Details of the Researcher

PHOTO

Hitomi Yanaka
Section
Center for Language AI Research
Job title
Specially Appointed Associate Professor(Research)
Degree
  • Ph.D. in Engineering (The University of Tokyo)

Research History 8

  • 2023/08 - Present
    The University of Tokyo The Graduate School of Information Science and Technology Department of Computer Science Associate Professor

  • 2018/10 - 2021/03
    RIKEN Center for Advanced Intelligence Project Postdoctoral Researcher

  • 2025/11 - Present
    Tohoku University The Center for Language AI Research Project Associate Professor

  • 2025/04 - Present
    RIKEN Explainable AI Team, Center for Advanced Intelligence Project Team Director

  • 2021/04 - 2025/04
    RIKEN

  • 2021/04 - 2023/07
    The University of Tokyo The Graduate School of Information Science and Technology Department of Computer Science Lecturer

  • 2018/11 - 2023/03
    Ochanomizu University

  • 2013/04 - 2015/12
    Nomura Research Institute

Show all Show first 5

Education 1

  • The University of Tokyo The Graduate School of Engineering Department of Systems Innovation

    2015/10 - 2018/09

Committee Memberships 6

  • 産業技術総合研究所「覚醒プロジェクト」プロジェクトマネージャー

    2023/08 - Present

  • International Workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA)@NASSLLI2020,IWCS2021 Program committee member

    2020/07 - Present

  • 一般社団法人 人工知能学会 理事

    2023 - 2025

  • 言語処理学会 編集委員

    2018/09 - 2023/09

  • 情報処理学会 自然言語処理研究会 運営委員

    2019/04 - 2023/03

  • 言語処理学会 プログラム委員

    2021 - 2023

Show all ︎Show first 5

Professional Memberships 3

  • ACL

  • THE ASSOCIATION FOR NATURAL LANGUAGE PROCESSING

  • THE JAPANESE SOCIETY FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Research Interests 4

  • Recognizing textual entailment

  • Natural language understanding

  • Computational linguistics

  • Natural language processing

Research Areas 2

  • Informatics / Intelligent informatics / Computational Linguistics

  • Informatics / Intelligent informatics / Natural Language Processing

Awards 23

  1. Best paper award

    2026/07 Association for Computational Linguistics Evaluation of Multilingual Ability to Use Spatial Deictic Expressions in Vision-Language Models

  2. Best paper award

    2026/07 the 21st Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2026) at ACL2026 Sakura at BEA 2026 Shared Task 1: What Makes Vocabulary Difficult?

  3. ITエンジニア本大賞(技術書部門)大賞

    2026/02 翔泳社 ことばの意味を計算するしくみ 計算言語学と自然言語処理の基礎

  4. 奨励賞

    2025/09 NLP若手の会第20回シンポジウム 大規模言語モデルにおける文化理解のニューロンレベル分析

  5. 奨励賞

    2025/09 NLP若手の会 (YANS) 第20回シンポジウム 言語ニューロンに基づくMoEによるLLMの効率的多言語拡張

  6. 論文賞

    2025/03 言語処理学会 アスペクトを考慮した日本語時間推論データセットの構築

  7. 委員特別賞

    2025/03 言語処理学会 大規模画像言語モデルは物体の裏側を認識できるか?物体の見えない部分の認識を問うタスクの提案

  8. スポンサー賞(三菱電機)

    2025/03 言語処理学会 LLMマルチエージェント間の相互作用の分析

  9. 委員特別賞

    2025/03 言語処理学会 大規模言語モデルは日本語・中国語の状態パーフェクトを理解できるか?

  10. 若手奨励賞

    2025/03 言語処理学会 大規模言語モデルにおいて数値属性間で共有されるスケーリングベクトルの解析とその応用

  11. 若手奨励賞

    2025/03 埋め込み表現の独立成分の言語内・言語間一貫性の分析,

  12. 若手奨励賞

    2025/03 言語処理学会 構成的汎化におけるTransformerの内部機序の分析

  13. Women In Tech TOP30 2024 テクノロジー領域で世界を変える女性30人に選出

    2024/09 Forbes JAPAN2024年11月号特集

  14. 奨励賞

    2024/09 NLP若手の会 (YANS) 第19回シンポジウム 構成的汎化におけるTransformerの内部機序の分析

  15. 文部科学大臣表彰若手科学者賞

    2024/04 文部科学省 理論言語学と言語処理の融合による言語理解技術の研究

  16. 委員特別賞

    2024/03 言語処理学会 ニューラル機械翻訳モデルにおける構成的汎化能力の評価

  17. Funai Information Technology Award for Young Researchers

    2022

  18. 卓越研究員(公募型)

    2021/04 東京大学

  19. 優秀賞

    2020/06 人工知能学会第34回全国大会 ニューラルネットワークによる自然言語推論の可能性

  20. 優秀賞

    2019/06 人工知能学会第33回全国大会 テキスト情報と画像情報を組み合わせた論理推論システムの構築

  21. Best paper award

    2018/08 The ESSLLI 2018 Workshop on NLP in the Era of Big Data, Deep Learning, and Post Truth

  22. AIPネットワークラボ長賞

    2018/04 JST AIPチャレンジ 高階論理式と自然演繹による推論を用いた文間の関連性学習

  23. 若手奨励賞

    2018/03 言語処理学会 自然演繹に基づく文間の含意関係の証明を用いたフレーズアライメントの試み

Show all ︎Show 5

Papers 197

  1. Fine-Grained Analysis of Shared Syntactic Mechanisms in Language Models Peer-reviewed

    Ryoma Kumon, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2026), 2026/07

  2. Neuron-Level Analysis of Cultural Understanding in Large Language Models Peer-reviewed

    Taisei Yamamoto, Ryoma Kumon, Danushka Bollegala, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR2026) 2026/04

  3. VocalGrad: Evaluating Acoustic Perception in Audio Language Models Peer-reviewed

    Koki Ryu, Hitomi Yanaka

    The 40th Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2026 (NeurIPS2026) 2026/12

  4. Japanese Discourse Structure Analysis Based on Segmented Discourse Representation Theory Using LLMs Peer-reviewed

    Satomu Tomisaki, Yosuke Mikami, Amane Watahiki, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the AACL-IJCNLP2026 Student Research Workshop (AACL-IJCNLP-SRW) 2026/11

  5. Towards Automated Lexicography: Generating and Evaluating Definitions for Learner’s Dictionaries Peer-reviewed

    Yusuke Ide, Adam Nohejl, Joshua Tanner, Hitomi Yanaka, Christopher Lindsay, Taro Watanabe

    ransactions of the Association for Computational Linguistics (TACL) 2026/10

  6. Cross-Lingual Representation Alignment by Token-Level Optimal Transport in a Language-Agnostic Space Peer-reviewed

    Taisei Yamamoto, Ryoma Kumon, Danushka Bollegala, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 2026 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2026) 2026/10

  7. Doc2FRC: Length-Consistent Document-Level Machine Translation via Fixed-Range Chunking

    Xiaotian Wang, Youyuan Lin, Zhan Shen, Hitomi Yanaka

    Proceedings of Eleventh Conference on Machine Translation (WMT26) at EMNLP2026 2026/10

  8. (How) Do MLLMs Report Bistable Images Like Humans? Peer-reviewed

    Ryota Takatsuki, Tomoki Doi, Amane Watahiki, Anil K Seth, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 2026 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2026) 2026/10

