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NLPIR 2026: International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval

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NLPIR
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投稿締切日:
2026-10-10 残り 19 日 Extended
通知日:
2026-10-30
開催日:
2026-12-11
開催地:
Nara, Japan
開催回数:
10
主催者:
閲覧: 22758   フォロー: 7   参加: 3

会伴インデックス (CP-I)

49.6 / 100
全 5,682 件中 第 1,662 位 · 上位 30%

自然言語処理・音声 分野 85 件中 第 30 位 データマイニング・データベース 分野 337 件中 第 89 位

学術的評価 (35%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
投稿の選択性 (20%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
開催回数 (20%)
65
コミュニティの注目度 (10%)
40
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 確認できる開催回数：10 · 会伴でフォローしている研究者：7 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：13 人

公開情報で不足しているもの: 過去の採択率 (+4.5) · 過去の開催回 (+3.0) · 最優秀論文の記録 (+2.3)
主催者は会議を認証申請したうえで、このページから直接追加できます。スコアは毎晩再計算されます。このスコアを上げるには

信頼度 45% — スコアのうち、中立の基準値ではなく実際に観測されたデータに基づく割合。 このスコアの算出方法 · ランキングを見る · アルゴリズム版 1.1 · 算出日 2026-09-20

論文募集

NLPIR 2026 (International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval) is an academic conference held in Nara, Japan on 2026-12-11. The paper submission deadline is 2026-10-10 (extended). Acceptance notifications are sent on 2026-10-30.

NLPIR is one of the key academic conferences to present research results and new developments in the area of the Natural Language Processing and Information Retrieval. For its 10th edition, NLPIR 2026 will be held in Nara, Japan during December 11-13, 2026. The topics of interests for submission include, but are not limited to: Core NLP & Data Science Foundations of Language Processing •Data/text mining, corpus linguistics, and psycholinguistic modeling •Basic NLP pipelines: tokenization, POS tagging, lemmatization, dependency parsing, and semantic role labeling •Low-resource language engineering and cross-lingual adaptation Linguistic Analysis & Understanding •Syntax, semantics, discourse analysis, and pragmatics •Multimodal speech recognition/synthesis (ASR/TTS) and conversational AI •Diachronic corpora, temporal reasoning, and evolving language models Knowledge Systems & Semantics •Automated knowledge acquisition, ontology generation/alignment, and semantic web technologies •Neuro-symbolic integration: combining logic-based reasoning with neural networks Content Analysis & IR •Topic modeling, event/anomaly detection, and sentiment/emotion analysis •Document summarization, plagiarism detection, and authorship attribution •Dynamic/personalized IR, adversarial retrieval, and cross-language systems Social & Multimedia Analysis •Personality/emotion detection in social media, misinformation tracking •Multimodal IR (text, image, video) and virality prediction AI-Driven Methods & Innovations Large Language Models (LLMs) & Transformers •Architectures (BERT, GPT, T5, LLaMA) for NLU, generation, and few-shot learning •Domain-specific LLMs (e.g., BioGPT, Codex) and tools like ChatGPT, DeepSeek, Claude •Ethical challenges: bias mitigation, hallucination control, and AI-generated content detection Generative AI & Automation •Abstractive summarization, synthetic data generation, and conversational agents •Multimodal LLMs (e.g., GPT-4V) for vision-language tasks Graph & Deep Learning •GNNs for co-occurrence graphs, knowledge graph completion, and dynamic networks •Swarm intelligence hybridized with transformer architectures Efficiency & Scalability •Model compression (pruning, quantization), federated learning, and edge NLP •Distributed training frameworks for trillion-parameter models Cross-Cutting Themes Human-Centric NLP •Interactive AI: chatbots, dynamic query resolution, and personalized recommendation systems •Explainability (XAI) and visualization of attention mechanisms Machine Translation & Multilinguality •Zero-shot translation, LLM-driven low-resource adaptation, and post-editing workflows Decentralized & Collaborative Systems •Blockchain for decentralized knowledge graphs, federated search, and privacy-preserving NLP Ethics & Governance •AI safety, fairness audits, and regulatory compliance (e.g., EU AI Act) •Combatting misinformation and deepfakes in social/content platforms Emerging Frontiers AI for Science: LLMs in biomedical NLP, climate text analysis, and legal document processing Embodied AI: Language models integrated with robotics and real-world interaction Self-Supervised Learning: Pre-training paradigms beyond transformers
最終更新：Dunn Carl （）

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