データ科学の具現＆道具としての
自然言語処理乾 健太郎
東北大学大学院情報科学研究科
理化学研究所AIPセンター

乾 健太郎専門分野： 自然言語処理 （言葉がわかるAIをつくる研究）東北大学 大学院情報科学研究科 教授
理化学研究所 AIPセンター 自然言語理解チームリーダー
1995年 東工大情報理工 博士取得
1995年 東工大情報理工 助手
1998年 九工大知能情報 助教授
1998年 奈良先端大情報科学 准教授
2010年 東北大情報科学 現職
2016年 理研AIPセンター 現職兼任
言語処理学会 副会長
国立情報学研究所 客員教授
日本学術会議 連携会員
NPO法人 FactCheck Initiative Japan 理事

Tohoku NLP
国内最大級の言語処理研究チーム
スタッフ（博士取得者）9名、技術スタッフ8名
学生： 博士17名 / 修士14名 / 学部5名

2

データ科学の具現＆道具としてのNLP
金融・経営

科学技術
医療・健康

自動運転

製造プロセス

教育
公共サービスアプリケーション

SNS

情 情 常
報 報 識
検 抽 推
索 出 論
マスメディア
自然言語処理大学・研究所 政府・企業
世の中は言語情報であふれている

言 知 対
語 識 話
解 獲 技
析 得 術
情報・知識の集約・分析、ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝの支援

3

深層学習のインパクト深層学習でもっとも伸びたのは翻訳
言語処理からも深層学習の新しい発見・アイデアが多数生まれているdRule-base

7

l
a
c
i
t
s
Stati

al
r
u
Ne

Source: nlp.stanford.edu/projects/nmt/Luong-Cho-Manning-NMT-ACL2016-v4.pdf

5

少し前までの機械翻訳は...
かぐや姫
［原文］
昔あるところに竹取りの翁と呼ばれるおじいさんがいました。
ある日のことです。いつものように、おじいさんが竹やぶに入っていくと根元がキラキラ光り輝く竹がありました。

2006年出版［英語に翻訳］
There was a grandfather who is made to turn, and is called the old man of bamboo
picking to a certain place. It is a certain day. When the grandfather went into thebamboo grove as usual, a root had glitter brilliant bamboo?
［日本語に再翻訳］
回転することを強いられ、ある場所にタケ盗品の老人と呼ばれるおじいちゃんがいました。 ある日です。通常通りおじいちゃんがタケ果樹園に入ったとき、ルートはきらめきブ
リリアントカット・タケを持っていました。

6

いまの機械翻訳
かぐや姫［原文］
昔あるところに竹取りの翁と呼ばれるおじいさんがいました。 ある日のことです。いつものように、おじいさんが竹やぶに入っていくと根元がキラキラ光り輝く竹がありました。
2016年 統計的機械翻訳 （深層学習以前、Google）
祖父が昔あるところに竹までの老人はそこと呼ばれていました。ある日のことです。いつものように、老人はルートであると竹林に入ると、輝く鮮やかな竹がありました。
2019年 ニューラル機械翻訳 （Google）
ある場所には竹除去の沖縄として知られる祖父がいました。 ある日です。 いつものように、私の祖父がタケノコに入ったときには、基部で見事に輝いているタケがありました。
2021年 ニューラル機械翻訳 （DeepL）
昔、竹取名人と呼ばれる老人がいました。ある日、彼は竹林に入りました。ある日、老人はいつものように竹林に入ると、根元がキラキラした竹を見つけました。
7

深層学習で「柔らかい」
特徴の抽出が可能に
Attention-based
Neural MachineTranslation[Bahdanau et al., 2014]

input

İ˺̄

ǺȰ

đž

̞

ģŞ

˴̚

<EOS>

embeddingforward RNN
backward RNN
attention
decoder RNN
中澤敏明 「ゼロから始める ニュー
ラルネットワーク機械翻訳」（NLP2017チュートリアル資料）

softmax
outputwe

proposeanovel translation method

たとえば、文生成が流暢に！

<EOS>
44

8

意味も

分散表現

単語の特徴をベクトルで表す
文脈の分布類似性の仮説:
使われ方が似ている単語は意味も似ているীഘෘହ(Harris 1954; Firth 1957)౐ୁધဿষഔ

