人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第23回)
SIG-AM-23-10

SIGIR2019 参加報告
Report on SIGIR2019
野本 昌子 1∗

Bhattacharjee Anupam1

ヤフー株式会社
Yahoo Japan Corporation
1

1

Abstract: The 42nd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development
in Information Retrieval (SIGIR 2019) took place in Paris, France in July 2019. A total of 426
papers for the full paper track were submitted and reviewed with an acceptance rate of 19.7%.
About 73.8% of the accepted papers were related to neural network, distributed over about 95.5%of technical sessions.

はじめに

1

SIGIR1 は情報検索 (Information Retrieval，以下 IR)
分野のトップカンファレンスで，ACM SIGIR2 が後援している国際会議の中でも歴史が古く，1978 年から毎年開催されている．従来は欧米で開催されていたが，近年はアジア・オセアニア，南北アメリカ，ヨーロッパを順に回っている [1]．周辺分野には自然言語処理，人工知能，データマイニング，ヒューマン・コンピュータ・
インタラクション等がある [2]．
本稿では SIGIR2019 の参加報告として，概要，動向，
論文の一部と国内のコミュニティの動向を紹介する．

2

SIGIR2019

2.1

概要

SIGIR2019 はパリのシテ科学産業博物館で，7 月 21
日から 25 日まで開催された．表 13 に SIGIR2016-2019の開催概要を示す．今回のプログラムも例年通りチュー
トリアルとワークショップが各 1 日，本会議が 3 日間であった．
参加者数は SIGIR2012 から SIGIR2015 にかけては減少傾向にあったが ([3] p.9)，SIGIR2016 から盛り上がりを見せ，日本開催の SIGIR2017 で 900 名を超えたが，今回は 1,025 名とさらに記録を更新した．
∗ 連絡先： ヤフー株式会社

千代田区紀尾井町 1-3
E-mail: mnomoto@yahoo-corp.jp
1 SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval
2 検索・情報アクセス分野の国際学会 ACM の IR の分科会 SIGIR(Special Interest Group on Information Retrieval). 本稿で国際会議 SIGIR との区別のため，以降，’ACM SIGIR’ と記す.
3 表中，フルペーパー，ショートペーパー，デモ，SIRIP の数字
は採択数または採択数/投稿数 (採択率) を示す．

前回のスポンサーは 4 カ国の企業で，米国の IT 系，
小売／ e コマースと中国の IT 系の企業が多かった [4]．
今回のスポンサー（表 24 ）は 9 カ国に増えたが，中国の企業は大幅に減少した．米国企業はあまり変化がな
いが，アップルがプラチナスポンサーとして加わった．
運営に関する新しい試みとしてはイベントアプリ
Whova5 の使用が参加者に推奨され，会期中のスケジ
ュール管理やコミュニケーション等のツールとして約
1,200 アカウント6 で利用された．
SIGIR2019 のワードクラウド (図 17 ) では Search(検索) より Recommendation(推薦) や Learning(学習) 等が目立つ．

図 1: SIGIR2019 ワードクラウド

2.2

投稿・採択状況

図 3 に SIGIR のフルペーパーの投稿数，採択数，採択率の推移 (1999〜2019 年) を示す8 ．今年は昨年を上
4 [5] pp.xlii-xlv，[6] pp.xxxviii-xxxix，[7] pp.xxxv-xxxvi，[8]pp.xvii-xviii を元に作成した．SIGIR2016 から SIGIR2018 のスポンサーに該当する場合，表中に’*’ を付している．
5 https://whova.com/
6 ただし，企業等の組織アカウントも含む.
7 オープニングの Program Chair’s Welcome のスライドより．
8 [5]Publication, Overall Acceptance Rate の表より作成した.