  9. Revisiting the Systematicity in Negation in the Era of In-Context Learning Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Taisei Yamamoto

    Proceedings of the 6th Workshop Natural Language Meets Logic and Machine Learning (NALOMA2026) at ESSLLI2026 2026/08

  10. Semantic Distance for Presburger Formula Generation Peer-reviewed

    Masaya Taniguchi, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 6th Workshop Natural Language Meets Logic and Machine Learning (NALOMA2026) at ESSLLI2026 2026/08

  11. Sakura at BEA 2026 Shared Task 1: What Makes Vocabulary Difficult? Peer-reviewed

    Adam Nohejl, Xuanxin Wu, Yusuke Ide, Maria Angelica Riera Machin, Yi-Ning Chang, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 21st Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2026) at ACL2026 2026/07

  12. Evaluation of Multilingual Ability to Use Spatial Deictic Expressions in Vision-Language Models Peer-reviewed

    Kaito Watanabe, Taisei Yamamoto, Tomoki Doi, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the ACL2026 Student Research Workshop (SRW) 2026/07

  13. Analysis of the Neglect-Zero Effect in Large Language Models Peer-reviewed

    Jin Tanaka, Daiki Matsuoka, Ryoma Kumon, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the ACL2026 Student Research Workshop (SRW) 2026/07

  14. What Do Vision–Language Models Encode for Personalized Image Aesthetics Assessment? Peer-reviewed

    Koki Ryu, Hitomi Yanaka

    Findings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2026) 2026/07

  15. Code-Switching Information Retrieval: Benchmarks, Analysis, and the Limits of Current Retrievers Peer-reviewed

    Qingcheng Zeng, Yuheng Lu, Zeqi Zhou, Heli Qi, Puxuan Yu, Fuheng Zhao, Hitomi Yanaka, Weihao Xuan, Naoto Yokoya

    Findings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2026) 2026/07

  16. 意識体験オントロジー 意識研究のためのオントロジーの提案

    綿引周, 谷中瞳

    人工知能学会第40回全国大会 2026/06

  17. 大規模言語モデルにおけるNeglect-zero効果の分析,

    田中仁, 松岡大樹, 九門涼真, 谷中瞳

    人工知能学会第40回全国大会 2026/06

  18. Stop Position Ranking: Safety Benchmarking of Automated Drive Systems for Picking up Passengers Peer-reviewed

    Gaëtan Margueritte, Pacharapon Arpanantikul, Anirudh Reddy Kondapally, Benedict Magnus Runte, Kentaro Yamada, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 2nd International Workshop on Vision Intelligence for Real-world Challenges (AI4RWC) at CVPR2026 2026/06

  19. J-CHAT: Japanese Large-scale Spoken Dialogue Corpus for Spoken Dialogue Language Modeling Peer-reviewed

    Wataru Nakata, Kentaro Seki, Hitomi Yanaka, Yuki Saito, Shinnosuke Takamichi, Hiroshi Saruwatari

    Proceedings of the 2026 International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC2026) 2026/05

  20. Seeing the Other Side: Diagnostic Tasks for Viewpoint Reasoning in Vision–Language Models Peer-reviewed

    Makoto Takenaka, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 2026 International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC2026), 2026/05

  21. Developing a Guideline for the Labovian-Structural Analysis of Oral Narratives in Japanese

    Amane Watahiki, Tomoki Doi, Akari Kikuchi, Hiroshi Ohata, Yuki I. Nakata, Takuya Niikawa, Taiga Shinozaki, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 2026 International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC2026) 2026/05

  22. 言語モデルにおける共通統語メカニズムの分析

    九門涼真, 谷中瞳

    言語処理学会第32回年次大会 2026/03

  23. 大規模言語モデルのニューロン分析による効率的な多言語拡張

    飯森栄治, 谷中瞳

    言語処理学会第32回年次大会 2026/03

  24. LLMの多言語内部表現における意味空間と言語成分の構造

    山本泰成, 九門涼真, Danushka Bollegala, 谷中瞳

    言語処理学会第32回年次大会 2026/03

  25. とりたて助詞に関する推論データセットの拡張と大規模言語モデルの評価

    三上燿輔, 谷中瞳

    言語処理学会第32回年次大会 2026/03

  26. 固定区間チャンキングを用いた文書翻訳手法の提案と分析,

    王小天, 林有源, 申展, 谷中瞳

    言語処理学会第32回年次大会 2026/03

  27. CCGに基づく言語的計算効果の評価遅延

    松岡大樹, 谷中瞳

    言語処理学会第32回年次大会 2026/03

  28. LLMを活用した分節談話表示理論に基づく日本語談話構造解析

    富崎智睦, 三上燿輔, 綿引周, 谷中瞳

    言語処理学会第32回年次大会 2026/03

  29. 視覚言語モデルにおける空間ダイクシス表現の運用能力の評価

    渡部魁人, 山本泰成, 土井智暉, 谷中瞳

    言語処理学会第32回年次大会 2026/03

  30. LLMの知能は人間と同様の構造を持つか?:人間の知能理論を用いた評価スコアの統計分析

    Namgi Han, 九門涼真, 谷中瞳

    言語処理学会第32回年次大会 2026/03

  31. 日本語学習者辞書語釈の自動生成

    井手佑翼, Adam Nohejl, Joshua B. Tanner, 谷中瞳, Christopher Lindsay, 渡辺太郎

    言語処理学会第32回年次大会 2026/03

  32. YOMI-Bench:LLMの日本語読み理解に向けた評価用ベンチマーク

    三林亮太, 高村大也, 谷中瞳

    言語処理学会第32回年次大会 2026/03

  33. 大規模視覚言語モデルにおける視覚情報の伝播経路とRegisteringの考察

    坂上温紀, Zhi Qu, 上垣外英剛, 高村大也, 谷中瞳

    言語処理学会第32回年次大会 2026/03

  34. NeuronMoE: Efficient Cross-Lingual Extension via Neuron-Guided Mixture-of-Experts Peer-reviewed

    Rongzhi Li, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL2026) 2026/03

  35. Investigating the Generalization of Faithful Self-explanation Training Beyond Explanation Styles Peer-reviewed

    Tomoki Doi, Masaru Isonuma, Hitomi Yanaka

    Proceedings of International Joint Conference on Natural Language Processing & Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics Student Research Workshop (IJCNLP-AACL SRW2025) 2025/12

  36. Multi-Attribute Confounding through Numerical Attributes in Large Language Models Peer-reviewed

    Hirohane Takagi, Gouki Minegishi, Shota Kizawa, Issey Sukeda, Hitomi Yanaka

    Proceedings of International Joint Conference on Natural Language Processing & Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics (IJCNLP-AACL2025) 2025/12

  37. Enhancing Rating Prediction with Off-the-Shelf LLMs Using In-Context User Reviews Peer-reviewed

    Koki Ryu, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 1st Workshop of Tailoring AI: exPloring Active and passive Llm perSonalization (PALS) at EMNLP2025 2025/11

  38. Split and compose: Deriving long-distance dependencies in a continuation-based grammar Peer-reviewed

    Daiki Matsuoka, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 21th International Conference on Logic and Engineering of Natural Language Semantics (LENLS21) 2025/11

  39. Bias Mitigation or Cultural Commonsense? Evaluating LLMs with a Japanese Dataset Peer-reviewed

    Taisei Yamamoto, Ryoma Kumon, Danushka Bollegala, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2025) 2025/11

