氏(京都大学)概要:ヒューマンコンピュテーションとは、コンピュータだけでは、あるいは人間だけでは解決が難しい問題を、コンピュータの計算能力と人間の判断能力を組み合わせて解決しようという考え方である。不特定多数の労働力を獲得するための仕組みであるクラウドソーシングの普及も後押しとなり、人工知能分野において、ヒューマンコンピュテーションの研究が活発に行われている。ヒューマンコンピュテーションの実現において特に重要なのは、人間の判断の信頼性保証である。本チュートリアルでは、ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシングの基礎と応用を解説するとともに、機械学習を用いて、複数の人間の判断を統合して判断の信頼性を向上する技術と、複数の人の中から信頼性の高い判断者を見つけ出す技術を紹介する。機械学習のためにヒューマンコンピュテーションを活用する研究についても紹介する。(UD)は、複数の言語の構文を共通化した構造で表現することにより、他の言語のコーパスを用いた言語横断的な学習、言語間の定量的な比較などを可能にするための枠組みである。2016年末現在、日本語を含む約50の言語に対してタグセットの定義や言語資源が公開されている。日本語については、講演者らのチームで仕様の策定や言語資源の作成を行っている。本講演では、これまでの議論や現状の言語資源を紹介し、日本語を題材とした研究の活性化を目指す。提案者:新納浩幸(茨城大学)古宮嘉那子(茨城大学)佐々木稔(茨城大学)白井清昭(JAIST)福本文代(山梨大学)浅原正幸(国語研)趣旨:コーパスにある種の情報をタグとして付与したタグ付きコーパスが有用であることは明らかであり、これまで様々なタグ付きコーパスが構築され、有効に利用されている。語義タグについては、それほど注目されてはいない。これは語義の定義が曖昧であり、しかも語義タグ付きコーパスの有用性に疑問があるからである。単語に語義を付与する処理は、意味解析の最もプリミティブな処理であり、意味解析を高度化するための最優先課題と考えられる。そのような問題意識から本テーマセッションを企画する。語義タグの付与とその利用についての問題点を議論し、そこでのアイディアを共有することを目的とする。工学的観点からの語義の定義の相違などの研究を対象とする。プロセス研究、翻訳教育などの研究発表が集まり、文理・産学を越えた学際的な研究や協働の可能性が議論された。集めて情報交換・共有を行う。前回共有されたシーズとニーズを前提とし、実社会の様々なシーンにおいて翻訳に求められる要件,質と効率を最大化するための翻訳フローデザイン・エコシステムなどのアイディアなどの共有を図る。上記の他にも,翻訳教育や翻訳行為分析などにおける情報技術の利活用など、翻訳にかかわる様々なトピックの発表を歓迎する。