ー 58 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第23回)
SIG-AM-23-10

表 1: SIGIR2016-2019 の概要
会議 (回)
会期
開催地
参加者数
フルペーパー
ショートペーパー
デモ
チュートリアルワークショップ
SIRIP(Industry Track)

SIGIR2019(42)July 21-25
Paris, France
1,025
84/426 (19.7%)
108/443(24.4%)
21/46(45.7%)
11
8
9/12 (75.0%)

SIGIR2018(41)July 8-12
Ann Arbor Michigan, USA
740
86/409 (21.0%)
98/327 (30.0%)
18/36 (50.0%)1110
9/16 (56.3%)

SIGIR2017(40)Aug 7-11
Tokyo, Japan911
78/362 (21.5%)
121/398 (30.4%)
17/36 (47.2%)
885

SIGIR2016(39)July 17-21
Pisa, Italy
566
62/341 (18.1%)
104/339 (30.7%)
21/35 (60.0%)12712

表 2: SIGIR2019 のスポンサー
国
アメリカ

分類
IT

小売/e コマース
韓国
中国
日本
インド
オーストラリア
スウェーデン
フランス
ドイツ

IT
IT
IT, 小売/e コマース
IT
IT
音楽
IT
メディア
e コマース

企業
MicrosoftIBM
GoogleFacebook
Bloomberg
Apple
ebay
amazonNAVER
HUAWEI
RakutenShareChat
Appen
Spotify
Criteo AI Lab
Technicolor
Zalando

2018
∗
∗
∗
∗
∗

2017
∗
∗
∗
∗

2016
∗
∗
∗
∗
∗

∗
∗
∗

∗
∗
∗
∗
∗

∗
∗

図 2: SIGIR2019 国別投稿数，採択数の分布∗∗∗

表 3: フルペーパーの国別分布の推移
会議
SIGIR2019
SIGIR2018
SIGIR2017
SIGIR2016

1位
中国 (43%)
中国 (34%)
米国
米国 (34%)2位
米国 (26%)
米国 (30%)中国
中国 (23%)回る 426 本のフルペーパーが投稿されたが採択数は昨年並みの 84 本で，採択率は 19.7%とやや難化し (昨年は 21.0%)，SIGIR1999 から SIGIR2019 の平均採択率
19.3%と同程度である．
国別での投稿・採択状況は SIGIR2017 から上位で変化が見られる．中国は SIGIR2017 で投稿数はトップであったが，採択数で米国に及ばなかった ([3] p.11)．しかし，SIGIR2018 から採択数でも首位に立ち，今回はさらに米国との差を広げている (表 39 )．また，SIGIR2019の国別投稿数，採択数の分布 (図 210 ) を元に採択率を比較すると，中国は 25.5%(採択数 36 件, 投稿数 141 件)
で米国の 22.2%(採択数 22 件, 投稿数 99 件) を上回っている． さらに，フルペーパーの著者の国別分布 (SIGIR
2016-2019)(図 411 ) でも，2016 年の時点では米国がトッ
9 [5]p.iii, [6]p.iii, [9]p.6, [8]p.v より作成した．
10 オープニングの Program Chair’s Welcome のスライドより．
11 [6]p.iii,[8]p.v を元に作成した.

図 3: フルペーパーの投稿数，採択数，採択率の推移(1999-2019 年)
プ (25%) で，中国は 2 位 (23%) であったが，2017 年に逆転し，回を重ねるごとに割合を増やしている．
次に日本の投稿・採択状況については，今回は投稿数，採択数とも 6 位である (図 2)．日本人の著者を含むフルペーパーの採択例 (SIGIR2016〜2019) を表 412に示す．SIGIR2019 では少なくとも 3 本が採択されている．日本の組織についてはアカデミアに偏っており，
早稲田大学，筑波大学，京都大学から採択されている．

SIGIR 全体でのフルペーパーの著者の所属グループ
12 SIGIR2019 については著者名から日本人らしいと主観で判断した人名を選んだ．他の回について網羅的な調査はしていない．また，
TOIS (ACM Transactions on Information Systems) のジャーナ
ル論文の著者は含めていない．

ー 59 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第23回)
SIG-AM-23-10

図 4: フルペーパーの著者の国別分布 (SIGIR’16-’19)
表 4: 日本人著者のフルペーパー採択例 (SIGIR’16-’19)
年 (Session)
2019 (7A)(2C)(1A)
2017 (1A)(4A)(6B)
2016 (1A)(5B)

