8月22日（日）

朝6時半起床。今日の午前中はNLP-KEはないので、増村君の希望により「中華民族園」を見学する予定。

7時頃食事。野菜っぽい物とお粥。だんだん飽きてきた。

食事の後、支度をして、8時過ぎに出発。昨日雨だったので、今日は北京では珍しい青空。

地下鉄の阜成門駅から西直門で13号線に乗り換える。写真はフランス風月餅。

そのあと知春路で10号線に乗り換え、北土城で降りる。

すぐ近くが中華民族園で、オリンピック公園の隣にあるはず。左手は何も見えないが、中華民族園のはずだ。

中華民族園は、中国に暮らす56の民族の建物と暮らしが展示してあるテーマパークで、「中国にはたくさんの民族がいるけどみんな仲良しで、決して独立運動とか暴動なんか起きてませんよ～」というデモンストレーションでもあるようだ。「世界に中国を理解してもらい、我々も自分を知る」というのがこのテーマパークのキャッチフレーズらしい。

中華民族園はだだっ広いので、とりあえず入り口を探してさまよう。入り口近くには巨大なトーテムポールがある。

民族園は北と南の2つの地区に分かれていて、道路の上にかかる橋で両側を行き来する。チケット売場と入場口は南にあったので、まずチケットを買って中へ。大人90元。

入ったところに滝があり、バックには（民族園とは関係ないが）IBMの変な形のビルがある。妙な組み合わせ感。

入って左は小高くなっていて、一体が蔵族（チベット）エリア。ちなみにチベットと台湾のエリアが他と比べて飛び抜けて大きいところに何かを感じる。単に人数の問題かもしれないけどさ。

チベットエリアに上ると、ちょうど歌と踊りを披露しているところだった。ひらひら袖の男女の踊りだが、チベットってこんなんだったのかなあ。そのあと歌も披露されたが、なんか中国の歌謡曲っぽい。

隣にあるマニ車をとりあえず回す。御利益がありますように。

門巴(Monba)族。高床式の丸太小屋。

羌(Qiang)族。石造りの要塞のような家。

土(Tu)族。

土族の家の中。神様たちと一緒に毛様が祀られていた。

ここで猫発見。人なれしていて、我々の前まで歩いてきて、寝転がってアピール。

　

景頗(Jingpo)族。南方系。

部屋の中はシンプル。中庭にはトーテムポールみたいなもの。

阿昌(Achang)族。

哈尼(Hani)族。

佤（Va）族。

ちょうど歌と踊りをやっていた。男女ペアになって踊る。小道具でキセルとか使っていた。

布朗(Blang)族。

苗(Miao)族。中庭には高い梯子みたいなのが立っていて、周りに太鼓が置いてある。時間になると梯子乗りみたいなのをやるらしいが、見られなくて残念だ。

　

拉祜（Lahu)族。

水苗族（？パンフレットには書いてなかった）

彝(Yi)族。

建物は割と立派な作り。

そこから下に降りる。途中のトウモロコシ畑で草刈りをする農民（本当は違うが）たち。

降りたところには土の遺跡を模した塀がある。あたりは資材置き場兼作業場みたいなところで、木くずが散乱している。お客様が通る場所とは思えん。

布依(Buyei)族。巨大な酒樽がある。

下に降りると田んぼの向こうに水車がある。回ってはいない。

ここで子猫たち発見。逃げない。

鼓楼。特に何族ということはないようだ。

鼓楼の下の猫たち。客からえさをもらっている。

侗(Dong)族。

池にかかっている橋（風雨橋）を望む。

京族。

達斡尓(Daur)属。

鄂倫春(Oroqen)族。オロチョンですね。木の皮でできたテントみたいな家と毛皮の服が展示されていた。

満(Man)族、要するに満州族。清のメイン民族だったため建物も展示も豪華。

錫伯(Xibe)族。

朝鮮族。なぜかこれだけ英語表記がKorean。国と民族が紛らわしい気がするが。

ここには食堂があって休める。ちょっと疲れたので、アイスを食って一休みした。

高山族の展示の裏手なのだが、民族模様的落書きが。

というわけで台湾の高山(Gaoshan)族。エリアが広い。

エリアは小高くなっていて、上には家と櫓がある。

池にはカヌー。

倉庫みたいなもの。

傣(Dai) 族。どう見てもタイのような気がするんだけど、でも国のタイは泰なんだよねえ。

なんだかわからないけど竜。水を吹く能力があるらしい。

貴賓室。それにしては質素。屋根は海藻らしい。

撒拉(Salar)族。イスラムっぽい。サラセン？

これで北半分の敷地を見終わった。南半分の敷地とは橋でつながっていて、橋のたもとはチベット街にある。というわけでもう一度最初のチベット街に登る。ついでにお土産屋を物色し、トートバッグと鉦を買う。鉦は、撥でこすると音が出るもの。同じようなのをガラス器でやっているのを以前コルテオ（サーカス）で見たことがある。

