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ニュースリリース

2026/07/17

自然言語処理のトップ会議「ACL 2026」で国立情報学研究所から計20本の論文が採択、うち2本がBest Theme Paper と Outstanding Paperを受賞

　⼤学共同利⽤機関法⼈情報・システム研究機構国⽴情報学研究所 (NII エヌアイアイ、所長：黒橋くろはし禎夫さだお、東京都千代田区）の研究者が関わる論文が、自然言語処理・計算言語学分野のトップカンファレンスである「The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics（ACL 2026）」において、20本が採択され、うち2本が Best Theme Paper と Outstanding Paper を受賞しました。

発表概要

　自然言語処理・計算言語学分野で世界最高峰とされる国際会議 ACL 2026（The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics、2026年7月2日〜7日・米国サンディエゴ）において、NIIの研究者が著者に含まれる論文が計20本採択されました。このうち2本が、優れた論文に贈られる賞を受けました。

Best Theme Paper：
Mapping the Circumplex of Affect: Geometric Analysis of Emotion Representations via Hyperspherical Contrastive Learning
山内悠輔（東京大学／NII 相澤研究室リサーチアシスタント）、相澤彰子（NII コンテンツ科学研究系教授）
[https://www.nii.ac.jp/news/award/2026/0707-1.html]
Outstanding Paper：
CxMP: A Linguistic Minimal-Pair Benchmark for Evaluating Constructional Understanding in Language Models
著者：大羽未悠（奈良先端科学技術大学院大学／元NII 菅原研究室リサーチアシスタント）、菅原朔（NII コンテンツ科学研究系助教）
[https://www.nii.ac.jp/news/award/2026/0707-2.html]

　さらに、最上位賞である Best Paper Awards にも、NII 特任教授である宮尾祐介教授（NII大規模言語モデル研究開発センター／東京大学）が共著である論文「The Imperfective Paradox in Large Language Models」が選出されています。
　ACL 2026には過去最多となる12,148件（前年比約45%増）の論文が投稿されました。本会議の採択は2,296件（採択率18.9%）、Findingsの採択は2,163件（同17.8%）という狭き門であり、そのなかでの20本の採択・2本の受賞となりました。

背景・課題

　大規模言語モデル（LLM）の急速な普及に伴い、モデルが「なぜそう答えるのか」を説明する研究（説明可能性、Explainability）や、言語理解を厳密に評価する手法の重要性が高まっています。ACL 2026は今回、「Explainability of NLP Models」として、説明可能性（Explainability）を特別テーマに掲げており、NIIの受賞論文もこの潮流の中核に位置づけられます。

社会的意義・今後の展望

　これらの成果は、信頼できるAIの実現に向けた基盤となるものです。NIIは大規模言語モデル研究開発センター（LLMC）を中核に、透明性が高く説明可能なAIの研究開発を今後も推進していきます。

採択一覧

Main Conference：13本

太字はNII著者、★は受賞論文

C2: Scalable Rubric-Augmented Reward Modeling from Binary Preferences
Akira Kawabata, Saku Sugawara
A Dual-Task Paradigm to Investigate Sentence Comprehension Strategies in Language Models
Rei Emura, Saku Sugawara
Mapping the Circumplex of Affect: Geometric Analysis of Emotion Representations via Hyperspherical Contrastive Learning [★Best Theme Paper]
Yusuke Yamauchi, Akiko Aizawa
When Bigger Isn't Better: A Comprehensive Fairness Evaluation of Political Bias in Multi-News Summarisation
Nannan Huang, Iffat Maab, Junichi Yamagishi
MED-COREASONER: Reducing Language Disparities in Medical Reasoning via Language-Informed Co-Reasoning
Fan Gao, Sherry T. Tong, Jiwoong Sohn, Jiahao Huang, Junfeng Jiang, Ding Xia, Piyalitt Ittichaiwong, Kanyakorn Veerakanjana, Hyunjae Kim, Qingyu Chen, Edison Marrese-Taylor, Kazuma Kobayashi, Akiko Aizawa, Irene Li
Language Models Learn Universal Representations of Numbers and Here's Why You Should Care
Michal Štefánik, Timothee Mickus, Marek Kadlčík, Bertram Højer, Michal Spiegel, Raúl Vázquez, Aman Sinha, Josef Kuchař, Philipp Mondorf, Pontus Stenetorp
Attribution, Citation, and Quotation: A Survey of Evidence-based Text Generation with Large Language Models
Tobias Schreieder, Tim Schopf, Michael Färber
Label Effects: Shared Heuristic Reliance in Trust Assessment by Humans and LLM-as-a-Judge
Xin Sun, Di Wu, Sijing Qin, Isao Echizen, Abdallah El Ali, Saku Sugawara
Memorization, Emergence, and Explaining Reversal Failures: A Controlled Study of Relational Semantics in LLMs
Yihua Zhu, Qianying Liu, Jiaxin Wang, Fei Cheng, Chaoran Liu, Akiko Aizawa, Sadao Kurohashi, Hidetoshi Shimodaira
An Existence Proof for Neural Language Models That Can Explain Garden-Path Effects via Surprisal
Ryo Yoshida, Shinnosuke Isono, Taiga Someya, Yohei Oseki, Tatsuki Kuribayashi
The Role of Mixed-Language Documents for Multilingual Large Language Model Pretraining
Jiandong Shao, Raphael Tang, Crystina Zhang, Karin Sevegnani, Pontus Stenetorp, Jianfei Yang, Yao Lu
Refining and Reusing Annotation Guidelines for LLM Annotation
Kon Woo Kim, Jin-Dong Kim, Akiko Aizawa
CxMP: A Linguistic Minimal-Pair Benchmark for Evaluating Constructional Understanding in Language Models [★Outstanding Paper]
Miyu Oba, Saku Sugawara

Findings：4本

Towards Reliable Paper Contributions Annotation in the ACL Rolling Review
Julien Aubert-Béduchaud, Florian Boudin, Akiko Aizawa, Beatrice Daille, Richard Dufour
ExaGPT: Example-Based Machine-Generated Text Detection for Human Interpretability
Ryuto Koike, Masahiro Kaneko, Ayana Niwa, Preslav Nakov, Naoaki Okazaki
Detecting Sensitive Personal Information in Japanese Pre-Training Corpora for Large Language Models
Rei Minamoto, Yusuke Oda, Daisuke Kawahara
J-Shuwa: A Large-Scale Web-Collected Japanese Sign Language-Japanese Parallel Corpus
Junwen Mo, MinhDuc Vo, Noriki Nishida, Shin'ichi Satoh, Hideki Nakayama

Industry Track：1本

Aggregate vs. Personalized Judges in Business Idea Evaluation: Evidence from Expert Disagreement
Wataru Hirota, Tomoki Taniguchi, Tomoko Ohkuma, Kosuke Takahashi, Takahiro Omi, Kosuke Arima, Takuto Asakura, Chung-Chi Chen, Tatsuya Ishigaki

Student Research Workshop：2本

Constructing a Japanese Verdict Prediction Dataset for Fact-Checking of LLM-Generated Texts
Miwa Masano, Hirokazu Kiyomaru, Atsushi Keyaki, Kaito Horio, Rei Minamoto, Ribeka Keyaki, Kouta Nakayama, Hideyuki Tachibana, Daisuke Kawahara
Task Assignment meets Annotator Modeling: Human-LLM Collaborative Annotation with Constraints
Kei Moriyama, Kouta Nakayama, Yukino Baba