組織:著者 (*:筆頭)
Tetsuya Sakai*(早稲田大)
Makoto P. Kato(筑波大), Masatoshi Yoshikawa(京都大)Kenta Takatsu(Cornell 大)
Tetsuya Sakai*(早稲田大)
Tetsuya Sakai(早稲田大)
Sosuke Shiga*, Hideo Joho(筑波大)Tetsuya Sakai*(早稲田大)
Tetsuya Sakai(早稲田大)の分布（SIGIR2016〜2019）(図 513 ）はアカデミアが多いが，SIGIR2017 以降，企業の著者も少しずつ増えている．
フルペーパーの企業別著者数（SIGIR2016〜2019）（図 614 ）を見ると，上位を除き，全体として年による入れ替わりが激しく，継続的に採択されている企業は少ない．今回の上位は Alibaba，Microsoft，Google の順
で，Microsoft は SIGIR2016 以降，常に 1 位か 2 位で安定しており，Alibaba と Google は今回急増している．

図 6: フルペーパーの企業別著者数 (SIGIR2016-2019)

2.3

図 5:
フルペーパーの所属グループ別著者数(SIGIR2016-2019)13 [10] の full paper の著者の所属，[11], [12], [13] のプログラムの著者の所属を元にアカデミア，企業，両方，それ以外に分類した.
14 [10] の full paper の著者の所属，[11], [12]，[13] のプログラムの著者の所属を元に作成した.

トラック

SIGIR2019 のトラック構成を表 5 に示す．今回は (g)Evaluation のトラックが追加された15 ．前回はトラッ
ク別に投稿，選考が行われたが，今回は 1〜2 トラックを選択して投稿が行われ，選考は投稿論文全体で行われた16 ．
SIGIR2019 のトラック別投稿・採択状況を図 7 に示
す．今回は (d) コンテンツ分析・推薦・分類，(a) 検索とランキングに関連する論文の投稿が多く，(d) は前回も最も投稿数が多い (124 本，全投稿の 30%) トラックであった ([6] p.iii)．今回，関連する論文の採択が多かったトラックも (d) と (a) だが，前回採択数が多かったト15 他にトラック名の変更があり，(b) は 2018 年は Search andRanking (Core IR), (d) は Content Recommendation, Analysis
and Classiﬁcation であった．
16 したがって SIGIR2018, SIGIR2019 のトラック別論文の分布は単純に比較できない．

ー 60 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第23回)
SIG-AM-23-10

表 5: SIGIR2019 のトラック構成(a) Search and Ranking(b) Future Directions(c) Domain-Speciﬁc Applications(d) Content Analysis, Recommendation and Classiﬁcation(e) Artiﬁcial Intelligence, Semantics, and Dialog(f) Human Factors and Interfaces(g) Evaluation

図 8: アプリ (Whova) 上のセッション別参加登録数とlike 数の分布 (SIGIR2019)

2.5

図 7: トラック別投稿・採択状況 (SIGIR2019)
ラックは (c) 特定分野の応用 (20 本，全採択の 23%)，(f)Human Factors とインターフェイス (20 本，同 23%)であった ([6] p.iii)．

2.4

セッション

2019 年のセッション別論文数17 は推薦 (3A,7C)，適合性と評価 (7A,9B) が順に多い．推薦に関する論文が多い傾向は 2016 年から続いており [4]，今回の推薦のセッションの論文を見ると RecSys, WWW 等，周辺分
野も含め他の国際会議の参照が多く，研究コミュニティ
間の融合が進んでいるように見受けられる．また，新しいセッションとしては解釈性と説明性に関するもの(3B)，昨年，New IR Application のセッションで研究例が見られたファッションマッチ (9A)，クロスモーダ
ル検索に関するもの (7B) 等がある．
前述のイベントアプリ Whova 上の各セッションの参加登録数と like 数の分布を図 8 に示す18 ．参加登録数の多かったセッションは順に 7A（適合性と評価 1），1C（検索意図），3B（解釈性と説明性），1A（ランキング
学習 1），4B（クエリ），2C（知識とエンティティ）である．like 数が特に多かったのは 2C，続いて 1C，7A
で，like 数が 20 件以上のセッションは 7C（推薦 2）を除き，参加登録数が 100 件以上であった19 ．
17 同じ名前のセッションがプログラム上複数の時間に分かれている場合はまとめて 1 セッションとカウントした.
18 アプリの使用は推奨に留まり必須ではなかったため，参加登録数，like 数は参考値である．
19 アプリ上で like は参加登録の有無とは独立にマークできる．like
数と参加登録数の積率相関係数は 0.79．