で、敷地をつなぐ橋（民族大橋）の中はこんな感じ。

橋を渡ったところは白(Bai)族。エリアが広く。街が作りこまれている。

お堂の中。

狭い通路から中庭に入ると展示室があり、様々なものが展示してある。

纏足用の靴。

苗族の銀の飾り物。

土家(Tujia)族。ちょっと小高い所にある。

油を搾るための小屋。石臼代わりの円形の溝が見える。

摆手堂。由来はよくわからない。

敷地のてっぺんから鳥の巣がよく見える。

壮(Zhuang)族。

川のわきに水車。回ってない。

仫佬(Mulao)族。

中央広場の端に立つ巨大なパゴダ。

広場は何かのイベントの準備中だった。向こう側が「主展館」で食堂もあると表示されているのだが、行ってみると営業しておらず、中は荒れていて廃墟のように見える。ここ本当に通っていいのかな？という雰囲気。

遥(Yao)族。

民族園の裏にあるホリデイイン。景観に配慮して、民族園側の壁がこんな感じになっている。

敷地の中央の川を挟んで反対側に橋みたいなものが見える。

毛南(Maonan)族。

[イ乞][イ老](Gelao)族。

水(Shui)族。

そこから降りると大草原エリア。これは蒙古(Mongol)族。

鄂温克(Ewenki)族。エヴェンキですね。オロチョンとよく似ている。

回族。中は見られない。

橋のほうにある観音様。石窟のレプリカのようだ。

塔塔尓(Tatar)族。このへんから西域の香り。

維吾尓(Uygur)族。この展示は建物の上にある。建物の中はショッピングセンターだが、民族園の中からは入れない。ここに上がるには狭い階段を登らなければならなくて、誰もいないし中はちょっと荒れた感じ。テーマパークというよりは廃墟めぐりに近いテイスト。

こんな感じの塔が建っている。くどいようだが下はショッピングセンター。

ウイグルから降りてきて奥に行くと出口があり、そこから退場。ショッピングセンターの横に出る。12時ちょっと前。なんとかタクシーを拾って首都師範大学へ。特に問題なく到着してほっとする。食堂に行ってみたらそれほど混んでいなかったので、そのまま昼食。エサの雰囲気が漂う。

12時半頃食べ終わり、2階に。昨日と同じく、コーヒーショップでコーヒーを飲みながらしばし日記を付けたり。今日の午前は記述が大変だ。増村君は神妙な顔で発表スライドのコピーを眺めている。

14時からNLP-KEのセッション。最初のInformation Retrievalのセッションでは増村君の発表がある。

○Document Expansion using Relevant Web Documents for Spoken Document Retrieval（東北大）
増村君の発表。発表自体はよくできたと思う。質問はなし。

○Weakly Supervised Relevance Feedback based on an Improved Language Model
No Show。

○Optimizations for Item-based Collaborative Filtering Algorithms (Tsinghua Univ.)
協調フィルタリングの改良。各項目の欠損値に対して、項目の平均値で埋めるか、あるいは分散を考えて欠損値を推定する。従来の方法とどう違うのか疑問だったが、座長が質問タイムを5秒で終了したため質問し損ねた。

○Information Retrieval by Text Summerization for an Indian Regional Language (MSRIT)
インドの言語であるカンナダ語による情報検索と文書要約。どうでもいいトリビアルな前説を延々と続けすぎ。どこがこの発表のポイントなのかわからない。 UTF-8が何なのかの説明とか、ステミングとは何かの説明なんかする必要ないのに。説明するならカンナダ語のステミングはほかの言語に比べてどうかという説明をすべき。

○Pragmatic Analysis Based Query Expansion for Chinese Cuisine QA Service System (Xihua Univ.)
任先生との共著。お料理の自然言語QAシステム。「麻婆豆腐の作り方」みたいな質問をする。ドメインが限定されているので、質問の内容とタイプによってアドホックな知識を使ってクエリを拡張する。一般的な情報検索ではrecallが重要だが、QAのための検索ではむしろprecisionのほうが重要という主張はなるほどと思った。具体的な内容は今一つ理解できない。

○Chinese Patent Retrieval based on the Pragmatic Information (BUPT/徳島大)
中国語の特許検索。特定分野での検索で、プラグマティクスを使って検索結果の精度を上げるというのは前の発表と同じ。だが、ここでのpragmatic informationがどういうものか（例はあったのだが）がよく理解できなかった。

○Detection of Users Suspected of using Multiple User Accounts and Manipulating Evaluation in a Community Site（龍谷大）
筆頭著者の学生がバスケの試合でこられないということで指導の先生が説明。Yahoo!知恵袋での自作自演を見破る方法。「特定の質問者と回答者の組み合わせが多すぎる」「特定の質問者が特定の回答者にベストアンサーを与えすぎる」「文のスタイルが似ている」という基準を使う。最初の基準はバスケット分析と同じだと思う。文体の類似判定はMaxEnt。紹介された自作自演疑惑の例がおもしろかった。

