令和8年3月25日（水）にThe 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics（EACL）2026 Student Research Workshop（SRW）において、工学部工学科コンピュータ科学コース4年の西田祥人さんが筆頭著者の発表「Probabilistic Bilingual Subword Segmentation with Latent Subword Alignment」がBest Paper Awardを受賞しました。

本賞は、同ワークショップに投稿された185件の中から、特に優れた１件の研究成果に対して授与されました。

西田さんの研究は、機械翻訳や多言語自然言語処理において重要となるサブワード分割について、複数言語間の対応関係を考慮しながら確率的に最適化する新たな手法を提案したものです。従来は考慮されていなかった対訳サブワード間の対応関係を潜在的に推定することにより翻訳に最適なサブワードに分割する手法で、翻訳精度や多言語処理性能の向上が期待されます。

本研究成果は、自然言語処理分野における基盤技術の発展に寄与するものとして高く評価されました。

 

　　　　　　　　 　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　表彰式のようす　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　　　　　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　著者写真

On March 25, 2026, at the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2026) Student Research Workshop (SRW), Mr. Shoto Nishida, a fourth-year undergraduate student in the Computer Science Course of the Department of Engineering, Faculty of Engineering, was awarded the Best Paper Award for his presentation titled “Probabilistic Bilingual Subword Segmentation with Latent Subword Alignment.”

This award was presented to the most outstanding research paper selected from among the 185 submissions to the workshop.

Mr. Nishida’s research proposes a novel method for subword segmentation, an essential technique in machine translation and multilingual natural language processing. By latently estimating alignments between bilingual subwords, which have not been explicitly considered in conventional approaches, the proposed method enables segmentation into subwords that are better suited for machine translation. This work is expected to contribute to improvements in translation accuracy and multilingual processing performance.

This achievement has been highly recognized as a significant contribution to the advancement of fundamental technologies in the field of natural language processing.