英語コーパス学会 (JAECS) 2025年度開催の第51回大会のサイトです。

- 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
当日参加の場合:
会員は無料、非会員は2,000円当日現金払いとなっております。
当日のメインエントランスは3階になります。箕面キャンパス前の駅改札を出てから、右に折れ、長いエスカレータを登り、登った先で左手にまっすぐ歩くとキャンパス入り口が見え、階段を使うことなくエントランスに到着することができます。
英語コーパス学会 (JAECS) 2025年度開催の第51回大会のサイトです。
当日参加の場合:
会員は無料、非会員は2,000円当日現金払いとなっております。
当日のメインエントランスは3階になります。箕面キャンパス前の駅改札を出てから、右に折れ、長いエスカレータを登り、登った先で左手にまっすぐ歩くとキャンパス入り口が見え、階段を使うことなくエントランスに到着することができます。
プログラム、大会資料および予稿集が完成しました。 プログラムはこちらから、大会資料はこちらからダウンロードできます。 予稿集は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) 締め切りました 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) 締め切りました 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 当日のメインエントランスは3階になります。箕面キャンパス前の駅改札を出てから、右に折れ、長いエスカレータを登り、登った先で左手にまっすぐ歩くとキャンパス入り口が見え、階段を使うことなくエントランスに到着することができます。 Google Maps 最寄駅からのアクセス
大会資料が完成しました こちらからダウンロードできます。
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。 申し込みは終了しました。 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。 締め切りました。
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。