ニューラルネットに関する動向

SIGIR2016 の基調講演で Christopher Manning 氏(スタンフォード大学) は SIGIR にも深層学習が急速に浸透すると予想し ([14], p.72)，SIGIR2017 の Neu-IR20のオープニングでは約 4 分の１の論文が neural IR に関するものであり，「ニューラルネットの年 (The yearof the Neural Nets)」と報告された．
そこで，SIGIR2019，SIGIR2018 のフルペーパー21
を対象にニューラルネット (以下，NN と略す) に関する論文かどうか調べた22 ．図 9，図 10 に各々セッショ
ン単位のフルペーパーの論文数と NN 関連の論文数を示す．
SIGIR2018 のフルペーパーは約 46.0%（40/87 本）がNN 関連であったが，SIGIR2019 では約 73.8%（62/84
本）と大幅に増加した．
セッション単位では，SIGIR2018 では約 73.1%（19/26）のセッションに NN 関連の論文が分布していたが23 ，
SIGIR2019 では約 95.5%(21/22) に広がっている．SIGIR2019 のセッションで NN 関連の割合が大きいもの
は推薦（3A, 7C)，質問応答（2A), 対話（5A）, ファ
クトチェック，プライバシーと Legal（3C）, Personalization と個人情報の検索（6B）, 多言語とクロスモー
ダル検索（7B）, ファッションマッチ（9A）, Hashing（8B）等である．
SIGIR2018 で NN 関連の割合が大きかったセッショ
ンは New IR Applications, Conversational Systems,
Question Answering, Hashing & Embedding であった．
このうち New IR Applications のセッションの論文はク
20 Neural Information Retrieval のワークショップ. https://neuir.weebly.com
21 テクニカルセッションのフルペーパーのうち，TOIS(ACM
Transactions on Information Systems) のジャーナル論文を除く．
22 該当するかどうかの判断は基本的にはキーワード文字列 (’neuralnet’，’deep learning’ 等) ベースで行った．future work のみに出現するなど，出現位置から非該当と容易に判別できるものは除いたが，NN の手法と提案手法の比較等は NN 関連としている．
23 同じ名前のセッションがプログラム上複数の時間に分かれている場合はまとめて 1 セッションとカウントした.

ー 61 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第23回)
SIG-AM-23-10

図 9: セッション別のフルペーパーとニューラルネット
関連の論文数 (SIGIR2019)
ロスモーダル検索と分野特有の知識を利用したマッチン
グに関するものであり，これらに対応する SIGIR2019のクロスモーダル検索関連 (7B) とファッションマッチ
(9A) のセッションの論文も全て NN 関連である．また，その他の対話関連, 質問応答, Hashing 関連のセッションについても同様に今回も NN 関連が多い24 .
特に NN 関連の論文の増加が目立つのは推薦 (3A,
7C) のセッションである．また，Knowledge Base やEntities 関連 (2C) でも NN 関連の研究が増えている．
NN 関連の論文の手法に関するキーワードでは attention が頻出するが (約 40 件25 )，attention mechanism と明記されているものは約 18 件，BERT は約 4
件, Transformer が少数あった．他の手法では RNN 系が多く，RNN, GRU，LSTM が各 15 件程度26 ，Seq2Seq
が約 3 件あった．次に多かったのは CNN 系で，CNN が
約 14 件，VGG と GCN が各 2,3 件あり，他には GAN
が約 2 件あった．

2.6

受賞論文

Best paper は Wang ら [16] のオンラインのランキ
ング学習に関する研究で，Dueling Bandit Gradient
Descent（DBGD）を改良し，クエリの重みの異なるラ
ンキングから合成した検索結果をユーザに提示し，ユー
ザからのクリックを元にモデルを更新する際， ユーザの実際の評価対象から外れたものに起因するノイズを除去して勾配予測の variance を小さくする手法を提案した．

