングの埋め込み表現による連続化
  ◯ 出口 祥之 (NAIST), 鴨田 豪 (東北大), 松下 祐介 (京大), 慶田 開 (京大), 和賀 正樹 (京大), 横井 祥 (東北大/理研)

奨励賞 (対象187件中23件)

• 層同士の接続可能性と各層が影響を与える部分空間の重なり度合いの関係性
  ◯ 小林 春斗 (東北大), 原 知正 (東北大), 鴨田 豪 (東北大), 横井 祥 (東北大/理研)
• 不均衡最適輸送を用いた意味変化検出
  ◯ 岸野 稜 (京大), 山際 宏明 (京大), 永田 亮 (甲南大/理研), 横井 祥 (東北大/理研), 下平 英寿 (京大/理研)
• 学習過程における重みのマージによるモデル最適化
  ◯ 渡邉 一功 (早大), 河原 大輔 (早大)
• 「インプレゾンビ」検出のためのデータセット構築と特徴分析
  ◯ 上原 慧大 (横国大), 村山 太一 (横国大)
• ABEMA検索におけるLLMを用いた0件ヒット問題に対する実験と評価
  ◯ 加藤 駿 (慶應大), 犬塚 眞太郎 (サイバーエージェント), 中野 修平 (AbemaTV)
• 強化学習を用いた、言語理解能力を維持したLLM検出器の性能向上
  ◯ 齋藤 幸史郎 (東工大), 小池 隆斗 (東工大), 金子 正弘 (MBZUAI/東工大), 岡崎 直観 (東工大)
• 「ふわふわ」「もったり」ってどう表現するの？ ーエージェントとの豊かなコミュニケーションの実現に向けてー
  ◯ 肥田 京佳 (愛工大), 市川 淳貴 (愛工大), 徳久 良子 (愛工大)
• 構成的汎化におけるTransformerの内部機序の分析
  ◯ 九門 涼真 (東大), 谷中 瞳 (東大)
• LLMはなぜ算数が苦手なのか？ Transformerの外挿能力に関する分析
  ◯ 進藤 稜真 (北大), 竹下 昌志 (北大), ジェプカ ラファウ (北大), 伊藤 敏彦 (北大)
• マルチモーダル大規模言語モデルは非言語コミュニケーションを理解しているか？
  ◯ 尾崎 慎太郎 (NAIST), 林 和樹 (NAIST), 大羽 未悠 (NAIST), 坂井 優介 (NAIST), 上垣外 英剛 (NAIST), 渡辺 太郎 (NAIST)
• 大規模言語モデルによる読"舌"術
  ◯ 坂上 温紀 (NAIST), 坂井 優介 (NAIST), 上垣外 英剛 (NAIST), 渡辺 太郎 (NAIST)
• 多言語モデルの埋め込み表現の理解に向けた独立成分分析による可視化
  ◯ 北野 雄士 (NAIST), 西田 悠人 (NAIST), 坂上 温紀 (NAIST), 上垣外 英剛 (NAIST), 渡辺 太郎 (NAIST)
• 人間とLLMが考える"面白い”は一致するのか？
  ◯ 坂部 立 (一橋大), 金 輝燦 (都立大), 小町 守 (一橋大)
• LLMは真面目・不真面目になれるか？
  ◯ 堀尾 海斗 (早大), 河原 大輔 (早大)
• 人の言語を模倣するのに必要十分な言語モデルの大きさはどれだけか
  ◯ 山本 悠士 (東京理科大), 上田 亮 (東大), 唐木田 亮 (産総研), 横井 祥 (東北大/理研)
• Multilingual LLM への指示文は本当に英語であるべきなのか？
  ◯ 榎本 大晟 (都立大), 金 輝燦 (都立大), 陳 宙斯 (一橋大), 小町 守 (一橋大)
• Attentionに基づく大規模言語モデルのHallucination検出手法の検討
  ◯ 小笠 雄也 (阪大), 梶原 智之 (愛媛大), 荒瀬 由紀 (東工大)
• 大規模言語モデルにおける相転移と自然言語の関係
  ◯ 中石 海 (東大), 西川 宜彦 (北里大), 福島 孝治 (東大)
• 日本語に特化した汎用テキスト埋め込みモデルの開発
  ◯ 塚越 駿 (名大), 笹野 遼平 (名大)
• 言語モデルの日本語道徳理解能力の評価データセットの構築
  ◯ 竹下 昌志 (北大), ジェプカ ラファウ (北大)
• ゲームの台詞を題材としたキャラクターらしさを構成する要素の検討
  ◯ 岩田 伸治 (サイバーエージェント), 伊原 滉也 (サイバーエージェント), 佐藤 志貴 (サイバーエージェント), 馬場 惇 (サイバーエージェント), 邊土名 朝飛 (サイバーエージェント), 山﨑 眞洋 (QualiArts), 塩塚 勇気 (QualiArts), 吉本 暁文 (サイバーエージェント)
• 自動運転のための言語・視覚・動作の統合データセットの構築
  ◯ 三輪 敬太 (Turing/東大), 荒居 秀尚 (Turing), 佐々木 謙人 (Turing/筑波大), 渡辺 晃平 (Turing), 山口 祐 (Turing/慶應大)
• 質問の言語表現が大規模言語モデルの回答傾向に与える影響の調査
  ◯ 高山 隼矢 (SB Intuitions), 大萩 雅也 (SB Intuitions), 水本 智也 (SB Intuitions), 吉川 克正 (SB Intuitions)