  40. Functional indefinites as conventional implicatures Peer-reviewed

    Daiki Matsuoka, Daisuke Bekki, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 56th Annual Meeting of the North East Linguistics Society (NELS56) 2025/10

  41. Can Large Language Models Robustly Perform Natural Language Inference for Japanese Comparatives? Peer-reviewed

    Yosuke Mikami, Daiki Matsuoka, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 16th International Conference on Computational Semantics (IWCS2025) 2025/09

  42. LLMs Struggle with NLI for Perfect Aspect: A Cross-Linguistic Study in Chinese and Japanese Peer-reviewed

    Jie Lu, Du Jin, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 16th International Conference on Computational Semantics (IWCS2025) 2025/09

  43. Intersectional Bias in Japanese Large Language Models from a Contextualized Perspective Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Xinqi He, Lu Jie, Namgi Han, Sunjin Oh, Ryoma Kumon, Yuma Matsuoka, Kazuhiko Watabe, Yuko Itatsu

    Proceedings of the 6th Workshop on Gender Bias in Natural Language Processing (GeBNLP2025) 2025/07

  44. JBBQ: Japanese Bias Benchmark for Analyzing Social Biases in Large Language Models Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Namgi Han, Ryoma Kumon, Lu Jie, Masashi Takeshita, Ryo Sekizawa, Taisei Katô, Hiromi Arai

    Proceedings of the 6th Workshop on Gender Bias in Natural Language Processing (GeBNLP2025) 2025/07

  45. Derivational Probing: Unveiling the Layer-wise Construction of Syntactic Structures in Neural Language Models Peer-reviewed

    Taiga Someya, Ryo Yoshida, Hitomi Yanaka, Yohei Oseki

    Proceedings of the 29th Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL2025) 2025/07

  46. Do Large Vision-Language Models Distinguish between the Actual and Apparent Features of Illusions? Peer-reviewed

    Taiga Shinozaki, Tomoki Doi, Amane Watahiki, Satoshi Nishida, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 47th Annual Conference of the Cognitive Science Society (CogSci2025) 2025/07

  47. Bridging Perception and Language: A Systematic Benchmark for LVLMs’ Understanding of Amodal Completion Reports Peer-reviewed

    Amane Watahiki, Tomoki Doi, Taiga Shinozaki, Satoshi Nishida, Takuya Niikawa, Katsunori Miyahara, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 47th Annual Conference of the Cognitive Science Society (CogSci2025) 2025/07

  48. 言語指示は Long-Horizon なタスクの模倣学習に有効か?

    田中雄輝, 谷中瞳, 高村大也, 桂誠一郎

    人工知能学会第39回全国大会 2025/05

  49. 物語作成支援に向けた大規模言語モデルを用いた小説における言説分析

    髙橋利孔, 谷中瞳, 高村大也

    人工知能学会第39回全国大会 2025/05

  50. Analyzing the Inner Workings of Transformer in Compositional Generalization Peer-reviewed

    Ryoma Kumon, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 2025 Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL2025) 2025/04

  51. 日本語LLMに含まれる交差バイアスと有害性の評価に向けて

    谷中瞳, Sunjin Oh, Xinqi He, Namgi Han, Jie Lu, 九門涼真, 松岡佑磨, 渡部和彦, 板津木綿子

    2025/03

  52. ツリーバンクの言語学的妥当性の自動評価

    富田朝, 谷中瞳, 戸次大介

    2025/03

  53. 自由記述回答から選択肢設問を生成するモデルの構築とMCA参照空間への射影による生成内容の解釈

    根本颯汰, 土井智暉, 花田智洋, 谷中瞳, 彌冨仁, 藤本一男

    2025/03

  54. 大規模画像言語モデルは物体の裏側を認識できるか?物体の見えない部分の認識を問うタスクの提案

    竹中誠, 谷中瞳

    2025/03

  55. 記述文選択タスクによる大規模視覚言語モデルのアモーダル補完能力の評価

    綿引周, 土井智暉, 篠崎大河, 西田知史, 新川拓哉, 宮原克典, 谷中瞳

    2025/03

  56. 従属節が分断された不可能言語を言語モデルは学習するのか

    指田昌樹, 鈴木彩音, 安田卓矢, 染谷大河, 谷中瞳

    2025/03

  57. 大規模言語モデルは日本語・中国語の状態パーフェクトを理解できるか?

    盧捷, 金杜, 柴田行輝, 土井智暉, 染谷大河, 谷中瞳

    2025/03

  58. 大規模視覚言語モデルは錯視を理解しているか

    篠崎大河, 土井智暉, 綿引周, 西田知史, 谷中瞳

    2025/03

  59. 構成的汎化におけるTransformerの内部機序の分析

    九門涼真, 谷中瞳

    2025/03

  60. 埋め込み表現の独立成分の言語内・言語間一貫性の分析

    飯森栄治, 松田孟留, 谷中瞳

    2025/03

  61. Derivational Probing:言語モデルにおける統語構造構築の解明

    染谷大河, 吉田遼, 谷中瞳, 大関洋平

    2025/03

  62. 大規模言語モデルにおいて数値属性間で共有されるスケーリングベクトルの解析とその応用

    峰岸剛基, 高木洋羽, 木澤翔太, 助田一晟, 谷中瞳

    2025/03

  63. 束縛変項照応を用いた大規模言語モデルのプロービング

    松岡大樹, 盧捷, 小林純一朗, 川崎義史, 大関洋平, 谷中瞳

    2025/03

  64. 大規模言語モデルにおける社会的バイアスの抑制と文化的常識の理解のトレードオフの分析

    2025/03

  65. SIPeN: パーソナルナラティブから構築された尺度推意ベンチマーク

    2025/03

  66. LLMマルチエージェント間の相互作用の分析

    2025/03

  67. 自動プロンプト最適化は個人的選好の予測精度を向上させるか?

    2025/03

  68. 日本語比較表現のための論理推論システムの構築

    2025/03

  69. 一般化交差効果に対する型理論的アプローチ

    2025/03

  70. 大規模言語モデルによる自己説明の忠実性は改善するか?

    2025/03

  71. Cognition, Brain, and Natural Language Processing

    Satoshi Nishida, Ichiro Kobayashi, Yohei Oseki, Shohei Hidaka, Hitomi Yanaka

    Journal of Natural Language Processing 32 (2) 713-719 2025

    Publisher: Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.32.713  

    ISSN: 1340-7619

    eISSN: 2185-8314

  72. Exploring Intra and Inter-language Consistency in Embeddings with ICA Peer-reviewed

    Rongzhi Li, Takeru Matsuda, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2024), 2024/11

  73. Relative Tense in Japanese: A Case of Multiply Embedded Relative Clauses Peer-reviewed

    Daiki Matsuoka, Daisuke Bekki, Hitomi Yanaka

    2024/10

  74. 自然言語処理を用いたナラティブ分析の可能性 Invited

    土井智暉, 谷中瞳

    39 (5) 608-614 2024/09

  75. 大規模言語モデルは文脈情報を踏まえて敬語を理解しているか Peer-reviewed

    関澤瞭, 谷中瞳

    31 (3) 2024/09

  76. A Propositions-as-types Approach to the Generalized Crossover Effect Peer-reviewed

    Daiki Matsuoka, Daisuke Bekki, Hitomi Yanaka

    Proceedings of Sinn und Bedeutung 29 (SuB29) 2024/09

  77. A Cross-linguistic Analysis of the Effects of Character-level Information in Neural Models Peer-reviewed

    Tomoya Kurosawa, Hitomi Yanaka

    Journal of Natural Language Processing 31 (3) 2024/09

  78. Action Inference for Destination Prediction in Vision-and-Language Navigation Peer-reviewed

    Anirudh Reddy Kondapally, Kentaro Yamada, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the ACL2024 Student Research Workshop (SRW) 2024/08