(Harris 1954, Firth 1957)‫ୁ౐ك୻ق‬भ৐৏݄ୁपলਠघॊ౐ୁ
単語間の共起頻度を表す行列

局所文脈に出現する単語を数える
You shallknow a word by the company it keeps

speed

read

train

ride

car

bottle

単語の意味の空間（ベクトル空間）drink

OS-1 ਔ௡ध৶ੰभ॥থআগ‫ॸش‬ॕথॢ (2) http://t.co/91AcNynRHr

new

2015-05-31

have… packed with people drinking beer or wine. Many restaurants …
… as some of the world's most beer-loving people with an aver…
into alcoholic drinks such as beer or hard liquor and derive …
…â is a pub offering draught beer and sometimes meals. The b…
…able bottles and for draught beer and cider in British pubs.
… in miles per hour, pints of beer, and inches for clothes. M…
…ns and for pints for draught beer, cider, and milk sales. The
carbonated beverages such as beer and soft drinks in …
…g of a few young people to a beer blast or fancy formal party.
and alcoholic drinks, like beer and mead, contributed to
People are depicted drinking beer, listening to music, flirt…
… and for the pint of draught beer sold in pubs (see Metricat…

beer

36

14

72

57

3

0

1

wine

108

14

92

86

0

1

2

car

578

284

3

2

37

44

3

train

291

94

3

0

72

43

2

book

841

201

0

0

2

1

338

౐
ୁ

॥
␗
ঃ
५
র
भ
౐
ୁ

ધ
ဿ

‫ܯ‬௜,௝ : ౐ୁ݅धધဿ݆भુକᄄ২
‫୻ق‬: trainधdrinkम3৚ુକ‫ك‬7

݊ഔ

“beer”भਔ௡॑਀घঋॡॺঝ
‫ܯق‬௜ द਀घ‫ك‬

意味が近い単語OS-1 ਔ௡ध৶ੰभ॥থআগ‫ॸش‬ॕথॢ (2) http://t.co/91AcNynRHrのグループ

2015-05-31

beer
wine

݉
ষ

8

次元削減（方法様々）
bookletter• 行列分解• 確率モデル• ニューラルネット

9

BERT: Neural language model(Delvin+ NAACL 2019)

生テキストで pre-train

解きたいタスクで fine-tune

西田京介「事前学習言語モデルの動向」講演スライドより

10

文章読解タスク
Context:

In meteorology, precipitation is any product of thecondensation of atmospheric water vapor that falls
under gravity. The main forms of precipitation include
drizzle, rain, sleet, snow, graupel and hail... Precipitation
forms as smaller droplets coalesce via collision withother rain drops or ice crystals within a cloud. Short,intense periods of rain in scattered locations are called“showers”.

Question: What causes precipitation to fall?
Answer:gravity
SQuAD (Rajpurkar+ 2016)

×10万

11

Remarkable achievements
Some systems achieving human-level performance!

12

Great! But AI indeed beats humans in reading?

https://nypost.com/2018/01/24/ai-systems-arebeating-humans-in-reading-comprehension/

https://medium.com/the-new-nlp/ai-outperformshumans-in-question-answering-70554f51136b

13

[Jia and Liang, 2017]

Shortcut learning
DNN Models easily exploit superficial curs to find solutions

14

[Jia and Liang, 2017]

Shortcut learning
DNN Models easily exploit superficial curs to find solutions

15

知識と推論に基づいて言葉で 「説明」 できる AI へ

より深い言語の理解へ

乾
・岡崎
研究室

我々は 「行間を読む」 ことができる！

庭に洗濯物を干したとたんに雨が降ってきてねり
庭に洗濯物を干す〈洗濯物を干す〉
〈晴れ〉

目的
条件

雨が降る
〈洗濯物を乾かす〉〈洗濯物が乾く〉

常識による推論

常識的な
知識
17

より深い言語の理解へ

乾
・岡崎
研究室

我々は 「行間を読む」 ことができる！

庭に洗濯物を干したとたんに雨が降ってきてねり
庭に洗濯物を干す

雨が降る

感情は 「がっかり」のはず。
目的〈洗濯物を干す〉〈洗濯物を乾かす〉
なぜなら、洗濯物を干すのは乾かすためだった
常識的な
条件
知識
はずだけど、晴れでないと洗濯物は乾かない。
〈洗濯物が乾く〉〈晴れ〉
雨が降ってきたのだから…
常識による推論18

知識構築のボトルネック
常識や専門知識をどう集めて深層学習器にどう教え込むか？

洗濯物
を干す
晴れ

目的

洗濯物を
乾かす

条件

洗濯物
が乾く

感情は 「がっかり」 のはず。
なぜなら、洗濯物を干すのは乾かすためだったはずだけど、晴れでないと洗濯物は乾かな
い。雨が降ってきたのだから…





 





人間が持っている
知識を教え込むり

庭に洗濯物を干したとたんに雨が降ってきてね19

言語で書かれた知識を柔らかく推論に使う
Universal Graph

例： KB-Text混合グラフ上のマルチホップ推論‘may_treat’, ‘may_prevent’, ‘exhibited_by’,‘has_chemical_structure’, ‘has_therapeutic_class’,‘phenotype_of’, ‘has_phenotype’, ‘related_to’,‘therapeutic_class_of’, ‘no_relation’, etc.