スポンサー賞 19件

サイバーエージェント賞

• 強化学習を用いた、言語理解能力を維持したLLM検出器の性能向上
  ◯ 齋藤 幸史郎 (東工大), 小池 隆斗 (東工大), 金子 正弘 (MBZUAI/東工大), 岡崎 直観 (東工大)
  本研究は、LLMが生成したテキストの検出器を開発する中で、LLM自体を検出器に合わせるように学習する手法を提案しています。より強力な検出器の開発や、LLMの入力への文書透かしの挿入が主流の中で、本提案手法は、新規性があり、教育的なLLMとして有用であると感じました。弊社は独自のLLMを開発していますが、その開発過程で検討する価値の高い内容だと判断し、スポンサー賞に選定しました。
• チェックリストを利用した生成系タスクの網羅的評価
  ◯ 古橋 萌々香 (東北大/NII), 中山 功太 (NII), 児玉 貴志 (NII), 菅原 朔 (NII), 関根 聡 (NII/理研), 宮尾 祐介 (東大/NII)
  本研究は、LLMを用いて、生成系タスクにおける網羅的な性能評価指標のリストアップと各指標に対するチェックリストの作成を行い、それを元に評価するフレームワークを提案しています。弊社の行なっている広告生成などのクリエイティブなテキスト生成にもそのまま適用でき、すぐに使ってみたいと思える方法でした。今後さらに堅牢で汎用性の高い評価フレームワークとなる期待を込めて、スポンサー賞に選定しました。

フューチャー株式会社賞

• 日本語の単語を対象とした複数時期の意味変化パターン分析
  ◯ 木山 朔 (都立大), 相田 太一 (都立大), 小町 守 (一橋大), 小木曽 智信 (国語研), 高村 大也 (産総研), 持橋 大地 (統数研)
  本研究は日本語の単語の意味や使われ方が年代とともにどのように変化したのかを分析する手法を提案しています。 意味変化の仕方をクラスタリングすることで、コロナ禍で使われ方が変わった単語のグループが表出するなど興味深い結果が得られており、今後の発展に期待が持てます。 また、聴講者からの質問に対する補足資料の提示をタブレットを用いて行うなど、発表に対する十分な準備ができている点も高く評価しました。

SB Intuitions株式会社賞

• チェックリストを利用した生成系タスクの網羅的評価
  ◯ 古橋 萌々香 (東北大/NII), 中山 功太 (NII), 児玉 貴志 (NII), 菅原 朔 (NII), 関根 聡 (NII/理研), 宮尾 祐介 (東大/NII)
  LLM as a Judgeでよく用いられる5段階ラベルでの評価には、評価基準の曖昧さや評価結果の解釈の困難さなど扱いづらい点があります。 本研究ではクエリごとに複数の評価軸とその評価基準となるチェックリストを半自動付与することで上記課題の解決を試みています。 弊社を含め日本語LLM構築に携わる者にとって重要な課題に取り組まれており、今後の進展への期待と応援の意味も込めて選定させていただきました。

株式会社リクルート賞

• 柔らかいgrep/KWICに向けて：高速単語列マッチングの埋め込み表現による連続化
  ◯ 出口 祥之 (NAIST), 鴨田 豪 (東北大), 松下 祐介 (京大), 慶田 開 (京大), 和賀 正樹 (京大), 横井 祥 (東北大/理研)
  本研究は、クエリ検索と埋め込み検索両者の弱点を克服し、マッチ判定に出現位置を考慮した単語埋め込みの類似度を用いることで、文字通りsoftgrepを実現する検索手法を提案しています。 弊社では、さまざまなサービスのレコメンドでテキストデータを扱っており、そこでは大量のテキスト群に対して用例検索を行っています。提案された手法の有用性と高速に動作する実用性を評価し、スポンサー賞に選定させていただきました。