  79. Topic Modeling for Short Texts with Large Language Models Peer-reviewed

    Tomoki Doi, Masaru Isonuma, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the ACL2024 Student Research Workshop (SRW) 2024/08

  80. Evaluating Structural Generalization in Neural Machine Translation Peer-reviewed

    Ryoma Kumon, Daiki Matsuoka, Hitomi Yanaka

    Findings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2024) 2024/07

  81. アスペクトを考慮した日本語時間推論データセットの構築 Peer-reviewed

    杉本智紀, 尾上康雅, 谷中瞳

    自然言語処理 31 (2) 2024/06

  82. 多様な言語現象を考慮した多言語VTEベンチマークの提案

    五百川展行, Gijs Wijnholds, 谷中瞳

    人工知能学会第38回全国大会 2024/06

  83. 生成モデルは空間概念を捉えているか:意匠データを用いた空間理解タスクの提案

    竹中誠, 谷中瞳

    人工知能学会第38回全国大会 2024/06

  84. シミュレーションデータを用いたサッカー基盤モデルの構築に向けて

    染谷大河, スコット アトム, 藤井慶輔, 秋山英久, 中島智晴, 谷中瞳

    人工知能学会第38回全国大会 2024/06

  85. On the Multilingual Ability of Decoder-based Pre-trained Language Models: Finding and Controlling Language-Specific Neurons Peer-reviewed

    Takeshi Kojima, Itsuki Okimura, Yusuke Iwasawa, Hitomi Yanaka, Yutaka Matsuo

    Proceedings of the 24th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL2024) 2024/06

  86. Visual-Textual Entailment with Quantities Using Model Checking and Knowledge Injection Peer-reviewed

    Nobuyuki Iokawa, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING2024) 2024/05

  87. GesNavi: Gesture-guided Outdoor Vision-and-Language Navigation Peer-reviewed

    Aman Jain, Teruhisa Misu, Kentaro Yamada, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the EACL2024 Student Research Workshop 2024/03

  88. Reforging: A Method for Constructing a Linguistically Valid Japanese CCG Treebank Peer-reviewed

    Asa Tomita, Hitomi Yanaka, Daisuke Bekki

    Proceedings of the EACL2024 Student Research Workshop 2024/03

  89. AIは言語の基盤を獲得するか:推論の体系性の観点から Peer-reviewed

    谷中瞳, 峯島宏次

    認知科学 31 (1) 27-45 2024/03

    DOI: 10.11225/cs.2023.078  

  90. 日本語社会的バイアスQAデータセットの提案

    谷中瞳, 関澤瞭, 竹下昌志, 加藤大晴, Namgi Han, 荒井ひろみ

    言語処理学会第30回年次大会 2024/03

  91. ニューラル機械翻訳モデルにおける構成的汎化能力の評価

    九門涼真, 松岡大樹, 谷中瞳

    言語処理学会第30回年次大会 2024/03

  92. 大規模言語モデルによる少数かつ短文の文書に対するトピックモデリング

    土井智暉, 磯沼大, 谷中瞳

    言語処理学会第30回年次大会 2024/03

  93. 依存型意味論における暗黙的な文脈拡張による慣習的推意の分析

    松岡大樹, 戸次大介, 谷中瞳

    言語処理学会第30回年次大会 2024/03

  94. 文字系列情報による性能への影響からニューラルモデルが有する言語的な傾向を見出せるか

    黒澤友哉, 谷中瞳

    言語処理学会第30回年次大会 2024/03

  95. デコーダベースの事前学習済み言語モデルの多言語能力に関する分析:言語固有ニューロンの検出と制御

    小島武, 沖村樹, 岩澤有祐, 谷中瞳, 松尾豊

    言語処理学会第30回年次大会 2024/03

  96. ホープスピーチ研究のための日本語データセット

    和泉悠, 谷中瞳, 永守伸年, 荒井ひろみ

    言語処理学会第30回年次大会 2024/03

  97. 言語学的に妥当な日本語CCGツリーバンクの構築と評価

    富田朝, 谷中瞳, 戸次大介

    言語処理学会第30回年次大会 2024/03

  98. Analyzing Social Biases in Japanese Large Language Models.

    Hitomi Yanaka, Namgi Han, Ryoma Kumon, Jie Lu, Masashi Takeshita, Ryo Sekizawa, Taisei Kato, Hiromi Arai

    CoRR abs/2406.02050 2024

    DOI: 10.48550/arXiv.2406.02050  

  99. LLM-jp: A Cross-organizational Project for the Research and Development of Fully Open Japanese LLMs.

    Akiko Aizawa, Eiji Aramaki, Bowen Chen, Fei Cheng 0002, Hiroyuki Deguchi, Rintaro Enomoto, Kazuki Fujii, Kensuke Fukumoto, Takuya Fukushima, Namgi Han, Yuto Harada, Chikara Hashimoto, Tatsuya Hiraoka, Shohei Hisada, Sosuke Hosokawa, Lu Jie 0004, Keisuke Kamata, Teruhito Kanazawa, Hiroki Kanezashi, Hiroshi Kataoka, Satoru Katsumata, Daisuke Kawahara, Seiya Kawano, Atsushi Keyaki, Keisuke Kiryu, Hirokazu Kiyomaru, Takashi Kodama, Takahiro Kubo, Yohei Kuga, Ryoma Kumon, Shuhei Kurita, Sadao Kurohashi, Conglong Li, Taiki Maekawa, Hiroshi Matsuda, Yusuke Miyao, Kentaro Mizuki, Sakae Mizuki, Yugo Murawaki, Ryo Nakamura, Taishi Nakamura, Kouta Nakayama, Tomoka Nakazato, Takuro Niitsuma, Jiro Nishitoba, Yusuke Oda, Hayato Ogawa, Takumi Okamoto, Naoaki Okazaki, Yohei Oseki, Shintaro Ozaki, Koki Ryu, Rafal Rzepka, Keisuke Sakaguchi, Shota Sasaki, Satoshi Sekine, Kohei Suda, Saku Sugawara, Issa Sugiura, Hiroaki Sugiyama, Hisami Suzuki, Jun Suzuki 0001, Toyotaro Suzumura, Kensuke Tachibana, Yu Takagi, Kyosuke Takami, Koichi Takeda 0003, Masashi Takeshita, Masahiro Tanaka, Kenjiro Taura, Arseny Tolmachev, Nobuhiro Ueda, Zhen Wan, Shuntaro Yada, Sakiko Yahata, Yuya Yamamoto, Yusuke Yamauchi, Hitomi Yanaka, Rio Yokota, Koichiro Yoshino

    CoRR abs/2407.03963 2024

    DOI: 10.48550/arXiv.2407.03963  

    More details Close

    This paper introduces LLM-jp, a cross-organizational project for the research and development of Japanese large language models (LLMs). LLM-jp aims to develop open-source and strong Japanese LLMs, and as of this writing, more than 1,500 participants from academia and industry are working together for this purpose. This paper presents the background of the establishment of LLM-jp, summaries of its activities, and technical reports on the LLMs developed by LLM-jp. For the latest activities, visit https://llm-jp.nii.ac.jp/en/.

