EMNLP2021 参加報告

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る。
コロナ禍でほぼすべての国際会議がオンラインに切り替わっていた中、2021年のEMNLPはハイブリッド開催が実現し、オフラインではドミニカ共和国プンタカナにて5日間にわたって開催された。

当研究室からは磯沼大特任助教が、博士課程在籍時に取り組んだ研究「Unsupervised Abstractive Opinion Summarization by Generating Sentences with Tree-Structured Topic Guidance」がTransactions of the Association for Computational Linguistics (TACL) に採択され、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、本研究は文書に内在するトピック構造を手がかりにすることで、商品レビューなどの意見文書において、教師なし文章要約を実現できることを示した。

主に欧米圏からの現地参加者が多く、活発な交流が行われた。

教師なし要約について発表した磯沼特任助教

2021年のEMNLPへの投稿数は過去最多を更新し2,877件と、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。