日本経済新聞社日経イノベーション・ラボ賞

• 語順に制約されない大規模言語モデルの知識編集
  ◯ 石垣 龍馬 (東京電機大), 鈴木 順大 (東京電機大), 酒造 正樹 (東京電機大), 前田 英作 (東京電機大)
  本研究では，英語をはじめとするSVO言語を前提とした大規模言語モデルの知識編集の既存手法を拡張し，任意の語順の言語に適用可能とした手法を提案しています．弊社では独自の大規模言語モデルの構築に取り組む上で経時変化する関係知識への対処が課題となっており，語順の制約を外す提案手法の発想や日本語での実験結果に大きな有用性を感じました．今後の更なる発展への期待も込めて，スポンサー賞に選定しました．

株式会社PKSHA Technology賞

• 日本語に特化した汎用テキスト埋め込みモデルの開発
  ◯ 塚越 駿 (名大), 笹野 遼平 (名大)

シェルパ・アンド・カンパニー賞

• LLMを用いた自由記述アンケートの質的分析
  ◯ 橋本 清斗 (NAIST), 荒牧 英治 (NAIST), 若宮 翔子 (NAIST), 矢田 竣太郎 (NAIST), 工藤 紀子 (NAIST)

株式会社エクサウィザーズ賞

• 有価証券報告書を対象とした質問応答タスクのデータセット構築とLLMを用いた手法の評価
  ◯ 佐藤 栄作 (小樽商大), 木村 泰知 (小樽商大)
  有価証券報告書のテーブルデータには重要な情報が含まれています。本研究では表に関するタスクデータの自動作成手法の提案しています。本手法を活用して作成したデータをShared Taskとして公開しており、他者でも利用可能かつ発展が期待されます。また我が社でもIRに関するプロダクトをリリースしており、この研究には今後とも注視していきたいと思い、スポンサー賞として選ばせていただきました。

株式会社マネーフォワード賞

• 人の言語を模倣するのに必要十分な言語モデルの大きさはどれだけか
  ◯ 山本 悠士 (東京理科大), 上田 亮 (東大), 唐木田 亮 (産総研), 横井 祥 (東北大/理研)
  本研究では、言語の意味的・統語的な特徴を潰したコーパスでBERTの学習を行い、各特徴の獲得に必要な固有次元の測定を試みています。言語モデルの小規模化につながる観察であり、かつ学習前のモデルでも似た固有次元の傾向が見られたことは純粋に興味深いと感じます。 また発表を通して、実験を丁寧に繰り返して結果を比較していることが伝わってきました。こういった姿勢も大変評価できるものと思います。

株式会社オルツ賞

• LLMはなぜ算数が苦手なのか？ Transformerの外挿能力に関する分析
  ◯ 進藤 稜真 (北大), 竹下 昌志 (北大), ジェプカ ラファウ (北大), 伊藤 敏彦 (北大)

株式会社ELYZA賞

• Attentionに基づく大規模言語モデルのHallucination検出手法の検討
  ◯ 小笠 雄也 (阪大), 梶原 智之 (愛媛大), 荒瀬 由紀 (東工大)
  本研究は、注意機構の挙動に基づきLLMの幻覚検出を行う手法を提案しています。モデルの内部状態に着目する本手法はローカルLLMの優位性に寄与する可能性があり、自社でLLMを開発している弊社としても注目したい技術と判断いたしました。また、手法が直感的かつシンプルであることと、その発展性について参加者間で意見が飛び交う当日の様子から将来性を評価いたしました。

Aww, Inc.賞

• 大規模言語モデルによる11種類の日本語スタイル変換の性能評価
  ◯ 花房 健太郎 (愛媛大), 柳本 大輝 (愛媛大), 梶原 智之 (愛媛大), 二宮 崇 (愛媛大)

株式会社博報堂テクノロジーズ賞

• 言語モデルは人々の意見分布をどのように予測するか
  ◯ 鈴木 刀磨 (NAIST), 片山 歩希 (NAIST), 郷原 聖士 (NAIST), 辻本 陵 (NAIST), 中谷 響 (NAIST), 林 和樹 (NAIST), 上垣外 英剛 (NAIST), 渡辺 太郎 (NAIST)

