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JLR2024の仮プログラム

.eleventy.js

@@ -23,11 +23,28 @@ module.exports = function(eleventyConfig) {
     });
     eleventyConfig.setLibrary("md", markdownLib);
 
+    eleventyConfig.addFilter("sortDataByTime", (obj) => {
+        const sorted = {};
+        Object.keys(obj).sort((a, b) => {
+                let atime = obj[a].time.split("-")[0].split(":").map(Number)
+                let btime = obj[b].time.split("-")[0].split(":").map(Number)
+                return new Date(2024, 3, 15, atime[0], atime[1], 0) > new Date(2024, 3, 15, btime[0], btime[1], 0) ? 1 : -1;
+           }).forEach((name) => (sorted[name] = obj[name]));
+        return sorted;
+    });
+    eleventyConfig.addFilter("countSession", (obj) => {
+        if ( obj.panelists || obj.talks.length == 0 ) { return ""; }
+        var count = {"lt": 0, "normal": 0};
+        obj.talks.forEach((talk) => { count[talk.type] += 1; });
+        return "[" + `一般発表${count["normal"]}件` + ((count["lt"] > 0) ? `・LT${count["lt"]}件` : "") + "]";
+    });
+
     return {
         dir: {
             input: "src",
             output: "docs"
         },
-        pathPrefix: "/JLR2024/"
+        pathPrefix: "/JLR2024/",
+        markdownTemplateEngine: "njk"
     }
 }

docs/css/base.css

@@ -155,8 +155,8 @@ main h3:hover .heading-anchor {
 
 /* 特別講演 */
 #keynote #keynote_speaker {
-    margin-top: 1.6em;
-    font-size: 1.25em;
+    margin-top: 1.0em;
+    font-size: 1.1em;
     font-weight: bold;
 }
 #keynote .keynote_headning {
@@ -168,34 +168,49 @@ main h3:hover .heading-anchor {
 #keynote p {
     margin: 0;
 }
-
+.invite {
+    margin-top: 0px;
+    padding-top: 0px;
+    padding-bottom: 10px;
+    font-size: 1.1em;
+    border-bottom: 1px solid;
+}
+.invite h3 {
+    margin-top: 1em;
+    font-size: 1.1em;
+    border-bottom: 1px solid;
+}
 
 /* プログラムテーブル */
-table#program_table {
+#program_table {
     width: 100%;
     border-collapse: collapse;
     margin: 2em 0;
 }
-#program_table tr {
+#program_table .flex-item:nth-child(2) {
+    flex: 2;
+}
+#program_table .flex-row {
+    display: flex;
     border-bottom: 1px solid rgba(31,31,31,.25);
 }
-#program_table tr:last-child {
+#program_table .flex-row:last-child {
     border-bottom: 0;
 }
-#program_table tr:hover {
+#program_table .flex-row:hover {
     background-color: rgba(31,31,31,.1);
 }
-#program_table td {
+#program_table .flex-item {
     padding: 1em .5em;
 }
-#program_table td.program_time {
+#program_table .flex-item.program_time {
     text-align: left;
     width: 15%;
 }
-#program_table td a {
+#program_table .flex-item a {
     text-decoration: none;
 }
-#program_table td a:hover {
+#program_table .flex-item a:hover {
     text-decoration: underline;
 }
 

