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New 大規模Web情報分析システムWISDOM X「深層学習版」の試験公開を開始しました ()

大規模Web情報分析システムWISDOM Xは、大量のWebページを情報源として質問に回答するシステムです。 2015年に試験公開を開始した初期バージョンは、深層学習を用いた自然言語処理技術がそれほど成熟していなかったこともあり、深層学習技術を使っていませんでした。 一方で、今回試験公開を開始したWISDOM X深層学習版は、約350GBのWebテキストやNICTで構築した高品質かつ大量の学習データをBERTという巨大ニューラルネットワークに学習させ、さらにその独自改良版を用いることで、2015年に試験公開の初期バージョンよりも、広範な質問により高い精度で回答できるようになり、また、新たに「どうやって」(How-to)型の質問にも対応しました。 Web60億ページの情報を基に、例えば、「高齢者のケアができるAIを使った技術には何がある?」「花がきれいで、食べられる実をつける木で庭に植えるのに良いのは何?」、「ふわふわのパンケーキを焼くにはどうすればいい?」「AIはどうしたらCO2回収の技術の開発に貢献できる?」「AIが話題だけどなんでなん?」等、様々な質問に回答します。 www.wisdom-nict.jpにて商用目的を除き、どなたでもお試しいただけます。

New 自動並列化深層学習ミドルウェアRaNNC(ランク)をオープンソースで公開しました ()

大規模なニューラルネットワークの学習に際し、ネットワークを分割し並列化することで高速化を行うことができますが、これまでは複雑なネットワークの定義を人が書き換えて、並列化することが一般的でした。 自動並列化深層学習ミドルウェアRaNNC (Rapid Neural Net Connector; ランク)はPyTorchで書かれた通常のネットワークの定義を、人が変更しなくても、学習の速度を最適化しつつ、ネットワークをGPUのメモリに収まるように自動で分割し、並列での学習を行うことができるミドルウェアです。 これによって1枚のGPUで学習させることが難しかった巨大なニューラルネットワークを、複数のGPUを用いて、いわゆるデータパラレルとモデルパラレルのハイブリッドで、並列に学習させることが極めて容易になります。 現在、実際に50億個のパラメータを持った拡大版BERTの事前学習を約350GBのWebテキストを用いて行っており、今後さらに大きなネットワークでの学習を行う予定です。 また、RaNNCを適用可能なネットワークのアーキテクチャに基本的に制限はなく、画像認識用のニューラルネットワーク等でも動作を確認しております。 ニューラルネットワークの並列化を自動化するソフトウエアはこれまでにもいくつか提案されていますが、我々の知る限り、RaNNCほどの柔軟性、実用性があるものは他に存在しません。 RaNNCはオープンソースとしてGitHub で公開されており、MITライセンスで利用可能です。 商用目的を含め無償でご利用いただけます。

なお、RaNNCについては、並列分散処理分野におけるトップレベルの国際会議であるIPDPS(IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium)に採択されており、(プレプリント) GPU テクノロジカンファレンス(GTC)(2021年4月12-16日開催)でも概要について講演の予定です。

  • NICTプレスリリースへのリンク(2021年3月31日)
  • Automatic Graph Partitioning for Very Large-scale Deep Learning, Masahiro Tanaka, Kenjiro Taura, Toshihiro Hanawa and Kentaro Torisawa, In the Proceedings of 35th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS 2021), Portland, Oregon USA, May, 2021. (to appear)

防災チャットボットSOCDAの神戸市消防団での取組が第3回 日本オープンイノベーション大賞 総務大臣賞を受賞 ()

内閣府プロジェクト(SIP第2期)において推進されている「防災チャットボットSOCDA」の研究開発プロジェクト(大竹清敬上席研究員(データ駆動知能システム研究センター・耐災害ICT研究センター兼務)が参加)が、神戸市の消防団にて運用している「神戸市消防団スマート情報システム」に対し第3回日本オープンイノベーション大賞総務大臣賞の受賞が決定しました。

大規模ニューラルネットワーク学習ミドルウェアRaNNCに関する論文がIPDPS 2021に採択されました ()

データ駆動知能システム研究センターで開発している、大規模ニューラルネットワーク学習のためのミドルウェアRaNNC (Rapid Neural Network Connector)に関する論文が、分散並列処理のトップカンファレンスであるIPDPS 2021 (35th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium)に採択されました。