説明
アポモルフィンはアルツハイマー病に効果がある可能性がある。なぜなら、アポモルフィ
ンはパーキンソン病の改善に用いられており（KB）、パーキンソン病の発症にはα-シヌクレインが関わっている（論文）と…

“is deeply associated with”
Alzheimer’s
α-synuclein
diseaseassociated_with

may_treat ?

“has been identified asa causative mutationin hereditary”

relation prediction

apomorphine

may_treat

Parkinson
disease“is used for improving”

KB

Text

“… [Apomorphine] is used for improving [Parkinson disease]apomorphine
has_mechanism_of

may_treat

dopamine_agonists

Parkinson
disease“ [Alzheimer’s disease] is deeply associated with [α-Synuclein]“… [Alpha-Synuclein] has been identified as a causative
mutation in hereditary [Parkinson disease] or ...

20

(Dai+ PhD 2020; EACL 2021)

Universal Graph

KB-Text混合グラフ上のマルチホップ推論
RC

concat(tall , kall)

...

...
Knowledge
Graph Scoring

KGS

tall

kall

...

...
+

Pointwise
Operation

パスの特徴の重み付き和（アテンション）

×

×
a'1

×

k3

...

am

km

RC

Relation
Classiﬁcation

C&P

Convolution &Pooling

DSV w/UKG paths

DSV w/
text paths

ATS

...

k2

×
a3

...

k1

×
a2

...

tm

×
a1

...

...

×
a'm

...

t3

a'3

...

t2

...

...

t1

×
a'2

（Dai PhD 2020）
DSV w/
KG paths

Attention
Scoring

ATS+

Relation prediction

KGS

C&P

C&P

...

TextualPaths
KG Paths
cross-doc
multi-hoppaths KG Multi-hop
multi-hop
paths

head

bad_forbad_forDrug_allergy

Drug#5

may_treat

Beclometasone
bad_forbad_forDrug#6hhead

Symptom#3

tailAsthmaDisease#3
???

KG

"and"

“is deeply associated with”

Alzheimer’s
disease37K concepts
185K rel triples

tail TextMEDLINE
Asthmatail

UMLS"symptom such as"

Beclometasone“may provide symptomatic relief for”tKnowledge Graph
KG
embedding
(KG)

???

“in preventing the recurrence of ”rDistant SV
w/ KG

Supervised
learning w/o KG

...

km

...

...

C&P

...

k3

...

...

k2

C&P

...

k1

C&P

...

tm

C&P

...

...

C&P

...

t3

...

t2

...

t1

...

各推論パスの特徴ベクトルC&P

associated_with? relation prediction

apomorphine（24.3M abstracts）

head

α-synuclein“has been identified asa causative mutationin hereditary”

may_treat“is used for improving”

Parkinson
disease21

Universal Graph(Dai+ PhD 2020; EACL 2021)

KB-Text混合グラフ上のマルチホップ推論
標準的なベンチマークでも最高精度

Results on NYT10
従来法

提案法

22

(Dai+ PhD 2020; EACL 2021)

Universal Graph

KB-Text混合グラフ上のマルチホップ推論
RC

concat(tall , kall)

...

...
KGS

tall

kall

...

...

Knowledge
Graph Scoring
Attention
Scoring

ATS++

Pointwise
Operation
×

×
a'1

×

k3

...

am

km

RC

Relation
Classiﬁcation

C&P

Convolution &Pooling

ATS

...

k2

×
a3

...

k1

×
a2

...

tm

×
a1

...

...

×
a'm

...

t3

a'3

...

t2

...

...

t1

×
a'2

KGS

...

C&P

km

TextualPaths
KG Paths
cross-doc
multi-hoppaths KG Multi-hop
multi-hop
paths

head

bad_forbad_forDrug_allergy

Drug#5

may_treat

Beclometasone
bad_forbad_forDrug#6

h

r

t

...

k3

...