  100. Neuro-symbolic Reasoning for Multimodal Referring Expression Comprehension in HMI systems Invited Peer-reviewed

    Aman Jain, Anirudh Reddy Kondapally, Kentaro Yamada, Hitomi Yanaka

    New Generation Computing 2024

  101. Appositive Projection as Implicit Context Extension in Dependent Type Semantics Peer-reviewed

    Daiki Matsuoka, Daisuke Bekki, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 20th International Conference on Logic and Engineering of Natural Language Semantics (LENLS20) 2023/11

  102. Compositional Account of Event Quantification in Dependent Type Semantics Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 20th International Conference on Logic and Engineering of Natural Language Semantics (LENLS20) 2023/11

  103. 多言語意味解析器における文字系列情報の有用性に関する分析

    黒澤友哉, 谷中瞳

    情報処理学会第257回自然言語処理研究発表会 2023/09

  104. 深層的特徴を考慮した自然言語処理による意識体験ナラティブ分析の試み

    土井智暉, 宮原克典, 新川拓哉, 濱田太陽, 西田知史, 谷中瞳

    情報処理学会第257回自然言語処理研究発表会 2023/09

  105. Medc2l: Compound-Word Analysis and Inference System for Japanese Clinical Texts Peer-reviewed

    Mana Ishida, Hitomi Yanaka, Daisuke Bekki

    Journal of Natural Language Processing 30 (3) 935-958 2023/09

    Publisher: Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.30.935  

    ISSN: 1340-7619

    eISSN: 2185-8314

  106. Constructing Multilingual Code Search Dataset Using Neural Machine Translation Peer-reviewed

    Ryo Sekizawa, Nan Duan, Shuai Lu, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the ACL2023 Student Research Workshop (SRW) 2023/07

  107. Jamp: Controlled Japanese Temporal Inference Dataset for Evaluating Generalization Capacity of Language Models Peer-reviewed

    Tomoki Sugimoto, Yasumasa Onoe, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the ACL2023 Student Research Workshop (SRW) 2023/07

  108. Medical Visual Textual Entailment for Numerical Understanding of Vision-and-Language Models Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Yuta Nakamura, Yuki Chida, Tomoya Kurosawa

    Proceedings of the 5th Clinical Natural Language Processing Workshop at ACL2023 2023/07

  109. Knowledge Injection for Disease Names in Logical Inference between Japanese Clinical Texts Peer-reviewed

    Natsuki Murakami, Mana Ishida, Yuta Takahashi, Hitomi Yanaka, Daisuke Bekki

    Proceedings of the 5th Clinical Natural Language Processing Workshop at ACL2023 2023/07

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2023.clinicalnlp-1.14  

  110. Analyzing Syntactic Generalization Capacity of Pre-trained Language Models on Japanese Honorific Conversion Peer-reviewed

    Ryo Sekizawa, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 12th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM2019) with ACL2023 2023/07

  111. Does Character-level Information Always Improve DRS-based Semantic Parsing? Peer-reviewed

    Tomoya Kurosawa, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 12th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM2019) with ACL2023 2023/07

  112. A Neuro-symbolic Approach for Multimodal Reference Expression Comprehension

    Aman Jain, Anirudh Reddy Kondapally, Kentaro Yamada, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 37th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence 2023/06

  113. Towards Commonsense Reasoning in Outdoor Visual Linguistic Navigation

    Anirudh Reddy Kondapally, Kentaro Yamada, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 37th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence 2023/06

  114. 制御可能な日本語時間推論データセットの構築

    杉本智紀, 尾上康雅, 谷中瞳

    人工知能学会第37回全国大会 2023/06

  115. 論理推論におけるVision-and-Languageモデルを用いたフレーズ間知識の補完

    富張聡祥, 谷中瞳

    人工知能学会第37回全国大会 2023/06

  116. モデル検査と知識補完を用いた数量表現に関するマルチモーダル推論

    五百川展行, 谷中瞳

    2023/06

  117. 依存型意味論を用いた日本語連体節のテンス解釈

    松岡大樹, 戸次大介, 谷中瞳

    人工知能学会第37回全国大会 2023/06

  118. ニューラル機械翻訳を用いた多言語コード検索データセットの構築

    関澤瞭, Nan Duan, Shuai Lu, 谷中瞳

    人工知能学会第37回全国大会 2023/06

  119. 多言語DRS意味解析における文字系列情報の性能分析

    黒澤友哉, 谷中瞳

    人工知能学会第37回全国大会 2023/06

  120. 病名知識の公理補完を用いた症例テキスト間の論理推論

    村上夏輝, 石田真捺, 高橋 優太, 谷中瞳, 戸次大介

    人工知能学会第37回全国大会 2023/06

  121. 言語学的に妥当なCCGツリーバンク構築の試み

    富田朝, 谷中瞳, 戸次大介

    人工知能学会第37回全国大会 2023/06

  122. 大規模言語モデルを補助に用いた言語指示ロボット学習に関する分析

    高城頌太, 谷口尚平, 中野聡大, 岩澤有祐, 鈴木雅大, 熊谷亘, 谷中瞳, 松尾豊

    2023/06

  123. Analyzing Japanese Relative Tense with Dependent Type Semantics Peer-reviewed

    Daiki Matsuoka, Daisuke Bekki, Hitomi Yanaka

    the IWCS2023 Workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA2023) 2023/06

  124. Constructing an Annotated Corpus and Inference Dataset for Japanese Numeral Expressions Peer-reviewed

    Koyano Kana, Yanaka Hitomi, Mineshima Koji, Bekki Daisuke

    Journal of Natural Language Processing 30 (2) 432-455 2023/06

    Publisher: The Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.30.432  

    ISSN: 1340-7619

    eISSN: 2185-8314

    More details Close

    Natural language inference is a core natural language understanding task for determining whether a hypothesis is true (entailment), false (contradiction), or neither (neutral) when a set of premises is true. Logical entailment and implicature can differ when an inference contains numeral expressions. Embedding numeral expressions in contexts such as negation and conditionals can enable reversing the entailment relation between a premise and a hypothesis to that embedded in general contexts. Furthermore, numeral expressions in Japanese are characterized by the flexibility of quantifier positions, the variety of numeral suffixes, and their usages. However, studies on developing annotated corpora focusing on these features and benchmark datasets for understanding Japanese numeral expressions have been limited. In this study, we developed a corpus that annotates each numeral expression in an existing phrase-structure-based Japanese treebank with its numeral suffix, position, and usage types. Furthermore, we constructed an inference dataset for numerical expressions based on our annotated corpus. Our inference dataset focused on inferences in which their entailment labels differ between logical entailment and implicature and contexts such as negations and conditionals where entailment labels can be reversed. Experiments were conducted using the constructed inference dataset to investigate the extent to which current standard pre-trained language models can handle inferences that require an understanding of numeral expressions. The results confirmed that the Japanese bidirectional encoder representation model cannot satisfactorily handle inferences involving various numeral expressions.