図 10: セッション別のフルペーパーとニューラルネッ
ト関連の論文数 (SIGIR2018)

Test of Time Award27 は，情報検索の評価指標 nDCG の改良版 (α-nDCG) を提案した Charles Clarke
ら [17] に贈られた．

2.7

基調講演

マサチューセッツ工科大学のクロフト教授は情報検索におけるインタラクションの重要性について講演し[18]，ユーザーインタラクションに関する情報検索研究の歴史を振り返り，質問応答や対話的検索におけるイ
ンタラクションや研究例を紹介した．
フランス国立情報学自動制御研究所の Research Director のシュミド氏は，目に見える世界の自動理解というテーマで講演した [19]．合成データを用いた人体のパーツの認識や，動画と音声を VideoBERT で対応づけたマルチモーダルデータを用いた弱教師学習で，料理ビデオ中のアクションを分類した例，時間依存性(temporal dependency) や人とオブジェクトの関係のグラフを用いたビデオ中のアクションの検出例，Graph
Neural Networks や RPN(Region Proposal Network)，
attention 等を用いた行動予測の研究等を紹介した．今後の研究の方向性としては現実世界とのインタラクショ
ンからの学習を挙げた．

2.8

チュートリアル

今回は表 6 に示す 11 のチュートリアルがあった28 .
24 SIGIR2019 のセッションでは各々5A, 2A, 8B に対応する．
25 調査は論文中のキーワード文字列の出現を調べたもので，手法の正確な分布ではない．
26 各々Bi-directional RNN, Bi-GRU 各数件, Bi-LSTM 約 8 件を含む．

27 過去 10-12 年の ACM SIGIR がスポンサーの会議で最もインパクトの大きかった論文に贈られる賞.
28 http://sigir.org/sigir2019/program/tutorials/

ー 62 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第23回)
SIG-AM-23-10

表 6: Tutorial (SIGIR2019)
Tutorial(a) Building Economic Models and Measurement of Search(b) Eﬀective Online Evaluation for Web Search(c) Learning to Rank in theory and practice(d) Deep Chit-Chat(e) Example-driven Search(f) Explainable Recommendation and Search(g) Web Table Extraction, Retrieval and Augmentation(h) Deep Natural Language Processing for Search Systems(g) Extracting, Mining and Predicting Users Interests from Social Networks(h) Fairness and Discrimination in Retrieval and Recommendation(i) Learning to Quantify

トピック
検索の経済モデルと評価指標．情報フォレージング理論等．
Web 検索のオンライン評価．
ランキング学習の理論と実際．勾配ブースティング，NN 応用，Unbiased Learning 等．
Deep Learning のチャットボットへの応用．
example ベースの検索．
説明可能な推薦と検索．
Web テーブル抽出，検索，拡張．
産業界からみた検索システム向けの Deep Learning ベースの自然言語処理．
ユーザの意図のマイニング，ソーシャルネットワークからのマイニング，評価等.
検索，推薦における Fairness(公平性)．
Quantiﬁcation(定量化).

Yandex と Facebook による (b) Web 検索のオンラ
イン評価のチュートリアル [15] では，オンライン評価
指標の構築等の他に，Yandex でのオンライン実験の実例を取り上げ，オンラインテスト実施の重要性，限界やバイアス等の問題など，得られた教訓を紹介した．

2.9

SIRIP

SIRIP29 は，企業での IR の応用に関するもので，今回は 4 セッションが行われた30 ．
Netﬂix からはストリーミングサービスのコンテン
ツ検索の事例紹介があった [20]．Netﬂix 上の検索には’Fetch’（検索するタイトルが決まっている場合）,’Find’（特定の俳優等，要求は明確だが該当するタイトルが不明の場合），’Explore’（ジャンル名等，より広範な条件で探したい場合）の 3 種類がある．検索の少なくとも 13%は利用できないコンテンツに関するものと推定され，その場合にどのような推薦が望ましい
か，また検索結果と推薦をどう組み合わせるか等，課題が多い．入力時のユーザの負担を軽減するにはイン
スタントサーチが有効であるが，検索クエリは Web 検索に比べて文字数も語数も少なく，検索意図の解釈が難しい．また，クエリ入力時のキーストロークを少な
くしたいが，ハングルの入力等，システムによってはクエリより文字数が増える場合もある．ユーザの行動
データを重視し，従来の情報検索の範囲を超えたアプ
ローチが必要とのことである．

