# コロナ禍で国際会議へ現地参加してみた！

金子 正弘 $\dagger$

## 1 はじめに

本稿では, 2022 年 5 月 22 日 27 日にアイルランドのダブリンで開催された 60 th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)と 2022 年 7 月 10 日〜15 日にアメリカのシアトルで開催された Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL) について報告する. ACL と NAACL はともに自然言語処理分野のトップカンファレンスとして見なされている. 両会議ともハイブリット開催であり，金子はどちらも現地参加した.

## 2 会議の概要

## 2.1 ACL 2022

今回の ACL は 60 周年の記念開催であり，3,267 人の参加者のうち 1,578 人は現地参加, 1,689 人はリモート参加であった。 オンラインでの口頭発表は Underline 上での Zoom, ポスター発表は GatherTown を用いて行われた。投稿された 3,378 本の論文のうち 701 本が本会議に採択され，採択率は $20.75 \%$ であった. また, Findings に関しては 361 本が採択された。 スペシャルトラックの "Language Diversity: From Low-Resource to Endangered Languages" には 94 本の投稿があり 24 本が本会議に，11 本が Findings に採択された．查読プロセスにおいては，ARRに 9 月は 312 本 (再投稿 7 本), 10 月は 363 本（再投稿 7 本）が投稿されたのに対し，最終締切の 11 月は 2,916 本（再投稿 208 本）と投稿が殺到した。そのため, 查読件数を分散し査読者の負荷を軽減するという ARRの目標は実現できていないと感じた.

最優秀論文としては “Learned Incremental Representations for Parsing”, 最優秀スペシャルテーマ論文には "Requirements and Motivations of Low-Resource Speech Synthesis for Language Revitalization”，最優秀資源論文としては “DiBiMT: A Novel Benchmark for Measuring Word Sense Disambiguation Biases in Machine Translation”，最優秀言語的洞察論文には “KinyaBERT: a Morphology-aware Kinyarwanda Language Model”が選ばれている.

金子は "Interpretability for Language Learners Using Example-Based Grammatical Error Correction" という論文 (Kaneko et al. 2022b)の口頭発表とポスター発表を行った. 事例ベースのモデルにおける解釈性が言語学習者に有益であることをを明らかにした。そして, “Sense Embeddings are also Biased - Evaluating Social Biases in Static and Contextualised Sense Embeddings" という共著論文 (Zhou et al. 2022) もポスター発表があった. この発表では, 多義語を考慮した埋め込みにおける差別的なバイアスを評価する方法とデータを提案した．久しぶりの現地発表であったが, 多くの人が聞きに来て活発な議論ができた.

## $2.2 \quad$ NAACL 2022

1 月と 2 月に合計 2,103 本の論文が ARR に投稿され，442 本が本会議に，209 本が Findings に採択された。それぞれ $22 \%$ と $41 \%$ の採択率である. 投稿件数は過去の NAACL と比較して最高を記録し，初めて 2,000本を超えた. スペシャルトラックの “Human-Centered Natural Language Processing”には, 52 本の投稿があり 14 本が採択された.

最優秀新タスク\&資源論文には “Automatic Correction of Human Translations”，最優秀効率論文には “FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms”，最優秀新タスク論文として“FRUIT: Faithfully Reflecting Updated Information in Text”, 最優秀手法論文として “NeuroLogic A*esque Decoding: Constrained Text Generation with Lookahead Heuristics”, 最優秀スペシャルトラック論文として “User-Driven Research of Medical Note Generation Software”が選ばれた.

金子は “Gender Bias in Masked Language Models for Multiple Languages” という論文 (Kaneko et al. 2022a)の口頭発表を行った. 対訳データと英語の単語リストだけを使うことで，さまざまな言語で事前学習モデルの公平性を評価する手法を提案した. さらに, “ExtraPhrase: Efficient Data Augmentation for Abstractive Summarization” (Loem et al. 2022)という共著論文のポスター発表もあった。この論文では, 抽出型要約と言い換えによる生成型要約の訓練デー夕拡張を提案している.

## 3 コロナ禍での国際会議

ACL 2022 と NAACL 2022 はどちらもハイブリッド開催であり, ACL はコロナ禍が始まって以降 ACL 系の国際会議では初めての現地開催であった. ACL 2022 の時と比較して NAACL 2022 の時の方がコロナ対策は世界的に緩和されていた。この章では入出国や会場でのコロナ対策について報告する.