  125. Logic-based Inference with Phrase Abduction using Vision-and-Language Models Peer-reviewed

    Akiyshi Tomihari, Hitomi Yanaka

    IEEE Access 1-1 2023/05

    Publisher: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

    DOI: 10.1109/access.2023.3274489  

    eISSN: 2169-3536

  126. Is Japanese CCGBank empirically correct? A case study of passive and causative constructions Peer-reviewed

    Daisuke Bekki, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 21st International Workshop on Treebanks and Linguistic Theories (TLT2023) 2023/03

  127. DRS意味解析における出現位置を利用した語彙数削減

    黒澤友哉, 谷中瞳

    言語処理学会第29回年次大会 2023/03

  128. 日本語CCGBankは言語学的に妥当か

    戸次大介, 谷中瞳

    言語処理学会第29回年次大会 2023/03

  129. 汎用言語モデルは日本語の助数辞を理解しているか

    小谷野華那, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介

    言語処理学会第29回年次大会 2023/03

  130. 症例テキスト間の論理推論における病名知識補完の試み

    村上夏輝, 石田真捺, 谷中瞳, 戸次大介

    言語処理学会第29回年次大会 2023/03

  131. 大規模言語モデルの活用による効率的なロボット制御の学習

    髙城頌太, 谷口尚平, 中野聡大, 上田亮, 松尾豊, 谷中瞳

    言語処理学会第29回年次大会 2023/03

  132. 説明可能な検索ベースの文書分類手法の提案

    中井優, 中野雄介, 徳永優也, 上田亮, 谷中瞳

    言語処理学会第29回年次大会 2023/03

  133. サプライザルを利用した日本語の流暢性フィルタリングの試み

    田村鴻希, 土井惟成, 西田直人, Junjie Chen, 谷中瞳

    言語処理学会第29回年次大会 2023/03

  134. Logical Inference System with Text-to-Image Generation for Phrase Abduction Peer-reviewed

    Akiyoshi Tomihari, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the 19th International Conference on Logic and Engineering of Natural Language Semantics (LENLS19) 2022/11

  135. Do Humans and Neural Networks Consistently Capture Imperfective Paradox? Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka

    the ESSLLI2022 Workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA2022) 2022/08

  136. Numerical Inference between Semi-structured Tables and Texts Peer-reviewed

    Tomoya Kurosawa, Hitomi Yanaka

    the ESSLLI2022 Workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA2022) 2022/08

  137. Logical Inference System for Temporal Order based on Japanese CCG Peer-reviewed

    Tomoki Sugimoto, Hitomi Yanaka

    the ESSLLI2022 Workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA2022) 2022/08

  138. 半構造化表データとテキスト間の数量比較に関する論理推論

    黒澤友哉, 谷中瞳

    人工知能学会第36回全国大会 2022/06

  139. 時間的順序を考慮した日本語論理推論システムの構築

    杉本智紀, 谷中瞳

    人工知能学会第36回全国大会 2022/06

  140. 日本語症例テキストの複合語解析と論理推論

    石田真捺, 谷中瞳, 戸次大介

    人工知能学会第36回全国大会 2022/06

  141. Annotating Japanese Numeral Expressions for a Logical and Pragmatic Inference Dataset Peer-reviewed

    Kana Koyano, Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki

    Proceedings of the Eighteenth Joint ACL-ISO Workshop on Interoperable Semantic Annotation with LREC2022 2022/06

  142. Logical Inference for Counting on Semi-structured Tables Peer-reviewed

    Tomoya Kurosawa, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the ACL2022 Student Research Workshop (SRW) 2022/05

  143. Compositional Semantics and Inference System for Temporal Order based on Japanese CCG Peer-reviewed

    Tomoki Sugimoto, Hitomi Yanaka

    Proceedings of the ACL2022 Student Research Workshop (SRW) 2022/05

  144. 供述調書に現れる数量表現の推論テストセットの構築

    小谷野華那, 谷中瞳, 峯島宏次, 福田浩司, 橋爪宏典, 戸次大介

    言語処理学会第28回年次大会 2022/03

  145. Compositional Evaluation on Japanese Textual Entailment and Similarity Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima

    Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL) 10 1266-1284 2022

  146. Towards Compositional Semantics and Inference System for Telicity Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka

    Proceedings of Logic and Algorithms in Computational Linguistics 2021 (LACompLing2021) 2021/12

  147. Assessing the Generalization Capacity of Pre-trained Language Models through Japanese Adversarial Natural Language Inference Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima

    Proceedings of the 2021 EMNLP Workshop BlackboxNLP: Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP 337-349 2021/11

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2021.blackboxnlp-1.26  

  148. Compositional Semantics for Compound Words in Medical Case Retrieval Peer-reviewed

    Mana Ishida, Hitomi Yanaka, Daisuke Bekki

    Proceedings of the 18th International Workshop on Logic and Engineering of Natural Language Semantics (LENLS18) 2021/11

  149. AIはレイシズムと戦えるのか―自然言語処理分野におけるヘイトスピーチ自動検出研究の現状と課題 Invited

    和泉 悠, 仲宗根勝仁, 朱喜哲, 谷中 瞳, 荒井ひろみ

    思想 (1169) 88-105 2021/08

  150. SyGNS: A Systematic Generalization Testbed Based on Natural Language Semantics Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Kentaro Inui

    Findings of the Joint Conference of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (ACL-IJCNLP2021) 103-119 2021/07

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2021.findings-acl.10  

  151. Do Grammatical Error Correction Models Realize Grammatical Generalization? Peer-reviewed

    Masato Mita, Hitomi Yanaka

    Findings of the Joint Conference of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (ACL-IJCNLP2021) 2021/07

  152. 論理推論による症例検索に向けた日本語症例テキストの複合語解析の試案

    石田真捺, 谷中瞳, 馬目華奈, 戸次大介

    人工知能学会第35回全国大会 2021/06

  153. 実テキストにおける数量表現の含意関係認識に向けて

    小谷野華那, 鈴木莉子, 春田和泉, 谷中瞳, 戸次大介

    人工知能学会第35回全国大会 2021/06

  154. マルチモーダル推論のための動画アクションデータセットの構築

    横関茉衣, 村上夏輝, 鈴木莉子, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介

    人工知能学会第35回全国大会 JSAI2021 4I1GS7b01-4I1GS7b01 2021/06

    Publisher: The Japanese Society for Artificial Intelligence

    DOI: 10.11517/pjsai.jsai2021.0_4i1gs7b01  

    More details Close

    This paper introduces a new video-and-language dataset with human actions for multimodal inference.The dataset consists of 200 videos, 5554 action labels, and 1942 action triplets of the form <subject, action, object>. Action labels contain various expressions such as aspectual and intentional phrases that are characteristic of videos but do not appear in existing video and image datasets. The dataset is expected to be applied to the evaluation of the multimodal inference system between the video and semantically complicated sentences such as negation and quantity.

