【7月7日,8日】JHPCNシンポジウムをハイブリッド開催
20 Jun. 2022
スーパーコンピュータを運営する8大学センターによって運営される 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN)は、下記の要領で第14回シンポジウムを開催いたします。
https://jhpcn-kyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/ja/sympo/14th
JHPCNは今年度より新たに「大規模計算科学」「データ利活用・データ科学」という2つの課題分野で課題公募を行い、計算科学・計算機科学・データ科学を横断する多くの学際研究を推進しております。
実施済課題・実施中課題および萌芽課題の最新成果・計画を広く共有し、今後の学際研究の推進を図るべく、第14回JHPCNシンポジウムをハイブリッド方式で開催いたします。
今年度のJHPCNシンポジウムは、部分的に現地開催を復活させ、多彩な研究者間の交流と学際研究の発展を目指します。
また、自然言語分野の著名な研究者による招待講演も実施いたします。
参加は無料となっております。大学・研究機関・民間を問わず、幅広く研究者・学生の皆様、関連職種の皆様のご参加をお待ちしております。
【スケジュール】
■7月7日(木)
主催者挨拶・来賓挨拶
2021年度課題成果報告(口頭発表)
2022年度課題・萌芽課題ポスターセッション・ポスターインデキシング(1分間ポスター紹介)
■7月8日(金)
招待講演
2021年度課題成果報告(口頭発表)
※プログラムの詳細は今後HPにて更新予定です。
【現地会場】
東京コンファレンスセンター・品川(品川駅すぐ) https://www.tokyo-cc.co.jp/shinagawa/
現地会場での参加・聴講は、発表者もしくは事前登録者のみ可能です。その他の方はオンラインでご参加ください。
※登録無しで現地に来られた方は入場いただけません。
【招待講演のご案内】
自然言語処理、 機械学習分野で一線で活躍されているRui Zhang氏 (Penn State University)による招待講演を行います。ぜひご参加ください!
日時: 7/8 (金) 9:30 – 10:30
講演者: Rui Zhang 博士 (Penn State University)
参考ウェブサイト: https://ryanzhumich.github.io/
タイトル:Contrastive Learning for Natural Language Processing
要旨:Current NLP models heavily rely on effective representation learning algorithms. Contrastive learning is one such technique to learn an embedding space such that similar data sample pairs have close representations while dissimilar samples stay far apart from each other. It can be used in supervised or unsupervised settings using different loss functions to produce task-specific or general-purpose representations. In this talk, I will provide a gentle introduction to the fundamentals of contrastive learning approaches and the theory behind them. Then, I will describe our recent work on using contrastive text representation learning for few-shot named entity recognition in low resource domains.
【聴講者参加登録】
※注意:昨年度と異なり、発表者・委員会参加者として連絡済の方は重複になりますので参加登録は不要です。
参加費は無料です。招待講演のみの聴講も歓迎いたします。
聴講者の現地参加可能人数は50名です。希望者が50名を超えた時点でオンライン聴講のみ選択可能となります。登録はウェブサイトよりお願いいたします。
2019年7月に開催された第11回JHPCNシンポジウムの様子