...

k2

C&P

...

k1

C&P

...

tm

C&P

...

...

C&P

...

...

...

t3

C&P

...

t2

...

...

t1

C&P

...

C&P

Knowledge Graph
KG
embedding
(KG)

tail

AsthmaKG???

“in preventing the recurrence of ”

head

Symptom#3

Disease#3
???

tail

"and"

tail Text
Asthma37K concepts
185K rel triples

associated_with? relation prediction

apomorphine
MEDLINE“is deeply associated with”

Alzheimer’s
disease

UMLS"symptom such as"

Beclometasone“may provide symptomatic relief for”

記号的知識の組み合わせを陽に探索する必要がある！
↓「探索のボトルネック」の問題（24.3M abstracts）

head

α-synuclein“has been identified asa causative mutationin hereditary”

may_treat“is used for improving”

Parkinson
disease23

「組み合わせ探索のボトルネック」 の問題
DNNと記号推論の相互作用にこそ解決の糸口がある？
システム１ （即応的推論）
end2endのDNN

システム２ （熟考的推論）
記号推論
RC

c nca (tall , kall)

...

...
KGS

tail prediction(head, rel) → tail

tall

kall

...

...

Knowledge
Graph Scoring
Attention
Scoring

ATS++

Pointwise
Operation

C&P

...

...

k3

am

k

RC

Relation
Classi cation

C&P

Convolution &Pooling

ATS

...

...

...

...

k2

a3

...

...

k1

a2

...

C&P

a1

...

...

a'm

...

3

a'3

...

2

...

...

1

a'2

...

注意

a'1

KGS

C&P

C&P

C&P

C&P

Drug#5bad_forDrug#6

Knowledge Graph
KG
embedding(KG)ma _ ea

Beclometasone
bad_for

r

...

教示

h

i-h
KG Papathsh
KGMmulti-hop
bad_forDrug_allergy

C&P

km

...

bad_for

k3

...

Te
a Pa hcross-doc
multi-hop
paths

C&P

k2

...

k1

...

tm

...

t3

...

t2

...

fast butless precise

...

t1

AsthmaKG???

in pre en ing he rec rrence ofS mptom#3

"

mp om

ch a "

Beclometasone
ma pro ide

mp oma ic relief for

Disease#3

"and"

A

hma

rel prediction(head, tail) → rel

Text

more precise
but slow???

（Tian+ ACL16, Takahashi+ ACL18,
Heinzerling+ arXiv20）（Dai+ PACLIC19, PhD2020, under review）“is deeply associated with”

Alzheimer’s
α-synuclein
diseaseassociated_with
apomorphineは何に効“has been identified asa causative mutation
くか？
apomorphinein hereditary”

may_treat

Parkinson
disease“is used for improving”

KB

Text

“… [Apomorphine] is used for improving [Parkinson disease]apomorphine
has_mechanism_of

may_treat

dopamine_agonists

Parkinson
disease“ [Alzheimer’s disease] is deeply associated with [α-Synuclein]“… [Alpha-Synuclein] has been identified as a causative
mutation in hereditary [Parkinson disease] or ...

24我々の例題: 推論過程の説明を問うQAタスク
R4C: Right for the Right Reasons RC(Inoue+ ACL 2020)

Input

Output

Question

Derivation (explanation)

What was the former band of
the member of Mother Love Bone
who died just before the release of “Apple”?

ArticlesTitle: Return to Olympus[1] Return to Olympus is the only album by thealternative rock band Malfunkshun.
[2] It was released after the band had broken up andafter lead singer Andrew Wood (later of Mother Love
Bone) had died…
[3] Stone Gossard had compiled…
Title: Mother Love Bone[4] Mother Love Bone was an American rock band...
[5] The band was active from…
[6] Frontman Andrew Wood’s personality andcompositions helped to catapult the group to...
[7] Wood died only days before the scheduled releaseof the band’s debut album, “Apple”, thus ending the…

[Malfunkshun]is former of[Mother Love Bone][Andrew Wood]is a member of[Mother Love Bone][Andrew Wood]
died just before therelease of [Apple]●Set of entity relations●Entities & relations are
written in free-form NL

Answer
Malfunkshun

25

世代 AI の中心にあり、さまざまな応用に適用が進んでいる。しかし、その限界も指摘され始め、次世代AIは深層学習と記号推論の融合へ

それを克服すべく次の世代の AI、すなわち「第 4 世代 AI」が検討され始めた。

図1

AI 研究の 2 つの流れと次なる進化

本プロポーザルで示す第4 戦略プロポーザル「第4世代AIの研究開発」（2020年3月）より
世代 AI の方向性は「深層学習（即応的 AI）と知識・記号推論（熟26JST/CRDS