  155. JSICK: 日本語構成的推論・類似度データセットの構築

    谷中瞳, 峯島宏次

    人工知能学会第35回全国大会 2021/06

  156. Building a Video-and-Language Dataset with Human Actions for Multimodal Logical Inference Peer-reviewed

    Riko Suzuki, Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki

    Proceedings of the 2021 IWCS Workshop Beyond Language: Multimodal Semantic Representations (MMSR2021) abs/2106.14137 2021/06

  157. Exploring Transitivity in Neural NLI Models through Veridicality Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Kentaro Inui

    the 16th conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL2021), 920-934 2021/04

  158. ニューラルネットが学習する意味表現は体系性を持つか

    谷中瞳, 峯島宏次, 乾 健太郎

    言語処理学会第27回年次大会 2021/03

  159. ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチ検出に向けた日本語データセット構築の試案

    荒井ひろみ, 和泉悠, 朱喜哲, 仲宗根勝仁, 谷中瞳

    言語処理学会第27回年次大会 2021/03

  160. 文法誤り訂正モデルは訂正に必要な文法を学習しているか

    三田雅人, 谷中瞳

    言語処理学会第27回年次大会 2021/03

  161. Abusive Tweets in Japanese during the COVID-19 pandemic Peer-reviewed

    Yu Izumi, Hiromi Arai, Hitomi Yanaka, Katsuhito Nakasone, Heechul Ju

    the 3rd International Workshop HATE SPEECH IN ASIA AND EUROPE Pandemic, Fear, and Hate 2021

  162. Do Neural Models Learn Systematicity of Monotonicity Inference in Natural Language? Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Kentaro Inui

    the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2020) 6105-6117 2020/07

    Publisher: Association for Computational Linguistics

  163. CCGと定理証明器による自然言語の時間関係認識

    大西舞子, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介

    人工知能学会第34回全国大会 2020/06

  164. ニューラルネットワークによる自然言語推論の可能性

    谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介, 乾 健太郎

    人工知能学会第34回全国大会 2020/06

  165. 知識ベースとテキストの構成的同時学習

    高橋諒, 井之上直也, 谷中瞳, 乾 健太郎

    言語処理学会第26回年次大会 2020/03

  166. 汎用言語モデルBERTを用いた多言語テキストにおける意味現象タグ予測

    伊藤美賀, 佐藤七海, 田上青空, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介

    言語処理学会第26回年次大会 2020/03

  167. マルチモーダル推論評価のための日本語データセットの試案

    飯野早貴, 石田真捺, 小谷野華那, 松本留奈, 鈴木莉子, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介

    言語処理学会第26回年次大会 2020/03

  168. CCGとCoqを用いた日本語マルチモーダル推論システムの構築

    秋山雛乃, 石嶋美咲, 石田真捺, 高野紗輝, 鈴木莉子, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介

    言語処理学会第26回年次大会 2020/03

  169. 多言語統語・意味情報コーパスParallel Meaning Bank日本語版の構築

    谷中瞳, 峯島宏次, 山田彬尭, 山口悠, 窪田悠介, Lasha Abzianidze, Johan Bos

    言語処理学会第26回年次大会 2020/03

  170. ニューラルネットは自然言語推論の体系性を学習するか

    谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介, 乾 健太郎

    言語処理学会第26回年次大会 2020/03

  171. Do Neural Models Learn Systematicity of Monotonicity Inference in Natural Language?

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Kentaro Inui

    CoRR abs/2004.14839 2020

  172. Can neural networks understand monotonicity reasoning? Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Kentaro Inui, Satoshi Sekine, Lasha Abzianidze, Johan Bos

    Analyzing and interpreting neural networks for NLP (BlackboxNLP2019) with ACL2019 2019/08

  173. テキスト情報と画像情報を組み合わせた論理推論システムの構築

    鈴木莉子, 吉川将司, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介

    人工知能学会第33回全国大会 2019/06

  174. Monotonicity Dataset Creation on Crowdsourcing

    YANAKA Hitomi, BEKKI Daisuke, MINESHIMA Koji, SEKINE Satoshi, INUI Kentaro

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI 2019 (0) 2L3J902-2L3J902 2019/06

    Publisher: The Japanese Society for Artificial Intelligence

    DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2019.0_2L3J902  

    More details Close

    <p>Large crowdsourced datasets are widely used for training and evaluating neural models on recognizing textual entailment (RTE). However, it is still unclear whether neural models can capture logical inferences, including monotonicity reasoning, for which no large naturalistic dataset has yet been developed. To investigate this issue, we introduce a method of creating a dataset for monotonicity reasoning by crowdsourcing and report the result of the first run. The error analysis indicates that workers tend to provide different answers from what logical entailment defines, for some downward monotonicity reasonings involving pragmatic reasoning.</p>

  175. CCGと定理証明器を用いた画像情報の意味表現と推論の試み

    鈴木莉子, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介

    言語処理学会第25回年次大会 2019/03

  176. ニューラル自然言語推論に向けたMonotonicityに基づく含意関係認識データセット自動構築

    谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介, 関根 聡, 乾 健太郎, Lasha Abzianidze, Johan Bos

    言語処理学会第25回年次大会 2019/03

  177. Multimodal Logical Inference System for Visual-Textual Entailment.

    Riko Suzuki, Hitomi Yanaka, Masashi Yoshikawa, Koji Mineshima, Daisuke Bekki

    CoRR abs/1906.03952 2019

  178. HELP: A Dataset for Identifying Shortcomings of Neural Models in Monotonicity Reasoning.

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Kentaro Inui, Satoshi Sekine, Lasha Abzianidze, Johan Bos

    CoRR abs/1904.12166 2019

  179. Multimodal Logical Inference System for Visual-Textual Entailment. Peer-reviewed

    Riko Suzuki, Hitomi Yanaka, Masashi Yoshikawa, Koji Mineshima, Daisuke Bekki

    Proceedings of the 57th Conference of the Association for Computational Linguistics, ACL 2019, Florence, Italy, July 28 - August 2, 2019, Volume 2: Student Research Workshop 386-392 2019

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/p19-2054  

  180. HELP: A Dataset for Identifying Shortcomings of Neural Models in Monotonicity Reasoning. Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Kentaro Inui, Satoshi Sekine, Lasha Abzianidze, Johan Bos

    the 8th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM2019) 250-255 2019

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/s19-1027  

  181. RNN系列変換モデルを用いた高階論理式からの文生成

    馬目華奈, 谷中瞳, 吉川将司, 峯島宏次, 戸次大介

    言語処理学会第24回年次大会 2018/03

  182. 含意関係認識による金融ドキュメントチェックへの取り組み

    馬目華奈, 外園康智, 長谷川貴博, 小西優祐, 渡邉知樹, 簗有紀子, 谷中瞳, 田中リベカ, 峯島宏次, 戸次大介

    言語処理学会第24回年次大会 2018/03

  183. 自然演繹に基づく文間の含意関係の証明を用いたフレーズアライメントの試み

    谷中瞳, 峯島宏次, Pascual Martinez-Gomez, 戸次大介

    言語処理学会第24回年次大会 2018/03

  184. Semantic Parsing in ccg2lambda and its Application to Financial Document Processing

    HOKAZONO Yasunori, BEKKI Daisuke, HASEGAWA Takahiro, WATANABE Kazuki, MANOME Kana, YANA Yukiko, YANAKA Hitomi, TANAKA Ribeka, MART'INEZ-G'OMEZ Pascual, MINESHIMA Koji

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI 2018 (0) 3G105-3G105 2018

    Publisher: The Japanese Society for Artificial Intelligence

    DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2018.0_3G105  

    More details Close

    <p>In this paper we study the capabilities of ccg2lambda to perform semantic parsing and natural language inferences in the financial domain. We observe that the system is conveniently modular and highly interpretable for humans since it includes graphical visualizations of semantic representations; these visualizations allow us to trace the process of semantic composition and easily identify points of failure. Moreover, it produces results in XML which makes it easy to integrate in larger, in-house systems. The system separates the compositional mechanism from the specification of semantic theories, allowing extensions to handle new linguistic phenomena with a relatively small effort. Finally, we present our approach to adapt the system to the specialized vocabulary that arises in the financial domain by using axioms and ontologies.</p>