ストックマーク株式会社賞

• LLMはなぜ算数が苦手なのか？ Transformerの外挿能力に関する分析
  ◯ 進藤 稜真 (北大), 竹下 昌志 (北大), ジェプカ ラファウ (北大), 伊藤 敏彦 (北大)
  弊社では、ビジネスドメインの専門知識を扱うLLMの開発を行っており、特定ドメインの知識の内挿や外挿について重要視しています。 本研究は、四則演算という限定的なデータを用いてLLMの外挿の可能性を実験されていて、弊社との関わりが強いなと感じました。また、実験設計が丁寧なだけでなく、attentionの当たり方が内挿と外挿で異なるという分析までされていて、非常に有用性の高い研究だと思います。

株式会社IVRy賞

• Text-to-audioにおける評価指標CLAP-Scoreの性能分析
  ◯ 高野 大成 (東大), 岡本 悠希 (東大), 齋藤 佑樹 (東大)

Spiral.AI株式会社賞

• LLMの"衝突回避" : LLMと制御理論の融合
  ◯ 宮岡 佑弥 (慶應大), 井上 正樹 (慶應大)

Turing株式会社賞

• 大規模視覚言語モデルの潜在的バイアスを利用した幻覚の抑制方法の提案
  ◯ 大平 颯人 (一橋大), 平澤 寅庄 (OSX), 小町 守 (一橋大)
  Visual Contrastive DecodingとDirect Preference Optimizationを組み合わせ、効率的に画像の明暗やガウスノイズの強さを調整することで、大規模視覚言語モデルのハルシネーションを軽減する新たな手法を提案しています。さらに、多腕バンディットアルゴリズムを用いることで、これらの調整を最適化し、より少ない試行で高い精度を達成している点を評価しました。

株式会社日立製作所賞

• 指示数増加による大規模言語モデルの指示追従性能への悪影響
  ◯ 原田 憲旺 (東大), 山崎 友大 (京大), 谷口 仁慈 (琉球大), 小島 武 (東大), 岩澤 有祐 (東大), 松尾 豊 (東大)

ハッカソン賞

大喜利ハッカソン 優秀賞

• チーム8 - Say*2 Do*2
  大塚晴貴(愛工大), 高橋利孔(はこだて未来大), 宮岡佑弥(慶應大), 峯悠大(NAIST), 塚越柚季(東大), 櫻井亮佑(日経新聞社)

川柳ハッカソン 優秀賞

• チームB - Baseline B
  高橋侑成(東工大), 岩國巧(NAIST), 加藤大地(東大), 塩野大輝(東北大), 辻󠄀航平(NAIST), 高山隼矢(SB Intuitions)

大喜利ハッカソン 審査員特別賞

• チーム3 - AIPPON GRAND PRIX
  李宰成(東北大), 進藤稜真(北大), 鈴木刀磨(NAIST), 吉見菜那(愛媛大), 髙城頌太(東大), 高橋洸丞(Stockmark)

川柳ハッカソン 審査員特別賞

• チームF - えふ
  福島啓太 (愛媛大), 森江梨花 (慶應大), 武内樹治(奈良文化財研究所), 郷原聖士(NAIST), 稲岡夢人(Faber Company)

大喜利ハッカソン YANS運営委員特別賞

• チーム6 - ボケもコードも仕込中
  山口真(静岡大), 岩川光一(東北大), 大平颯人(一橋大), 齋藤大輔(名工大), 斉志揚(電通大), 稲原宗能(PKSHA)

川柳ハッカソン YANS運営委員特別賞

• チームG - thymz (タイムズ)
  朱灏丞(東北大), 守山慧(東大), 服部翔(東工大), 樽本空宙(愛媛大), 山口智之(村田製作所)

第18回シンポジウム (2023年)

デモ賞

• 文章から地図へ：テキストジオグラウンディングシステムの開発
  ◯中谷響 (NAIST)，寺西裕紀 (理研/NAIST)，東山翔平 (NICT/NAIST)，大内啓樹 (NAIST/理研)，渡辺太郎 (NAIST)