データ科学の具現＆道具としてのNLP
科学技術
医療・健康

金融・経営

自動運転

製造プロセス

教育
公共サービスアプリケーション

情報・知識の集約・分析、ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝの支援

27

データ科学の道具としてのNLP

教育 × NLP

自然言語 in Learning Analytics
言語データをLAに繋げるには言語処理が不可欠
そのための言語処理技術そのものの研究も必要

教育における言語情報（かなり高度な）思考力・判断力・表現力の訓練・実践の媒体

自然言語処理− 記述式答案、作文・エッセイ− 学習者のメモ、振り返りログ− 教員の解説・フィードバック

採点・診断・添削
解説・分析・対話

29

教育アセスメント×自然言語処理 の課題開拓
短中期

中⻑期

英⽂ライティング⽀援（解説付き）英作⽂添削

Beforehow-to-say（⾔語表現）

After

There are two main approaches to
There are two main approaches tobuilding CLIR system. The modular
develop CLIR system. The modular
approach involves a pipeline of two
approach involves a pipeline of two
components: translation (machinecomponents, namely translation (machinetranslation or bilingual dictionary looktranslation or bilingual dictionary look-up)up) and monolingual informationand monolingual information retrieval (IR).
retrieval (IR). These approaches may be These approaches may be subdivided into
further divided into the document
the document translation and querytranslation and query translationtranslation approaches. In the former, allapproaches. In the former, one translates the foreign-language documents are
all foreign-language documents to thetranslated to the language of the user
language of the user query prior to IR
query prior to IR indexing, whereas in theindexing; in the latter, one indexes
latter, one indexes the foreign-language
foreign-language documents anddocuments and translates the query. In
translates the query. In both, the idea is both the approaches, the concept is toto solve the translation problem
solve the translation problem so that CLIR
separately, so that CLIR becomes
performs document retrieval in adocument retrieval in the monolingual
monolingual setting.
setting.

(INLG2019, J.CogSci2020, EMNLP2020)

記述答案項⽬評価
what-to-say（内容・論理）△ since は既知の事実に基づく説明に使いますShe spoke Japanese fluently since
she had lived in Japan for thirty years.
She spoke Japanese very fluently
because she has lived there for 30 years.

✕ 時制をそろえましょう✕場所を正しく記述しましょう(EMNLP2019, NAACL2019, EMNLP2019,
ACL2020, EMNLP2020, LREC2020)

論述の対話的指導  問 傍線部(1)「こうした〜築いてきた」とあるが、それはどういうことか。70字以内で説明せよ。

(BEA2019,
ACL-SRW2020)


(AIED 2019, FEVER 2019)30

(Mizumoto+ BEA 2019, Funayama+ ACL-SRW 2020, Ou+ JNLP 2021)

記述答案採点 （短中期課題）
記述式答案の⾃動採点

問題⽂

問 傍線部(1)「こうした〜築いてきた」とあるが、それはどういうことか。70字以内で説明せよ。

採点基準（ルーブリック）

採点結果の説明 → 利⽤者の納得感

1問当たり数百答案の訓練データがあれば⼈間と同等程度の採点精度が得られる

0.95

⾃動採点

0.9

（項⽬点＋事前訓練済み⾔語モデル）

⼈⼿採点• さらに、項⽬ごとの採点の根拠箇所の提⽰も可能（世界初）

採0.85
点
精 0.8
度

• 問題全体の得点の他、評価項⽬ごとの点数の推定も可能（世界初）

⾃動採点

採点モデルの推定の様⼦（項⽬点の情報も使って訓練）

0.75
⾃動採点

0.7
0.65

（全体点のみで訓練）

2点

200

400

800

1600

評価項目
ごとの点数

3点

3点

採点の根拠箇所3点

31

(Mizumoto+ BEA 2019, Funayama+ ACL-SRW 2020, Ou+ JNLP 2021)

記述答案採点 （短中期課題）

32

(Mizumoto+ BEA 2019, Funayama+ ACL-SRW 2020, Ou+ JNLP 2021)