2.10

2019）で，全体として事実性や倫理問題に関するトピッ
クを扱うものが多くなっている．
対話エージェントとインタラクションに関するワー
クショップ WCIS201932 では Facebook から AI ボット
同士の交渉の研究が紹介された．複数の種類の品物をどう分けるか交渉するが，相手のボットにとっての商品の価値は知らされず，対話から推測する．対話の応答候補をいくつか生成しておき，その後の展開を推定
して最終的にもっとも reward(報酬) が高くなる発話を選ぶ，dialogue rollouts という手法が有効である．

2.11

今回のトレンドを以下にまとめる．

• NN 関連の論文がさらに増加 (フルペーパーの約73.8%，テクニカルセッションの約 95.5%)．
• 国別では中国が躍進中．投稿数，採択数とも首位.
• トラック別投稿数は前回に続きコンテンツ分析・推薦・分類が多く，続いて検索とランキングが多い．
• セッション別論文数は推薦，適合性と評価が多い．
• 新しいセッションは解釈性と説明性 (3B)，ファッションマッチ (9A)，クロスモーダル検索関連(7B) 等．
• 参加登録の多かったセッションは適合性と評価(7A)，検索意図 (1C)，解釈性と説明性 (3B)，ランキング学習 1(1A)，クエリ (4B)，知識とエンティティ(2C) 等．
• 新しいワークショップは対話エージェント関連，
情報の事実性や IR の倫理問題に関するもので，全体として後者に関するトピックが増えている．

ワークショップ

今回は表 7 に示す 8 ワークショップがあった31 ．新しいワークショップは，対話エージェントに関するもの（WCIS2019），情報の事実性に関するもの (ROME2019)，
IR における Fairness，Accountability，Conﬁdentiality，Transparency，Safety に関するもの（FACTS-IR
29 SIGIR Symposium on IR in Practice
30 SIGIR2016，SIGIR2017 では各 3 セッション，SIGIR2018 では 6 セッションであった.
31 http://sigir.org/sigir2018/program/workshops/

SIGIR2019 のトレンド

2.12

論文紹介

前述のアプリで参加登録数または like 数の多かった
セッションから一部の論文を紹介する．
32 https://sites.google.com/view/wcis/

ー 63 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第23回)
SIG-AM-23-10

表 7: Workshop (SIGIR2018)
Workshop
WCIS2019
FACTS-IR 2019EARS 2019
BIRNDL 2019
OSIRRC 2019NewsIR ’19
ROME 2019
ECOM ’19

2.12.1

回
1
1
2
4
3
3
1
3

トピック
対話エージェント，インタラクションシステム．
IR における Fairness(公平性), Accountability, Conﬁdentiality , Transparency(透明性), Safety(安全性).
説明可能な推薦と検索.
ビブリオメトリクスによるデジタルライブラリの検索と自然言語処理.
ad hoc 検索のテストコレクションを用いた replicability チャレンジ.
ニュース情報検索. データジャーナリズム, フェイクニュース, ファクトチェック, ニュース推薦等.
ファクトチェック, 事実と異なるニュースの検出, ソーシャルメディアへの誤情報拡散の分析等.
e コマース.