奨励賞

• JGLUEによる事前学習済み日本語LLMの日本語理解能力の評価
  ◯林崎由 (東北大)，能勢隆 (東北大)，伊藤彰則 (東北大)
• 専門家が平易化した記事を用いたやさしい日本語パラレルコーパスの構築
  ◯宮田莉奈 (愛媛大)，惟高日向 (愛媛大)，山内洋輝 (愛媛大)，柳本大輝 (愛媛大)，梶原智之 (愛媛大)，二宮崇 (愛媛大)，西脇靖紘 (MATCHA)
• 打ち言葉に特化させた学習手法を用いた親密度推定モデル
  ◯仲田明良 (静大)，狩野芳伸 (静大)
• 雑談対話にキャラクタ性を付与するためのスタイル変換
  ◯近藤里咲 (愛媛大)，梶川怜恩 (愛媛大)，梶原智之 (愛媛大)，二宮崇 (愛媛大)
• 大規模言語モデルによる和文英訳問題の自動採点の評価と応用可能性の検討
  ◯三浦直己 (東北大)，岩瀬裕哉 (東北大)，舟山弘晃 (東北大)，松林優一郎 (東北大)
• テキストに基づくダイアグラム生成タスクの提案
  ◯吉田遥音 (東北大)，工藤慧音 (東北大)，青木洋一 (東北大)，坂口慶祐 (東北大/理研)
• ChatGPTは優れた教師になれるのか？
  ◯郷原聖士 (NAIST)，上垣外英剛 (NAIST)，渡辺太郎 (NAIST)
• 三言語モデル寄れば文殊の知恵を
  ◯稲葉達郎 (京大)，藤井巧朗 (横国大)，小原涼馬 (北大)，柴田幸輝 (筑波大)
• 珍妙で面白いWikipedia記事の発見手法
  ◯多田智貴 (北大)，林克彦 (北大)，上垣外英剛 (NAIST)
• 生成応答に含まれる事実に基づかない情報の自動検出の試み
  ◯亀井遼平 (東北大)，塩野大輝 (東北大)，赤間怜奈 (東北大/理研)，鈴木潤 (東北大/理研)
• kNN-LMによる知識グラフを用いた大規模言語モデルにおける知識の操作
  ◯林和樹 (NAIST)，出口祥之 (NAIST)，Xincan Feng (NAIST)，上垣外英剛 (NAIST)，林克彦 (北大)，渡辺太郎 (NAIST)
• 内部表現の幾何に基づく言語モデルの解釈
  ◯大山百々勢 (京大/理研)，山際宏明 (京大)，石橋陽一 (京大)，下平英寿 (京大/理研)
• 家庭内ロボットの気の利いた行動の実現に向けて
  ◯山﨑康之介 (NAIST/理研)，田中翔平 (OSX)，河野誠也 (理研/NAIST)，湯口彰重 (東京理科大/理研)，吉野幸一郎 (理研/NAIST)
• HojiChar: テキスト処理パイプライン
  ◯新里顕大 (京大/LINE)，清野瞬 (LINE)，高瀬翔 (LINE)，小林滉河 (LINE)，佐藤敏紀 (LINE)
• LoRAを用いた大規模多言語文埋め込みモデルの構築
  ◯矢野千紘 (名大)，福地成彦 (PKSHA)，深澤笙子 (PKSHA)，橘秀幸 (PKSHA)，渡邉陽太郎 (PKSHA)
• knn-seq: 高速・拡張可能なkNN機械翻訳フレームワーク
  ◯出口祥之 (NAIST/NICT)，平野颯 (NAIST)，星野智紀 (NAIST)，西田悠人 (NAIST)，Justin Vasselli (NAIST)，渡辺太郎 (NAIST)
• 日本語インストラクションデータセットの構築とその適用による大規模言語モデルのチューニング
  ◯鈴木雅弘 (東大)，平野正徳 (東大)，坂地泰紀 (東大)
• 日本語文書レベル関係抽出コーパスの構築
  ◯Youmi Ma (東工大)，An Wang (東工大)，岡崎直観 (東工大)
• 大規模言語モデルへの不適切な入力に関する研究
  ◯大賀悠平 (NTT)，長谷川拓 (NTT)，西田京介 (NTT)，齋藤邦子 (NTT)
• 日本語LLMベンチマーク構築に向けて
  ◯栗原健太郎 (AI Shift)，佐々木翔大 (サイバーエージェント)，張培楠 (サイバーエージェント)，石上亮介 (サイバーエージェント)，三田雅人 (サイバーエージェント)，加藤明彦 (サイバーエージェント)

スポンサー賞

サイバーエージェント賞

• 生成応答に含まれる事実に基づかない情報の自動検出の試み
  ◯亀井遼平 (東北大), 塩野大輝 (東北大), 赤間怜奈 (東北大/理研), 鈴木潤 (東北大/理研)
• 知識の提供という側面から見たスポーツ実況中継の分析
  ◯森雄一郎 (東工大)，前川在 (東工大)，小杉哲 (東工大)，船越孝太郎 (東工大)，高村大也 (産総研)，奥村学 (東工大/理研)