まず入出国については，アイルランドとアメリカどちらも入国時に PCR 検査の結果は必要なく，ワクチン接種の証明さえあれば問題なく入国することができた。なお，アメリカ入国の場合は，ワクチン接種記録を含む渡航書類を事前にネットで申請するかチェックイン時に書類

図 1 ACLのソーシャルイベントのご飯

図 2 NAACL のソーシャルイベントの展示

をもらい記入する必要がある．トランジット先によってはワクチン証明や陰性証明の提出が求められる可能性があるため，それらをできるかぎり必要としない空港を探した。帰国時はアイルランドとアメリカどちらも出国前 72 時間以内の PCR 検查証明書提出が必須であり，あらかじめオンラインでの事前検疫手続が可能な MySOS アプリに陰性結果を登録した. MySOSを使うことで到着時の手続き時間を短縮することができる。チェックイン時や搭乗までの待ち時間に MySOS やワクチン証明の提示を求められた。現地での PCR 検查に関しては, 厚労省フォー マットで検查結果を作成してくれる検査場を現地日本大使館の検査機関リストから選び検查を行った．ダブリンからの帰国時は成田空港でも PCR 検查が行われ，到着してから空港を後にするまで 2 時間以上かかった。一方，アメリカからの帰国時は水際対策の緩和により到着時の $\mathrm{PCR}$ 検査はなかったが，空港での混雑を避けるために機内に 30 分近く待機したり，長いこと空港内を歩き回り MySOS や陰性結果を提示する必要があったため合計 1 時間近くかかった。各国のコロナ対策は情勢に合わせて目まぐるしく変わるため，その都度各自で国や大使館ホームページなどで確認する必要がある。例えば，アメリカへの入国には PCR 検查が必要であったが直前に不要になった。

会場でのコロナ対策に関しては, 両会議ともマスク着用が強く推奨され，会場では多くの参加者がマスクを着用していた，ポスター発表では発表者は基本的にマスクをつけていたが，口頭発表の時は多くの発表者がマスクを外していた，図 1 と図 2 のようにソーシャルイベントはコロナ以前の上うに開催され，そこではほとんどの参加者はマスクをしていなかったので注意が必要であった. ACL のソーシャルイベントでは密を避けるためにフロアごとに人数制限があっ

た. さらに， ACL と NAACL 両方で名札にシールを貼ることで自分のソーシャルディスタンスを表明できるようになっていた。例えば，ACLでは名札に赤, 黄, 緑のシールを貼ることができた. 赤は距離を必要とする, 黄はボディータッチ禁止, 緑は握手とハグ OKを意味する。そして, 会議中の健康状態を把握できるように, 会場では無料のコロナ検査キットが配布されていた。使用義務はなかったが，毎日自分で検査してから会場に向かう参加者もいた，なお，著者は会期中にコロナに感染しなかったが，NAACL でコロナに感染した方の体験談ブログ 1などもあり参考になると思われる.

このようにどちらの会議も多くの工夫が行われていたが, 一方でハイブリット開催ならではの問題もいくつかあった. 例えば, オンラインのポスターセッションの時間帯が, 現地のイベントや食事と重なり参加することが困難であった. そのためか, 多くのオンラインポスターセッションは盛り上がりに欠けた。さらに， 口頭発表ではオンラインとオフラインの切り替えがうまくいかずに，オフラインの発表者が発表者ツールを使えないことがあった．また，発表者はオンラインとオフライン両方の発表と資料作成が必要であり, 作業負荷がコロナ以前と比較して上がっていることも改善の余地があると感じた。このように現地とオンラインでの会議の連携をとることの難しい面もあるが，現地にいながらも招待講演や発表の録画を見直すことができることはありがたかった. そして, やはり対面で研究について議論したり親睦を深めることは何事にも変え難い経験たと思った.

## 4 おわりに

本稿では，主にコロナ禍における国際会議の現地参加について報告した，今後ますますハイブリット開催の国際会議は増えていくと思われる。しかし, 今回 ACL 2022 と NAACL 2022 に参加した所感としては，コロナ以前と比較して日本からの参加者が少ないと感じた．そのため,本稿がコロナ禍での学会参加について報告することで, 日本からの参加者が少しでも安心して国際会議に参加できる手助けになれば幸いである.

## 参考文献

Kaneko, M., Imankulova, A., Bollegala, D., and Okazaki, N. (2022a). "Gender Bias in Masked Language Models for Multiple Languages." In Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Lan-

guage Technologies, pp. 2740-2750, Seattle, United States. Association for Computational Linguistics.

Kaneko, M., Takase, S., Niwa, A., and Okazaki, N. (2022b). "Interpretability for Language Learners Using Example-Based Grammatical Error Correction." In Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 7176-7187, Dublin, Ireland. Association for Computational Linguistics.

Loem, M., Takase, S., Kaneko, M., and Okazaki, N. (2022). "ExtraPhrase: Efficient Data Augmentation for Abstractive Summarization." In Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: Student Research Workshop, pp. 16-24, Hybrid: Seattle, Washington + Online. Association for Computational Linguistics.

Zhou, Y., Kaneko, M., and Bollegala, D. (2022). "Sense Embeddings are also Biased - Evaluating Social Biases in Static and Contextualised Sense Embeddings." In Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 1924-1935, Dublin, Ireland. Association for Computational Linguistics.

## 略歴

金子正弘：2016 年北見工業大学工学部情報システム工学科卒業. 同年, 首都大学東京 (現東京都立大学) システムデザイン研究科博士前期課程に進学. 2018 年博士前期課程修了. 同年, 首都大学東京システムデザイン研究科博士後期課程に進学. 2019 年より日本学術振興会特別研究員 (DC2) を経て, 2021 年博士後期課程修了. 博士 (情報科学). 同年より東京工業大学情報理工学院研究員. 現在に至る.