docs/index.html

@@ -40,20 +40,71 @@ <h1>日本語言語資源の構築と利用性の向上</h1>
   <div class="accoutn">Twitter公式アカウント<a href="https://twitter.com/jedws" target="_blank" rel="noreferrer">@jedws</a></div>
 </div>
 <h2 id="%E6%96%B0%E7%9D%80%E6%83%85%E5%A0%B1" tabindex="-1">新着情報 <a class="header-anchor" href="#%E6%96%B0%E7%9D%80%E6%83%85%E5%A0%B1"><span class="heading-anchor" aria-hidden="true">¶</span></a></h2>
-<p>2023/11/18 JLR2024公式Webサイトをオープンしました。<br/>
-2023/12/12 発表募集要項を公開しました。<br/></p>
+<ul>
+<li>2023/11/18 JLR2024公式Webサイトをオープンしました。</li>
+<li>2023/12/12 発表募集要項を公開しました。</li>
+<li>2024/2/13 JLR2024 一般発表申込を締切ました。</li>
+<li>2024/2/20 仮プログラム公開</li>
+</ul>
 <h2 id="%E8%B6%A3%E6%97%A8" tabindex="-1">趣旨 <a class="header-anchor" href="#%E8%B6%A3%E6%97%A8"><span class="heading-anchor" aria-hidden="true">¶</span></a></h2>
 <p>自然言語処理における各種タスクのモデルを訓練、評価、分析するためには、注釈付きコーパスや大規模言語モデル(LLM)などの言語資源が必要不可欠である。
 英語を中心に多くの言語資源が構築、公開されているが、日本語では多くない。
 この状況は、日本語における自然言語処理の迅速な発展を阻害する要因となっている。</p>
 <p>本ワークショップでは、日本語における言語資源の構築方法そのものに加えて、LLMなどのモデル構築方法、タスクの複合化、利用性を高めるためのライセンス設定など、言語資源の普及および応用を容易にするための研究について集中的に議論する。
 これによって、日本語言語資源の構築、公開の流れを加速し、日本語自然言語処理のさらなる発展および生産性向上につなげていきたい。</p>
+<div class="invite"><h2 id="招待講演">
+    招待講演：LLM構築におけるインストラクションの効果と人間とGPT-4による評価で観察されたもの<a class="header-anchor" href="#招待講演"><span class="heading-anchor" aria-hidden="true">¶</span></a>
+</h2><div id="keynote">
+<div id="keynote_speaker">講演者: 関根 聡 先生<small>(理化学研究所革新知能統合研究センター・言語情報アクセスチームチームリーダー)</small></div>
+<div class="keynote_headning">概要</div>
+<p>GPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が幅広い層から利用され、日本独自のLLMモデル構築にも興味が集まっている。我々はその中で重要なインストラクション「ichikara-instruction」を構築し、その効果を報告する。また、このインストラクションを利用して構築したLLMの出力に対し、人間による評価とGPT4を利用した評価を実施した。その比較分析とそこから観察されたものについて紹介する。発表時点では約1万のインストラクションが完成している予定であり、それを利用した実験から判明している事についても紹介する予定である。</p>
+<div class="keynote_headning">講演資料</div>
+<p>準備中</p>
+<div class="keynote_headning">略歴</div>
+<p>理化学研究所革新知能統合研究センター・言語情報アクセスチームチームリーダー。2024年4月からは情報学研究所LLM研究開発センター特任教授を兼任。1992年英国マンチェスター大学計算言語学部修士号。1998年ニューヨーク大学コンピューターサイエンス学部博士号取得後、1998年准教授、2007年准教授。パナソニック、ソニー、楽天などでの研究職を歴任。合同会社ランゲージ・クラフト創設。株式会社いちからにも参加。複数の企業の技術顧問も兼任。専門は自然言語処理。特に情報抽出、固有表現抽出、知識構築の研究に従事。</p>
+</div>
+</div>
+<h2 id="%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%A0%E3%83%86%E3%83%BC%E3%83%96%E3%83%AB" tabindex="-1">タイムテーブル <a class="header-anchor" href="#%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%A0%E3%83%86%E3%83%BC%E3%83%96%E3%83%AB"><span class="heading-anchor" aria-hidden="true">¶</span></a></h2>
+<p><a href="program">プログラムの詳細はこちらから</a><div id="program_table"></p>
+  <div class="flex-row">
+    <div class="program_time flex-item">9:30-9:35</div>
+    <div class="flex-item">オープニング</div>
+  </div>
+  <div class="flex-row">
+    <div class="program_time flex-item">9:35-10:55</div>
+    <div class="flex-item"><a href="program#午前＜１＞">午前＜１＞</a></div>
+  </div>
+  <div class="flex-row">