PKSHA Technology賞

• 敵対的事例を用いたIn-context learningによるLLM生成エッセイの検出
  ◯小池隆斗 (東工大)，金子正弘 (MBZUAI/東工大)，岡崎直観 (東工大)

リクルート賞

• 会話の含みへの対応における人間と言語モデルの比較
  ◯小方雅子 (早大)，中下咲帆 (早大)，藤後英哲 (早大)，菊池英明 (早大)，藤倉将平 (サイシキ)

Helpfeel賞

• 日本語学習のための形態意味中心の動詞活用
  ◯松﨑孝介 (東北大)，谷口雅弥 (理研)，坂口慶祐 (東北大/理研)，乾健太郎 (東北大/理研)

博報堂テクノロジーズ賞

• 敵対的事例を用いたIn-context learningによるLLM生成エッセイの検出
  ◯小池隆斗 (東工大)，金子正弘 (MBZUAI/東工大)，岡崎直観 (東工大)

シェルパ・アンド・カンパニー賞

• 巡回ホログラフィック縮退表現による大規模マルチラベル分類の効率化
  ◯西田拳 (北大)，林克彦 (北大)，上垣外英剛 (NAIST)

くふうカンパニー賞

• 専門家が平易化した記事を用いたやさしい日本語パラレルコーパスの構築
  ◯宮田莉奈 (愛媛大)，惟高日向 (愛媛大)，山内洋輝 (愛媛大)，柳本大輝 (愛媛大)，梶原智之 (愛媛大)，二宮崇 (愛媛大)，西脇靖紘 (MATCHA)

ELYZA賞

• 日本語インストラクションデータセットの構築とその適用による大規模言語モデルのチューニング
  ◯鈴木雅弘 (東大)，平野正徳 (東大)，坂地泰紀 (東大)

LLM-X賞

• 語彙内トークンを媒介とした大規模言語モデルへのソフトプロンプトの転移
  ◯中島京太郎 (都立大)，金輝燦 (都立大)，平澤寅庄 (都立大)，岡照晃 (一橋大)，小町守 (一橋大)

エクサウィザーズ賞

• 対話モデルの生成確率の変動を用いた小学校の授業における発話の影響度分析
  ◯大西朔永 (岡山理大)，椎名広光 (岡山理大)，保森智彦 (岡山理大)

ちゅらデータ賞

• 有価証券報告書のPDFに含まれる表を対象にした構造解析の試み
  ◯佐藤栄作 (小樽商大)，木村泰知 (小樽商大)

ハッカソン賞

デモアプリ開発ハッカソン 優秀賞

• チーム6 - 大喜利マスターズ
  馬越雅人 (LINE)，加藤大地 (東大)，亀井遼平 (TohokuNLP)，片山歩希 (NAIST)

リーダーボードハッカソン 優秀賞

• チームD - 四人寄ればROUGEの知恵
  山本悠士 (東京理科大)，和田有輝也 (LINE)，郷原聖士 (NAIST)，木山朔 (都立大)

デモアプリ開発ハッカソン 審査員特別賞

• チーム6 - 大喜利マスターズ
  馬越雅人 (LINE)，加藤大地 (東大)，亀井遼平 (TohokuNLP)，片山歩希 (NAIST)

リーダーボードハッカソン 審査員特別賞

• チームE - チームみがわり
  山岸駿秀 (マネーフォワード)，寺本大輝 (Helpfeel)，小方雅子 (早大)，林崎由 (東北大)

第17回シンポジウム (2022年)