  • Automatic Graph Partitioning for Very Large-scale Deep Learning, Masahiro Tanaka, Kenjiro Taura, Toshihiro Hanawa and Kentaro Torisawa, In the Proceedings of 35th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS 2021), Portland, Oregon USA, May, 2021. (to appear)

防災チャットボットSOCDAのご紹介を行う動画を公開しました ()

内閣府プロジェクト(SIP第2期)の一環で、NICTが参画して研究開発している「防災チャットボットSOCDA」をご紹介する動画をYouTubeにおいて公開いたしました。NICT公式HPにおける CEATEC 2020 ONLINE 特別サイトからもご覧いただけます。

マルチモーダル音声対話システムMICSUSのご紹介を行う動画を公開しました ()

内閣府プロジェクト(SIP第2期)の一環で、NICTが参画して研究開発している「マルチモーダル音声対話システムMICSUS」をご紹介する動画をYouTubeにおいて公開いたしました。 動画の後半では高齢者を対象とした実証実験の様子や、最新版のMICSUSの対話シーンもご紹介します。 NICT公式HPにおける CEATEC 2020 ONLINE 特別サイトからもご覧いただけます。

NICTが開発したDISAANA, D-SUMMの技術を活用した商用サービス販売開始 ()

NICTは、災害時に発生する膨大な災害関連情報をリアルタイムに収集・情報分析することで、より適切な情報を提供し、状況把握・判断をリアルタイムに支援するリアルタイム社会知解析システムの研究開発に取り組んでいます。その一環として、自然言語処理技術を活用した対災害SNS情報分析システムDISAANA, 災害状況要約システムD-SUMMを開発するとともに、ビジネスライセンスの供与等による社会実装を進めて参りました。
このたび、日本電気株式会社(代表:新野 隆、以下NEC)が、これらのDISAANA, D-SUMMの技術を活用して、Twitter上の災害に関する膨大な情報をリアルタイムで解析・可視化するソリューション「高度自然言語処理プラットフォーム」の商用サービスの販売を開始することになりました。

情報通信月間推進協議会会長表彰「志田林三郎賞」を受賞 ()

鳥澤健太郎 (センター長) が、第70回「電波の日」及び令和2年度「情報通信月間」に当たり、電波利用又は情報通信の発展に貢献した個人及び団体、デジタルコンテンツの今後の創作活動が期待される者に対してする表彰の一環として、情報通信月間推進協議会会長表彰「志田林三郎賞」を受賞しました。 功績の概要は、「大規模 Web 情報分析システムや対災害 SNS 情報分析システムなど、世界最先端の自然言語処理技術を開発し、 我が国における自然言語処理技術の発展に多大な貢献をした」とされています。例年、本賞の授与は表彰式で行われていましたが、今年度はコロナウイルス感染防止のため、表彰式は行われず、表彰状の送付のみが行われました。

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令和2年度 志田林三郎賞 賞状

EMNLP2019発表 ()

自然言語処理分野の国際会議EMNLP-IJCNLP2019で以下の発表を行いました。
  • Event Causality Recognition Exploiting Multiple Annotators’ Judgments and Background Knowledge, Kazuma Kadowaki, Ryu Iida, Kentaro Torisawa, Jong-Hoon Oh and Julien Kloetzer, In the Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019), pp.5820--5826, Hong Kong, China, November, 2019. [PDF]

ACL2019発表 ()

自然言語処理分野の国際会議ACL2019で以下の発表を行いました。
  • Open Domain Why-Question Answering with Adversarial Learning to Encode Answer Texts, Jong-Hoon Oh, Kazuma Kadowaki, Julien Kloetzer, Ryu Iida and Kentaro Torisawa, In the Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019), pp.4227--4237, Florence, Italy, July, 2019. [PDF] supplementary materials

平成31年度文部科学大臣表彰 ()

大竹清敬水野淳太鳥澤健太郎が、平成31年度 科学技術分野の文部科学大臣表彰 科学技術賞(研究部門)を受賞しました。受賞研究テーマは「SNS情報の深い意味的分析に基づく被災状況把握技術の研究」です。
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平成31年度 科学技術分野の文部科学大臣表彰 科学技術賞(研究部門)受賞式