+    <div class="program_time flex-item">11:10-12:30</div>
+    <div class="flex-item"><a href="program#午前＜２＞">午前＜２＞</a></div>
+  </div>
+  <div class="flex-row">
+    <div class="program_time flex-item">12:30-13:30</div>
+    <div class="flex-item">昼休憩</div>
+  </div>
+  <div class="flex-row">
+    <div class="program_time flex-item">13:30-15:00</div>
+    <div class="flex-item"><a href="program#午後＜１＞">午後＜１＞</a></div>
+  </div>
+  <div class="flex-row">
+    <div class="program_time flex-item">15:15-16:45</div>
+    <div class="flex-item"><a href="program#午後＜２＞">午後＜２＞</a></div>
+  </div>
+  <div class="flex-row">
+    <div class="program_time flex-item">17:00-17:45</div>
+    <div class="flex-item"><a href="program#午後＜３＞">午後＜３＞</a></div>
+  </div>
+  <div class="flex-row">
+    <div class="program_time flex-item">17:45-17:50</div>
+    <div class="flex-item">クロージング</div>
+  </div>
+</div>
 <h2 id="%E3%82%B9%E3%82%B1%E3%82%B8%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%AB" tabindex="-1">スケジュール <a class="header-anchor" href="#%E3%82%B9%E3%82%B1%E3%82%B8%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%AB"><span class="heading-anchor" aria-hidden="true">¶</span></a></h2>
 <ul>
-<li>2023/11/18 (土)　　　　　　Webサイト公開</li>
-<li>2023/12/12 (火)　　　　　　JLR2024 発表募集要項公開、JLR2024 一般発表・ライトニングトーク申込受付開始</li>
-<li>2024/01/09 (火)　午前９時　NLP2024 参加登録受付開始</li>
-<li>2024/02/13 (火)　　　　　　JLR2024 一般発表申込締切・NLP2024 参加事前登録締切</li>
+<li><span class="expired">2023/11/18 (土)　　　　　　Webサイト公開</span></li>
+<li><span class="expired">2023/12/12 (火)　　　　　　JLR2024 発表募集要項公開、JLR2024 一般発表・ライトニングトーク申込受付開始</span></li>
+<li><span class="expired">2024/01/09 (火)　午前９時　NLP2024 参加登録受付開始</span></li>
+<li><span class="expired">2024/02/13 (火)　　　　　　JLR2024 一般発表申込締切・NLP2024 参加事前登録締切</span></li>
 <li>2024/02/20 (火)　　　　　　JLR2024 仮プログラム公開予定</li>
 <li>2024/02/27 (火)　　　　　　JLR2024 ライトニングトーク申込締切</li>
 <li>2024/02/28 (水)　　　　　　JLR2024 プログラム公開</li>
@@ -119,7 +170,8 @@ <h3 id="%E7%99%BA%E8%A1%A8%E8%B3%87%E6%96%99%E6%8F%90%E5%87%BA%E6%9C%9F%E9%99%90
 <li>2024/03/10 (日)</li>
 </ul>
 <h3 id="%E7%99%BA%E8%A1%A8%E7%94%B3%E8%BE%BC%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%A0" tabindex="-1">発表申込フォーム <a class="header-anchor" href="#%E7%99%BA%E8%A1%A8%E7%94%B3%E8%BE%BC%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%A0"><span class="heading-anchor" aria-hidden="true">¶</span></a></h3>
-<p><a href="https://forms.gle/MLS2nmuGMdnYkqcG7">JLR2024発表申込フォーム</a></p>
+<p>※発表申込は締め切りました。</p>
+<!-- [JLR2024発表申込フォーム](https://forms.gle/MLS2nmuGMdnYkqcG7) -->
 <h2 id="%E5%8F%82%E5%8A%A0%E7%94%B3%E8%BE%BC" tabindex="-1">参加申込 <a class="header-anchor" href="#%E5%8F%82%E5%8A%A0%E7%94%B3%E8%BE%BC"><span class="heading-anchor" aria-hidden="true">¶</span></a></h2>
 <p>本ワークショップは言語処理学会第30回年次大会(NLP2024)の併設ワークショップとして開催されます。
 本ワークショップにおける発表・参加のためには<a href="https://www.anlp.jp/nlp2024/">NLP2024</a>に参加登録（有料）を行う必要があります。