奨励賞

• 早押しクイズにおける予測処理: 機械の言語処理と人間の言語処理と
  ○山下陽一郎（東大），原田宥都（東大），大関洋平（東大）
• 言語モデルの第二言語獲得効率
  ○大羽未悠（NAIST），栗林樹生（東北大/Langsmith），大内啓樹（NAIST/理研），渡辺太郎（NAIST）
• kNN機械翻訳のためのTransformerデコーダ最終層の中間表現の可視化・統計的分析
  ○西田悠人（NAIST），出口祥之（NAIST/NICT），上垣外英剛（NAIST），渡辺太郎（NAIST）
• 原文に対して補完的な画像はMMTモデルの翻訳精度を向上させるのか
  ○佐藤郁子（都立大），平澤寅庄（都立大），金輝燦（都立大），岡照晃（都立大），小町守（都立大）
• BERTを用いた文埋め込みモデルによる単語の暗黙的な重み付け
  ○栗田宙人（東北大），小林悟郎（東北大），横井祥（東北大/理研），乾健太郎（東北大/理研）
• 対照学習による文体に特化した文ベクトルの獲得
  ○銭本友樹（筑波大），宇津呂武仁（筑波大）
• ニュース用語を含むヒント付きクロスワードパズルの自動生成
  ○馬嶋海斗（東工大），石原祥太郎（日経新聞）
• Transformerにおけるフィードフォワードネットの混ぜ合わせ作用
  ○小林悟郎（東北大），栗林樹生（東北大/Langsmith），横井祥（東北大/理研），乾健太郎（東北大/理研）
• Causal言語モデルによる機械翻訳
  ○木山朔（都立大），金輝燦（都立大），平澤寅庄（都立大），岡照晃（都立大），小町守（都立大）
• 視覚情報は言語モデルに人間らしい統語的汎化を促すか
  ○栗林樹生（東北大/Langsmith）

スポンサー賞

サイバーエージェント賞

• 対照学習による文体に特化した文ベクトルの獲得
  ○銭本友樹（筑波大），宇津呂武仁（筑波大）

PKSHA Technology賞

• BERTを用いた文埋め込みモデルによる単語の暗黙的な重み付け
  ○栗田宙人（東北大），小林悟郎（東北大），横井祥（東北大/理研），乾健太郎（東北大/理研）

ハッカソン賞

最終評価スコア1位

• Natural（チームA）LightGBM のランク学習による商品レビュー評価
  梶川怜恩（愛媛大学），鈴木刀磨（東北大学），二宮大空（サイバーエージェント），石原祥太郎（日本経済新聞社）

Applied Scientist賞

• Natural（チームA）LightGBM のランク学習による商品レビュー評価
  梶川怜恩（愛媛大学），鈴木刀磨（東北大学），二宮大空（サイバーエージェント），石原祥太郎（日本経済新聞社）

第16回シンポジウム (2021年)

賞なし

第15回シンポジウム (2020年)

賞なし

第14回シンポジウム (2019年)

奨励賞

学生

• 文ベクトルの最適輸送に基づく類似性尺度
  ○横井祥, 高橋諒, 赤間怜奈, 鈴木潤, 乾健太郎（東北大/理研AIP）
• 解釈性向上のための注意機構と損失勾配に対する関連損失の導入. ○北田俊輔, 彌冨仁（法政大）
• ニューロンレベルでのProbingについて
  ○隅田敦, 宮尾祐介（東大）
• 鏡映変換に基づく埋め込み空間上の単語属性変換
  ○石橋陽一, 須藤克仁, 吉野幸一郎, 中村哲（NAIST）

社会人

• 文法誤り訂正を拡張した新タスクの提案
  ○三田雅人（理研AIP/東北大）, 萩原正人（Octanove Labs）, 坂口慶祐（Allen Institute for Artificial Intelligence）, 水本智也（フューチャー株式会社）, 鈴木潤, 乾健太郎（東北大/理研AIP）
• 時系列数値データの動向を示すテキスト自動生成に向けた取り組み
  ○濵園侑美, 小林一郎（お茶大）
• 文脈を考慮した視覚的な語彙学習支援
  ○江原遥（静岡理工科大学）

萌芽研究賞

• ニューラルネットワークを用いた小説生成の検討
  ○古川好, 鶴岡慶雅（東大）
• 教師なしテキストスタイル変換における転移学習モデルの利用に向けて. ○石原慧人, 山本幹雄（筑波大）
• 受験者の解答履歴データを組み込んだ短答式問題自動採点手法
  ○内田優斗, 宇都雅輝（電気通信大学）
• 文法誤り訂正における問題の難しさを考慮した性能評価尺度の提案
  ○五藤巧（甲南大学）, 永田亮（甲南大学/理研AIP）, 三田雅人（理研AIP/東北大学）, 塙一晃, 水本智也（理研AIP）