7A: Relevance and Evaluation 1

2.12.4

Sakai ら [21] は評価指標自体の評価として，adhoc 検索の指標と diversiﬁed IR(多様化検索) の指標 (計 30)を対象にユーザの preference との相関を調べた．実験に参加した 15 名に対してクエリと 2 種類の検索結果を個別に提示し，適合性については全体としてクエリにより適合している検索結果，多様性についてはより多くのユーザを満足させる検索結果を選択させる実験を行った．参加者の preference と指標の一致を調べたところ，適合性については adhoc 検索でよく用いられる指標 (例：nDCG) はよく合っていたが，多様性の指標
では意図意識型 (intent-aware) の指標の結果が良くな
かった．

2.12.2

1C: Search Intents

Zhang ら [22] は，ユーザの検索意図を捉える分散表
現空間を学習する GEN Encoder を提案した．クエリ
は検索意図を表すには不十分な場合もあるが，クリックが似ているクエリは意図も近いと考え，クリックを
検索意図を表す implicit なフィードバックとして学習
し，クリックが同じクエリが近くなるように分散表現
空間にマッピングする．さらにマルチタスク学習で精度を高めている．

2.12.3

2C: Knowledge and Entities

Imrattanatrai ら [23] はテキストからのエンティティのプロパティ集合の認定を knowledge graph(以下 KGと略す) を利用してゼロショット学習で行う方法を提案した．例えば歌手のエンティティについてその作品(アルバム，トラック) との関係を表すプロパティ(’album’，’track’) を認定する場合，KG の各プロパティに相当する情報を含む連結トリプルから，連結述語に対する主語 (歌手) と目的語 (アルバム，トラック) を抽出し，これらを含む文を学習に利用する．KG のプロパ
ティの埋め込み方法は KG の異なる部分を用いて比較した．さらにエンティティのタイプを用いて精度を高めている．

3B: Interpretability and Explanability

Balog ら [24] は transparency(透明性) と scrutabilityを備えた推薦システムを提案した．ここで scrutabilityとはシステムが認識したユーザの preference をユーザ
自身が直接編集して修正できることである．提案シス
テムは transparency を保ちながら従来システムと同等の性能である．また，scrutability についてはシステムの出力した preference とユーザの認識が異なる場合が多く，ユーザによる修正で改善の余地があることを示した．

3

国内のコミュニティの動向

2017 年 12 月に ACM SIGIR の地方支部である東京
支部33 が誕生し，国内外の研究コミュニティの交流の促進のため，SIGIR 関連のセミナー等のイベントや会員向けの情報発信を行っている．2019 年 10 月には今回のSIGIR2019 を含む情報アクセス系の国際会議の論文の読み会 (IR Reading2019 秋)34 を開催した．また，情報検索研究における日本のプレゼンス向上のため，同分
野の国際会議に投稿予定の論文を対象にしたメンタリ
ングワークショップ POWIR を開催しており，今回は論文 2 本が SIGIR2019 で採択された．次回の POWIR
2020 Winter35 は 2020 年 1 月に開催予定である．

4

おわりに

IR のトップカンファレンス SIGIR2019 が 2019 年 7月にパリで開催され，過去最多の 1,025 名が参加した．
フルペーパーは昨年を上回る 426 本が投稿され，採択率は 19.7%とやや難化した (昨年は 21.0%)．国別では投稿数，採択数とも中国の首位が続く．NN に関連する研究はテクニカルセッションの約 95.5%，フルペー
パーの約 73.8%に広がった．全体として推薦に関する論文が多い傾向が続いている．

33 Tokyo ACM SIGIR Chapter，http://sigir.jp/
34 http://sigir.jp/post/irreading_2019fall/
35 http://sigir.jp/post/2019-10-17-powir2020winter/ー 64 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第23回)
SIG-AM-23-10

SIGIR202036 は 2020 年 7 月 25 日から 30 日まで中国の西安で開催される．ACM SIGIR 東京支部では SIGIR2020 等の投稿論文のメンタリングワークショップ
POWIR を 2020 年 1 月に開催する．SIGIR2020 では
日本からさらに多くの投稿と採択があることを願っている．