記述答案採点 （短中期課題）
2021年7月商用化 （世界初）
代ゼミ 「記述式をAI採点する現代文トレーニング」

33

教育アセスメント×自然言語処理 の課題開拓
短中期

中⻑期

英⽂ライティング⽀援（解説付き）英作⽂添削

Beforehow-to-say（⾔語表現）

After

There are two main approaches to
There are two main approaches tobuilding CLIR system. The modular
develop CLIR system. The modular
approach involves a pipeline of two
approach involves a pipeline of two
components: translation (machinecomponents, namely translation (machinetranslation or bilingual dictionary looktranslation or bilingual dictionary look-up)up) and monolingual informationand monolingual information retrieval (IR).
retrieval (IR). These approaches may be These approaches may be subdivided into
further divided into the document
the document translation and querytranslation and query translationtranslation approaches. In the former, allapproaches. In the former, one translates the foreign-language documents are
all foreign-language documents to thetranslated to the language of the user
language of the user query prior to IR
query prior to IR indexing, whereas in theindexing; in the latter, one indexes
latter, one indexes the foreign-language
foreign-language documents anddocuments and translates the query. In
translates the query. In both, the idea is both the approaches, the concept is toto solve the translation problem
solve the translation problem so that CLIR
separately, so that CLIR becomes
performs document retrieval in adocument retrieval in the monolingual
monolingual setting.
setting.

(INLG2019, J.CogSci2020, EMNLP2020)

記述答案項⽬評価
what-to-say（内容・論理）△ since は既知の事実に基づく説明に使いますShe spoke Japanese fluently since
she had lived in Japan for thirty years.
She spoke Japanese very fluently
because she has lived there for 30 years.

✕ 時制をそろえましょう✕場所を正しく記述しましょう(EMNLP2019, NAACL2019, EMNLP2019,
ACL2020, EMNLP2020, LREC2020)

論述の対話的指導  問 傍線部(1)「こうした〜築いてきた」とあるが、それはどういうことか。70字以内で説明せよ。

(BEA2019,
ACL-SRW2020)


(AIED 2019, FEVER 2019)34

東北大 先進的な翻訳・訂正技術
自動翻訳• 国際コンペ WMT-2020
東北大・理研・NTT合同チーム
参加全４タスクで優勝（英語-ドイツ語、英語-日本語、人手評価）

英語文法誤り訂正• 標準データで世界最高精度（EMNLP 2019）• 国際コンペ BEA 2019 で2位

The system is design to help student.
文法誤り訂正The system is designed to help students.

35

(Ito, Kuribayashi+ INLG 2019, EMNLP 2020)

英文ライティング支援
初期段階の下書きから流暢な文を生成
誤りを含む不完全な文
Our model (*) to the SemEval-2007 task and (*) good results.

流暢で完全な文
We applied our model to the Semeval-2007 task and obtained
good results.
We demonstrate that our model is able to achieve good results on
the Semeval-2007 task and outperforms other baselines.
The experimental results show that our model achieves comparable
performance on the Semeval-2007 task and yields good results.

36

(Ito, Kuribayashi+ INLG 2019, EMNLP 2020)

英文ライティング支援https://editor.langsmith.co.jp/37

(Ito, Kuribayashi+ INLG 2019, EMNLP 2020)

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(Ito, Kuribayashi+ INLG 2019, EMNLP 2020)

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2021年5月商用化

東北大学
全学生に
全機能を
無料提供!
（予定）

39

(Reisert+ AIED 2019, Singh+ FEVER 2019, Singh+ NLP 2021, 内藤+ NLP 2021)

論述の対話的指導 （中長期課題）
ディベートの論理構造を内容（意図）レベルで解析しフィードバックを生成する技術
立論

システムの解釈

フィードバック

attack反論（学習者）
support

論述の対話的指導へ（中期課題）

40

(Reisert+ AIED 2019, Singh+ FEVER 2019, Singh+ NLP 2021, 内藤+ NLP 2021)

論述の対話的指導 （中長期課題）

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学習・教育を支援する仕組みのデザインを考える「機械に何をさせて人間は何をするか」の丁寧な設計が必要
多様なプレーヤーが連携して検討・試行を積み重ねていくことが重要• 使い方– 日常の学習の支援– テストの採点支援• フィードバック– 答え？ ヒント？ 解説？
– インタラクション（★）

連携を実施中/協議中のパートナー

教育機関• 倫理問題– 技術導入の条件、ガイドライン

教育
施策

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学習者

• 作題技術– 自動化に適した問題？
• 信頼性– 品質保証の方法

研究
機関

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教育
産業

★
★

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まとめ
「データ科学の具現&道具」の両方を経験している

NLP人材に大いに期待してください。