日本データベース学会

dbjapanメーリングリストアーカイブ(2022年)

[dbjapan] 言語処理学会 言語処理技術セミナー(10/28, 金)参加募集 ( 申し込み締切: 10/13, 木)

  • To: "dbjapan [at] dbsj.org" <dbjapan [at] dbsj.org>
  • Subject: [dbjapan] 言語処理学会 言語処理技術セミナー(10/28, 金)参加募集 ( 申し込み締切: 10/13, 木)
  • From: Tomohide Shibata <tomshiba [at] yahoo-corp.jp>
  • Date: Tue, 6 Sep 2022 07:13:12 +0000
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  • Thread-topic: 言語処理学会 言語処理技術セミナー(10/28, 金)参加募集 ( 申し込み締切: 10/13, 木)

日本データベース学会の皆様

 

ヤフーの柴田と申します.

 

言語処理学会では「言語処理技術セミナー2022 −機械学習モデルの構築からデプロイまで−」を下記の要領で開催します.

自然言語処理技術が実際のサービスへ適用されるまで,どのように機械学習モデルが構築されデプロイされるのかを基礎から学ぶためのセミナーです.

学生の方は,言語処理学会会員・非会員に関わらず会費は無料です.機械学習モデルに関する技術から事業応用までを広く学べる良い機会ですので,ぜひご参加ください.

 

日時:2022年10月28日(金)10:30〜16:35

 

会場:Zoomによるオンライン開催

 

ホームページ:https://sites.google.com/site/nlpseminarweb

 プログラムや申込方法の詳細はホームページをご覧ください.

 

参加申込み:https://forms.gle/yF4FaPHiWhjRW8iJ6

 参加申込受付期間は,91()から1013()です.言語処理学会会員,および,学生の方は参加費は無料ですが,参加申込みが必要ですのでご注意ください.

 

参加費:言語処理学会会員

      学生会員・正会員・シニア会員・賛助会員:無料

    言語処理学会非会員

      学生:無料 

      一般:15,000円(税込)

 ※今回新たに言語処理学会の会員(年会費8,000円)に申し込みされた場合でも会員価格(参加費無料)が適用されます.入会手続きはこちら:https://www.anlp.jp/guide/admission.html

 ※賛助会員の方は,3名まで会員価格(参加費無料)が適用されます.

 

 

講演内容:

・「Transformersによる自然言語処理の実践」 

林 孝紀 先生(株式会社Preferred Networks

 

  概要:自然言語処理タスクに対して高精度な機械学習システムを実現する上で、大規模コーパスで事前学習したTransformerベースのモデルは非常に強力なツールとなっています。Hugging Face社によって提供されているライブラリ「Transformers」とその周辺のエコシステムは、それらのモデルの利用を大幅に容易にしました。本講演では、Transformerベースのモデルの基礎知識について説明し、テキスト分類を題材として実際にTransformersを動かしながらその利用方法とtipsを解説していきます。

  略歴:株式会社Preferred Networks エンジニア。20163月東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。20212月より現職。Kaggle Master

 

・「自然言語理解システムの評価と説明」

菅原 朔 先生(国立情報学研究所)

  概要:自然言語処理では、人間のように言語を理解するシステムを構築することがひとつの目標です。これまで様々な言語理解タスクが取り組まれ、大規模な深層学習モデルが目覚ましい精度を示していますが、一方でその性能を正確に評価する・説明することは容易ではありません。本講演では、とくに評価方法・説明性の観点から近年の自然言語理解研究の動向を概観し、講演者がこれまで取り組んできたデータセット分析やベンチマーク構築の試みを紹介します。

  略歴:国立情報学研究所コンテンツ科学研究系助教。20203月東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。20204月より現職。博士(情報理工学)。

 

・「機械学習システムのプロダクト応用における課題について」

   梅澤 慶介 先生(株式会社メルカリ)

  概要:昨今のwebサイト・アプリでは、常に同一のコンテンツをその利用者に提示するのではなく、利用者や状況等のコンテクストに応じてコンテンツを変化させます。また、利用者の目には触れないところであっても、コンテクストに応じて、内部的な処理を変えていることが多いです。機械学習を用いたシステムは、上記のようなサービスを実現する重要な技術です。しかし、既存のシステムと比べて機械学習システムは、プロダクト応用するにあたり、いくつか課題が発生します。特に、要件定義・システム設計・効果検証・継続改善の各ステップで、既存のシステムと比べて追加の課題が発生します。今回の講演では、実際に機械学習システムをプロダクト応用した自身の経験とともに、どのようにその課題に対応するかのプラクティスを紹介します。

  略歴:Web企業やFintechスタートアップ等で、レコメンデーションエンジン開発や金融モデリングの経験を持つSoftware EngineerおよびML Engineer。現在は、株式会社メルカリでEngineering Managerとして複数のチームに携わっている。また、Deep Learningフレームワークやハイパーパラメータ最適化のOSS開発に携わり、エバンジェリストとしてライブラリの普及にも努める。

 

 

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言語処理技術セミナー実行委員

 実行委員長:徳久 良子(株式会社豊田中央研究所)

 実行委員:小林 颯介(株式会社Preferred Networks

      小町 守(東京都立大学)

      柴田 知秀(ヤフー株式会社)

      村上 聡一朗(株式会社サイバーエージェント)

 

参加手続きや支払い/運営に関する問合せ窓口

 中西印刷(株) 言語処理技術セミナー担当 nlpseminar [at] nacos.com

 

 

柴田 知秀

Yahoo! JAPAN研究所 上席研究員

tomshiba [at] yahoo-corp.jp