国際学会発表報告 EMNLP2017

EMNLP（Empirical methods of Natural Language Processing）は ACL SIGDATが毎年開催している自然言語処理に関するトップ国際会議の一つであり、2017年はコペンハーゲンにて9月7日から5日間にわたって開催された。

当研究室からは卒業生の磯沼大さん（平成29年3月TMI専攻卒業）が、修士課程在籍時に取り組んだ研究「Extractive Summarization Using Multi-Task Learning with Document Classification」がLong Paperとして採択され、研究発表を行った。
本研究は自動文書要約に関するセッションにて発表された。自動文書要約の実応用では教師データ不足が往々にして問題になるが、本研究は文書に紐づいたメタ情報(カテゴリなど)を擬似的な教師データとして用いることで、教師データ不足を解決できることを示した。

▲多くの参加者からの質問に答える磯沼さん

2017年のEMNLPへの投稿数は過去最多となる1,418件で、機械学習および自然言語処理の隆盛が顕著に見られた。こうした中で、今後の研究課題や方向性の認識に大いに参考になった5日間であった。

* Masaru Isonuma, Toru Fujino, Junichiro Mori, Yutaka Matsuo, and Ichiro Sakata. Extractive Summarization using Multi-Task Learning with Document Classification. In Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2017, Long Paper), pages 2101-2110, 2017. [paper]