プログラムが確定しました こちらからダウンロードできます。

予稿集に投稿できるのは第51回大会発表者のみで、投稿は任意です。 原稿提出締切：8月16日（土） 予稿集原稿の投稿規程およびテンプレートはこちらからダウンロードできます。メニューバーの「ファイル」から「ダウンロード」を選択し、Microsoft Word (.docx) を選択するとダウンロードできます。 予稿集原稿はこちらのフォームからご提出ください。

2025年度開催の第51回大会の大会実行委員会は、以下のメンバーで構成されています。 委員長：田畑 智司 委員： 今尾 康裕 小島 ますみ 菅原 裕輝 鈴木 大介 南澤 佑樹 森下 裕三

2025年度開催の第51回大会は、下記の内容で実施したします。 日時：2025年9月2日（火）〜9月3日（水） 会場：大阪大学箕面キャンパス 内容：講演、シンポジウム、ワークショップ、会員研究発表、総会等 発表募集：6月1日（日）〜7月15日（火） 会場案内 会場は大阪大学箕面キャンパスです 最寄り駅の箕面船場阪大前駅から徒歩約3分でアクセス可能です Google Maps 最寄駅からのアクセス

日時： 2025年9月2日（火）18:15–20:15 場所： 大阪大学箕面キャンパス外国学研究講義棟3階　食堂「レインボー」 会費： 一般　6,000 円、学生　4,000円 申し込み期限： 予定人数を前もって連絡する必要がございますので、8月23日（土）までにお申し込みください。 キャンセルポリシー： 8月24日まで無料、8月25日〜8月28日は会費の50%、8月29日以降のキャンセルは会費の100% のキャンセル料をいただきます。キャンセルのご連絡は、事務局 (jaecs.hq [at] gmail [dot] com) までお願いいたします。 懇親会への参加はこちらのフォームよりお申し込みください。

2025年度開催の英語コーパス学会第51回大会の発表募集は終了しました。

本大会における基調講演の登壇者、タイトル、および概要が決定しました。 「確率的なオウム」にできること、またそれがなぜできるのかについて 登壇者： 横井 祥（国立国語研究所） 概要： 巨大データに潜むパターンを計算機で発見し処理する技術が著しく発展したことを契機に、人間の言葉を自在に「読み」また「書く」ことのできる人工知能システムが次々と登場しています。これらのシステムは一体どのような仕組みで動いており、また人間とはどのような点で異なるのでしょうか。本講演では、数理と技術で説明がつく範囲でかつ直観的に大規模言語モデルの能力とその機序を説明したいと思います。さらに、これらの数理や技術を深めていった先で、ヒトの言語や知性について何がわかり得るのか、また何がわかり得ないのかについて議論できればと思います。

大会当日のプログラムを PDF 形式で公開しました。 プログラムのダウンロード

本大会におけるワークショップの登壇者およびタイトルが決定しました。 「CasualConcではじめるトピックモデリング入門」 登壇者： 今尾 康裕（大阪大学） 藤田 郁（九州大学） 概要： トピックモデルは、共起情報を元にコーパス内の語を分類し、意味的なつながり持つ単語群にまとめる統計手法です。事前の学習データや辞書を必要とせず、「意味」にアプローチできる点が大きな特徴であり、他のテクストマイニング手法とは大きく異なっています。言語や文学の研究でも幅広く応用されていますが、実際に使用、分析するにはTerminalやコマンドプロンプトといったCUIアプリケーションを利用する必要があります。また、図式化や解釈を行うためには、出力結果にさらに複数の処理を施さねばならず、実行方法や出力の扱い、解釈に戸惑うこともあるかもしれません。 本ワークショップでは、トピックモデル分析の基本的な概念と前処理について解説をしたのち、macOS用GUIコーパス分析アプリであるCasualConcのトピックモデル分析機能を利用して、ハンズオン形式で操作方法を紹介し、出力結果の読み取りやグラフの解釈などについて提案します。

本大会におけるシンポジウムの登壇者、タイトル、および概要が決定しました。 「生成AI時代のコーパス研究」 (Corpus Studies in the Age of Generative AI) 各講師の発表タイトル（登壇順）： 水本 篤（関西大学） 発表タイトル：「生成AIを英語コーパス研究で利用するときに知っておくべきこと」 宮川 創（筑波大学） 発表タイトル：「古代末期の修道院文献の間テクスト性ネットワーク：大規模言語モデルによる探知と分析」 Laurence Anthony（早稲田大学） 発表タイトル：「生成AIとコーパス言語学の融合：クラウド／ローカル型モデルの活用に向けて」 概要： 本シンポジウムでは、生成AI時代のコーパス研究 (Corpus Studies in the Age of Generative AI) と題し、3名の発表者がそれぞれの行ってきた生成AIを使用したコーパス研究やツール開発の紹介を行う。 第1発表者の水本は、生成AIと英語コーパスを活用した研究を近年進めている。本発表では、研究やツール開発を通じて明らかになった、英語コーパス研究における生成AI活用時の注意点を紹介する。特に、文脈やニュアンスの解釈、一貫性に課題があるため、専門家による確認と解釈が不可欠であることを実例とともに示す。 第2発表者の宮川は、コプト語で書かれた古代末期の修道院文献を対象に、Claudeおよび自身が開発したTHOTH AIを用いて、聖書や教父文献からの隠れた引用や引喩などを自動検出する手法を開発した。LLMの文脈理解能力により、従来困難であった大規模な引用ネットワークの抽出と修道院間の知識伝播パターンの可視化が可能となった。発表では、実例を示すとともに、低資源言語（コプト語）の課題について議論し、計算言語学と文献学を融合させた新手法を提案する。 第3発表者のアントニは、大規模言語モデル（LLM）と従来のコーパス分析手法がそれぞれ持つ固有の強みと課題に注目する。現在のLLMは質的な解釈に優れている一方で、定量的な分析には限界がある。これに対し、従来のコーパス手法は定量分析に適しているが、得られた結果の質的・主観的な解釈は依然として人間に依存している。本発表では、こうした特徴をふまえ、AntConcコーパス分析ツールに新たに追加されたAIプラットフォームの活用事例を紹介する。このプラットフォームの大きな特徴は、大手クラウドベースの高性能LLMに加え、教育現場などで扱う機密性の高い個人データに対応するための小規模なローカルLLMも選択できる点にある。この新たなフレームワークは、AIとコーパスを統合した言語研究および教育の新たな可能性を切り開くものである。