スポンサー賞

フューチャー賞（フューチャー株式会社）

• ゲーミフィケーションを用いた対話データ収集基盤の提案
  ○小河晴菜, 西川仁（東工大）, 横野光（富士通研）, 徳永健伸（東工大）

リクルートテクノロジーズ賞（株式会社リクルートテクノロジーズ）

• 文脈化された単語ベクトルからの単語領域表現
  ○山内崇史, 梶原智之, 荒瀬由紀（阪大）

レトリバ賞（株式会社レトリバ）

• 辞書を用いたコーパス拡張による，化学ドメインDistantly Supervised固有表現抽出
  ○辰巳守祐（NAIST）, 後藤啓介（理研AIP）, 進藤裕之（NAIST）, 松本裕治（NAIST/理研AIP）

サイバー賞（株式会社サイバーエージェント）

• 文脈ベクトルと細分化した単語ベクトルを用いた語彙的換言
  ○芦原和樹, 梶原智之, 荒瀬由紀（阪大）, 内田諭（九大）

ハッカソン賞

Kaggleハッカソン

• デュエル
  長澤駿太（法政大）, 桑原亮介（東大）, 紫藤佑介（株式会社メルカリ）, 飯田大貴（株式会社レトリバ）

アノテーションハッカソン

• クラウドソーシング
  水本智也（フューチャー株式会社）, 松野智紀（LAPRAS株式会社）, 石原慧人（筑波大）

自由テーマ

• きららジャンプ
  中本昌吾（青山学院大）, 五藤巧（甲南大）, 佐藤元紀（PFN）

第13回シンポジウム (2018年)

奨励賞

• サブワードに基づく単語ベクトルの再構築
  ○佐々木翔大 (東北大), 鈴木潤, 乾健太郎 (東北大/理研AIP)
• スタイル変換のためのリファレンスなし教師あり学習
  ○三浦びわ, 梶原智之, 荒瀬由紀 (阪大)
• LSTM による句の削減可能性の計算
  ○能地宏 (産総研)
• 言語・視覚情報の統合による自動論文要約システム
  ○山本晋太郎, 福原吉博 (早大), 鈴木亮太 (産総研), 森島繁生 (早大), 片岡裕雄 (産総研)
• 情報科学論文からの技術の利点・欠点のマイニングに向けて
  ○白井穂乃 (東北大), 井之上直也, 乾健太郎 (東北大/理研AIP)

デモ賞

• 大規模な新聞記事コーパスを用いた日本語ニューラル見出し生成
  ○田口雄哉, 人見雄太 (朝日新聞), 西鳥羽二郎 (レトリバ)

ハッカソン賞

分析タスク

• ４０時間は頑張れない
  松野智紀 (NAIST), 能地宏 (AIST), 井之上直也 (東北大), 梶原智之 (阪大)

自由テーマ

• Team ZAKO
  山田涼太 (東大), 佐藤元紀 (PFN), 三浦びわ (阪大), 橋口友哉 (甲南大)

分類タスク

• チームttk
  久保隆宏 (TIS), 田邉将吾 (大和総研), 辰巳守祐 (NAIST)

第12回シンポジウム (2017年)

奨励賞

• 活用情報を用いた日英ニューラル機械翻訳
  ○黒澤道希, 山岸駿秀, 松村雪桜, 小町守 (首都大)
• オンライン環境下でのニューストピック検出への強化学習の応用
  ○大倉俊平 (ヤフー株式会社)
• カーネル密度推定に基づく関係予測
  ○横井祥, 乾健太郎 (東北大)
• 周辺文脈の集合による単語表現の獲得と関係抽出への応用
  ○濱口拓男(NAIST), 大岩秀和(RIT), 新保仁, 松本裕治 (NAIST)
• 発話スタイル空間の教師なし学習およびスタイル制御可能な対話システムの実現
  ○赤間怜奈, 渡邉研斗, 横井祥, 乾健太郎 (東北大)

デモ賞

• deep-crf
  ○佐藤元紀, 能地宏, 松本裕治（NAIST）

第11回シンポジウム (2016年)

奨励賞

• 論文のテキストと引用グラフを考慮した分散表現学習
  ○小林雄太, 新保仁, 松本裕治（NAIST）
• 共参照関係に基づく分散表現の共有と動的更新
  ○小林颯介, 岡崎直観, 乾健太郎（東北大）
• 二値符号予測によるニューラルネット翻訳
  ○小田悠介, Philip Arthur, Graham Neubig, 中村哲（NAIST）
• 文字画像によるCharacter-level Embeddingと文書分類
  ○小谷龍ノ介, 島田大樹, 彌冨仁（法政大）

デモ賞

• JukaiNLP: 深層学習によるリアルタイム言語解析システム
  ○進藤裕之（NAIST）
• 様々なNLPツールを統一的に扱うための統合フレームワーク
  ○能地宏（NAIST）