○Bagging to Find Better Expansion Words (Fudan Univ.)
クエリ拡張の方法。「疑似類似文書フィードバック」では、元クエリで検索された上位文書に含まれるキーワードを使ってクエリを拡張する。ここでは実際にそれが有効であることを実験で検証。また、難しいクエリには拡張が有効だが、簡単な（高い精度が得られる）クエリには有効ではないこともわかった。そのあとバギングを使うクエリ拡張の方法を説明したのだが、時間がなくて内容をはしょっていたのでよくわからなかった。

各発表はぎりぎり短く、質問時間もほとんどなしで、予定時間よりも15分遅れて終了。このセッションではいくつかおもしろい発表もあったのだが、No showが1件しかなかったために時間が足りなくて（！）残念だった。

16時からはMachine Translation 2のセッションを聞く。普段機械翻訳の話はあまり聞かないのだが、もう一つのセッションよりもましそうだったので。

○Improving Phrase-based SMT Model with Flattened Bilingual Parse Tree
No Show。

○Passive and Active Contribution to Multilingual Lexical Resources through Online Cultural Activities
No Show。

○A Novel Chinese-English ON Translation Method Using Mix-language Web (Northeastern Univ.)
ON はOrganization Nameの略。英語と中国語の両方で書かれたWebページから組織名翻訳のための情報を得ようというアイデア。組織名が入力されたときに、CRFでその中から未知語になる要素を検出し、それを除いた要素を翻訳して候補を出す。次に、元の組織名＋翻訳候補（2言語混合クエリ）をクエリとしてWebを検索し、翻訳前と翻訳後の組織名が入っていそうなページを得る。さらに、得られたページから翻訳後の組織名らしいところをルールベースで探す。おもしろい方法だが、何かの言語→英語の翻訳にしか使えなさそう。

○A Method of Mining Bilingual Resources from Web Based on Maximum Frequent Sequential Pattern (Shenyang Aerospace Univ.)
2言語で書かれたwebページを探し、そこから2言語の翻訳ペアを探す方法。対象は中国語と日本語。発表を聞いても、問題設定がよくわからなかった。

○Designing Effective Web Mining-Based Techniques for OOV Translation （徳島大）
2 言語で書かれたwebページから、未知語の翻訳情報を得る方法。完全な対訳でなく、「名前（その翻訳）」みたいなパターンも対象。このパターンが見つかったとしても、どことどこが対応するのかを同定するのが課題。ここでは英語と中国語の翻訳が対象なので、まず中国語の未知語を「意味的翻訳」「音的翻訳」「混合」に分類する。それぞれのカテゴリごとに、未知語を部分翻訳してクエリを構成し、あらかじめ集めておいたリボジトリからパターンを検索する。また、未知語を要素に分解してそれぞれ翻訳し、その組み合わせでどれが一番多いのかをGoogle先生に聞いてみる方法も提案。最後に様々な翻訳候補から良さげな物を出現頻度ベースで選ぶ。

○Anusaaraka: An Expert System based Machine Translation System
No Show。

○A Hybrid-strategy Method Combining Semantic Analysis with Rule-based MT for Patent Machine Translation (Beijing Normal Univ.)
中国語の特許文書中の、長ったらしい文を何とか翻訳するのが課題。このため、従来のルールベースの機械翻訳に意味解析を導入。著者が提唱するHNC (Hierarchical Network of Concept)理論の一部のlv(logic-verb)原理を使う。正直言ってあまり興味が持てない。提案法による翻訳結果よりもGoogleオンライン翻訳の方がBLEU値が高いとか。Boitet先生から「評価にBLEUを使ったら統計翻訳にかなわないので、ほかの指標（ポストエディット時間とか）を使ったらどうか」というコメントがあった。

○Generating English-Persian Parallel Corpus Using an Automatic Anchor Finding Sentence Aligner (U of Tehran)
昨日ペルシャ語のスペルチェッカの発表をした人が発表。必ずしも対訳ではない翻訳を元の文章と対応させる方法。方法はDP。文間の類似性は単に単語数の差を見ているだけ。計算時間を短縮するため、人間がアンカーを選ぶこともできる。英語とペルシャ語で試して、精度99.4%ぐらい。高々60ページぐらいの文間の対応をDPで求めるのに計算量を気にするあたりが怪しい。

セッション終了後、夕食をチケットで食べることができるのだが、いつもの食堂でエサのように食べるのも残念な雰囲気なので、どこかに食べに行くことにした。前回北京に来たときに前門が工事中だったので、前門あたりにいって何か食べるのはどうかということで、前門を目指す。

大学を出たところでタクシーを探すが、なかなか空車がこない。10分ぐらい粘って、ようやく空車のタクシーを拾うことができた。前門まではハイウェイを使うが、混んでいて結構時間がかかった。

前門の近くでタクシーを降り、歩いていく。