2017.06.07

2017年度 人工知能学会全国大会 に参加しました

こんにちは!
DSOC R&Dの高橋寛治です。

先日開催された人工知能学会全国大会に参加してまいりました。
今回はその参加報告となります。

■Sansanの学会参加

今回参加した人工知能学会とは、その名の通りの人工知能に関する学会です。
その中でも今回参加した全国大会は、人工知能に関する研究をポスターやプレゼンテーションで発表・討論する場となります。

今回 Sansan はプラチナスポンサーとして人工知能学会全国大会に参加し、企業ブースに出展しました。

さて、なぜ名刺管理を行うSansanが人工知能学会に参加するかといいますと、
名刺のデータ化を行う上での画像処理はもちろんのこと、名刺データの活用と非常に関連があるためです。名刺は人を示すものであり、そのネットワークの持つ価値は計り知れません。

■企業展示

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企業ブースでは、SansanやEightで今後リリースされる予定の新しい技術を特別に公開しました。

またブースでは展示していませんでしたが、5月23日にニュースリリースした「サンプル名刺データ」に興味をもってくださったかたもいらっしゃいました。
詳しくはこちらをご覧ください。

■聴講

私の専門である自然言語処理に関連する研究を聴講しました。
私が聴講したものについて、いくつかご紹介いたします。

・ニューラルネットワークによる顔文字の原形推定

顔文字の原形を推定するタスクです。
ニューラルネットワークによる手法で、従来法と同程度の性能を達成したというものでした。

従来法との大きな違いは、文字単位の処理であるため、未知のシンボルに対して、処理可能ということです。
出力に制約を加えると、精度が上がりそうと感じました。

・誤り理由を考慮したニューラル文法誤り訂正

訂正の傾向が誤りによって異なることに着目した文法誤り訂正の研究です。
Attentionを誤り理由に応じて対応するようなモデルを提案されました。
また半教師有りで学習可能という特徴があります。

誤り理由を隠れた状態として、モデルで推定するのが面白いと感じました。

・議論の背景・過程・結果を関連づける地方政治コーパスの構築の試み

社会言語学や自然言語処理で利用可能な、地方政治コーパスを構築する研究です。
さまざまな情報源から地方政治コーパスをいかに効率よくかつ正確に収集するかということを説明されていました。

構築したコーパスを調査したところ、方言の差が現れたということで、非常に面白いコーパスだと感じました。人物名の名寄せについて困難だと説明されており、テキストに含まれるある人物らしさとは何かを考えさせられました。

■そのほか

AI若手の会 ランチサロン

若手研究者同士が交流する場ということで、AI若手の会が開催したランチサロンです。
私は新卒で4月より研究開発員として業務に取り組んでいます。

交流させていただいた方々は、企業でAI技術を導入されており、どのように技術を導入するか、説明するかといったお話を伺いました。
こうした先輩の話は非常に勉強になります。
他には、論文や技術をどういった視点で捉えるかということも勉強になりました。

Chainer x Azureクラウド 深層学習 交流会

人工知能学会とは異なりますが、同じ建物で開催されていました。
ChainerおよびAzureの最新の動向について、楽しいお話を伺いました。

また、懇親会ではGANを使ったPaintsChainerを作っている人や、機械学習をネットワーク解析に用いている人と交流し、技術動向などについて交流しました。

■おわりに

Sansanはこれからも名刺データベースの新たなる価値の発掘に向けて、学会に参加したりAI系イベントに参加していく予定です。
さまざまな方面でお世話になることと思います。

ブースやイベントでSansanを見かけましたら、ぜひお立ち寄りください。

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