[14] Christopher Manning: Natural Language Inference, Reading Comprehension and Deep Learning,https://nlp.stanford.edu/manning/talks/
SIGIR2016-Deep-Learning-NLI.pdf (2016)参考文献[16] Huazheng Wang, Sonwoo Kim, Eric McCord-Snook,
Qingyun Wu, Hongning Wang: Variance Reduction
in Gradient Exploration for Online Learning to Rank,
Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR
Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp.835-844 (2019)[1] SIGIR: List of SIGIR Locations and History, http://sigir.org/general-information/history/ (accessed Nov 9, 2019)[2] Toshihiro Kamishima: ML, DM, and AI Conference Map, http://www.kamishima.net/archive/
MLDMAImap.pdf (accessed Nov 9, 2019)[3] 欅 惇志: SIGIR2017 参加 (開催) 報告-会議概要とニューラルネットな情報検索-, 第 11 回テキストアナリティ
クス・シンポジウム, http://www.ieice.org/~nlc/
attachment/NLC20170908-SIGIR-2017-Keyaki.pdf(2017)[4] Masako Nomoto, Riku Togashi, Shogo Suzuki, Hiroaki Shiino: SIGIR2018 参加報告, 第 20 回人工知能学会インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会 (SIG-AM-20-06), pp.36-43 (2018)[5] Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR
Conference on Research and Development in Information Retrieval, https://dl.acm.org/citation.
cfm?id=3331184 (2019)[6] The 41st International ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information
Retrieval, https://dl.acm.org/citation.cfm?id=
3209978 (2018)[7] Proceedings of the 40th International ACM SIGIR
Conference on Research and Development in Information Retrieval, https://dl.acm.org/citation.
cfm?id=3077136 (2017)[8] Proceedings of the 39th International ACM SIGIR
conference on Research and Development in Information Retrieval, https://dl.acm.org/citation.cfm?
id=2911451 (2016)[9] Arjen de Vries,
Hang Li,
Ryen White:
ACM SIGIR 2017 - Opening - PC Chairs,
https://www.slideshare.net/arjenpdevries/
acm-sigir-2017-opening-pc-chairs (2017)[10] ACM SIGIR 2018 Conference Organization: ACM
SIGIR 2018 Accepted Papers, http://sigir.org/
sigir2018/accepted-papers/ (2018)[11] SIGIR2019, http://sigir.org/sigir2019/ (2019)[12] SIGIR2017, http://sigir.org/sigir2017/ (2017)[13] SIGIR2016, http://sigir.org/sigir2016/ (2016)[15] Alexey Drutsa, Greb Gusev, Eugene Kharitonov,
Denis Kulemyakin, Pavel Serdyukov, Igor Yashkov:
Eﬀective Online Evaluation for Web Search,https://research.yandex.com/tutorials/
online-evaluation/sigir-2019 (2019)[17] Charles L.A. Clarke, Maheedhar Kolla, Gordon V.
Cormack, Olga Vechtomova, Azin Ashkan, StefanBüttcher, and Ian MacKinnon: Novelty and diversity in information retrieval evaluation, Proceedingsof the 31st annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information
retrieval, pp.659-666 (2008)[18] W. Bruce Croft: The Importance of Interaction for
Information Retrieval, Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR Conference on Research andDevelopment in Information Retrieval, p.1 (2019)[19] Cordelia Schmid: Automatic Understanding of the
Visual World, Proceedings of the 42nd International
ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, p.3 (2019)[20] Sudarshan Lamkhede, Sudeep Das: Challenges in
Search on Streaming Services: Netﬂix Case Study,
Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR
Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp.1371-1374 (2019)[21] Tetsuya Sakai, Zhaohao Zeng: Which Diversity Evaluation Measures Are ”Good”?, Proceedings of the
42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval,
pp.595-604 (2019)[22] Hongfei Zhang, Xia Song, Chenyan Xiong, Corby
Rosset, Paul N. Bennett, Nick Craswell, Saurabh Tiwary: Generic Intent Representation in Web Search,
Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR
Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp.65-74 (2019)[23] Wiradee Imrattanatrai, Makoto P. Kato, andMasatoshi Yoshikawa: Identifying Entity Properties
from Text with Zero-shot Learning, Proceedings ofthe 42nd International ACM SIGIR Conference on
Research and Development in Information Retrieval,
pp.195-204 (2019)[24] Krisztian Balog, Filip Radlinski, Shushan Arakelyan:
Transparent, Scrutable and Explainable User Models for Personalized Recommendation, Proceedings ofthe 42nd International ACM SIGIR Conference on
Research and Development in Information Retrieval,
pp.265-274 (2019)36 http://sigir.org/sigir2020/

ー 65 ー