  185. Neural sentence generation from formal semantics. Peer-reviewed

    Kana Manome, Masashi Yoshikawa, Hitomi Yanaka, Pascual Martínez-Gómez, Koji Mineshima, Daisuke Bekki

    Proceedings of the 11th International Conference on Natural Language Generation, Tilburg University, The Netherlands, November 5-8, 2018 408-414 2018

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/w18-6549  

  186. Acquisition of Phrase Correspondences Using Natural Deduction Proofs. Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Pascual Martínez-Gómez, Daisuke Bekki

    16th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT2018) 756-766 2018

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/n18-1069  

  187. Learning Semantic Textual Relatedness using Natural Deduction Proofs Peer-reviewed

    Yanaka Hitomi, Mineshima Koji, Martínez-Gómez Pascual, Bekki Daisuke

    Journal of Natural Language Processing 25 (3) 295-324 2018

    Publisher: The Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.25.295  

    ISSN: 1340-7619

    More details Close

    <p>Learning semantic textual relatedness is a core research subject in natural language processing. Vector-based models are often used to compute sentence representations from words or predicate-argument structures, but these models cannot capture semantics accurately with consistency. Conversely, logical semantic representations can capture sentence semantics in depth and with much greater accuracy, but their symbolic nature does not offer graded notions of textual similarity. We propose a method for learning semantic textual relatedness by combining shallow features with features extracted from natural deduction proofs using bidirectional entailment relations between sentence pairs. For the natural deduction proofs, we use ccg2lambda, a higher-order automatic inference system that converts Combinatory Categorial Grammar (CCG) derivation trees into semantic representations and conducts natural deduction proofs. We evaluate our system using two major NLP tasks: learning textual similarity and recognizing textual entailment. Our experiments demonstrate that our approach can outperform other logic-based systems and we obtain high performance levels for the RTE task using the SICK dataset. Our evaluations also demonstrate that features derived from the proofs are effective for learning semantic textual relatedness and we quantify our contribution to the research area. </p>

  188. Determining Semantic Textual Similarity using Natural Deduction Proofs Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Pascual Martinez-Gomez, Daisuke Bekki

    The Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2017) 2017/09

  189. 意味論の証明論的転回

    戸次大介, 峯島宏次, 金子貴美, 田中リベカ, 谷中瞳, 木下恵梨子, 伊藤友里菜, 簗有紀子

    人工知能学会第31回全国大会 2017/05

  190. 論理式による意味表現と証明プロセスに着目した文の類似度学習方法の提案

    谷中瞳, 峯島宏次, Pascual Martinez-Gomez, 戸次大介

    言語処理学会第23回年次大会 2017/03

  191. 単語の分散表現と仮説推論を用いた文の類似度学習

    谷中 瞳, 峯島 宏次, PASCUAL Martínez-Gómez, 戸次 大介

    人工知能学会全国大会論文集 2017 (0) 2B3OS07a3-2B3OS07a3 2017

    Publisher: 一般社団法人 人工知能学会

    DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2017.0_2B3OS07a3  

    More details Close

    <p>コンピュータによる自然言語の深い意味解析を実現する上で,論理に基づく意味表現が再評価されつつある.本研究では単語の分散表現から生成した公理を用いて,2文間で自然演繹による推論を行うことによって特徴量を導出し,文の意味類似度学習を行う方法を検討する.推論には,組合せ範疇文法に基づく統語解析と意味合成によって文を高階述語論理式に変換し,自動推論を行う統合的システムであるccg2lambdaを用いる.</p>

  192. Clustering Documents Using Structural Similarity Based on Case Sets -Applied for Technological Problems from Patents- Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Yukio Ohsawa

    2nd European Workshop on Chance Discovery and Data Synthesis in conjunction with the 20th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI2016) 2016/08

  193. 特許文献を利用した技術課題の抽象化方法の検討

    谷中瞳, 大澤幸生

    人工知能学会第30回全国大会 2016/06

  194. Clustering Documents on Case Vectors Represented by Predicate-Argument Structures - Applied for Eliciting Technological Problems from Patents Peer-reviewed

    Hitomi Yanaka, Yukio Ohsawa

    PROCEEDINGS OF THE 2016 FEDERATED CONFERENCE ON COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS (FEDCSIS) 8 175-180 2016

    DOI: 10.15439/2016F462  

    ISSN: 2300-5963

  195. データジャケットを活用した、同業種間で共有できる課題管理システムの提案

    谷中瞳, 大澤幸生

    電子情報通信学会「人工知能と知識処理」(AI)研究会 2015/12

  196. がん診療プロセスの質評価指標の設計と計測方法の提案

    谷中瞳, 水流聡子, 飯塚悦功, 下野僚子, 加藤省吾

    第7回医療の質・安全学会学術集会 2012/11

  197. がん診療プロセスの質評価指標の設計と計測方法の開発

    谷中瞳, 水流聡子, 飯塚悦功, 下野僚子, 加藤省吾

    日本品質管理学会第98回研究発表会 2012/05

Show all ︎Show first 5

Books and Other Publications 5

  1. ことばの意味を計算するしくみー計算言語学と自然言語処理の基礎

    谷中瞳

    講談社 2024/10

  2. A Hybrid Approach of Distributional Semantics and Event Semantics for Telicity

    Hitomi Yanaka

    Springer book series: Studies in Computational Intelligence, Logic and Algorithms in Computational Linguistics 2021 2022

  3. ACL 2020 参加報告

    谷中瞳

    情報処理61巻12号 2020/11

  4. 患者状態適応型パス―PCAPSの活用と臨床分析 (医療の質安全保証に向けた臨床知識の構造化)

    PCAPS研究会

    日本規格協会 2013/03

  5. 現代論理学辞典

    朝倉書店

Presentations 29

  1. 意識とナラティブ Invited

    Takuya Niikawa, Hitomi Yanaka, Taiga Shinozaki, Adrian Owen

    日本科学哲学会第 59 回(2026 年度)大会シンポジウム 2026/11/01

  2. Exploring Compositional Meaning in Natural Language Invited

    Hitomi Yanaka

    Riken Mathematics & AI Symposium 2026 2026/08/20

  3. エンジニアは生成AIとどのように向き合うべきか?:ことばの意味という観点から Invited

    谷中瞳

    Qiita Conference 2026 2026/05/29

  4. 範疇文法と論理:理論と応用 Invited

    谷中瞳

    第28回情報論的学習理論ワークショップ企画セッション 2025/11

  5. 自然言語処理における合理主義と経験主義の再訪

    谷中瞳

    東京大学理学部情報科学科50周年記念シンポジウム 2025/10

  6. 分布意味論と形式意味論の合流 Invited

    谷中瞳

    人工知能学会 第133回人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI) 2025/08

  7. ことばの意味を計算するしくみ Invited

    谷中瞳

    言語処理学会第31回年次大会 2025/03/10

  8. 人工知能は人のようにことばの意味を計算するか Invited

    谷中瞳

    豊島岡女子学園中学校・高等学校「輝く先輩に学ぶ」講演 2024/12

  9. 30分でわかることばの意味を計算するしくみ Invited

    谷中瞳

    Forkwell Library #76 2024/11

  10. 人工知能は人のように言葉を理解できるのか Invited

    谷中瞳

    東京大学理学部 高校生のための冬休み講座 2023/12/27

  11. 大規模言語モデルの仕組みと可能性 Invited

    谷中瞳

    日本医療情報学会NeXEHRS研究会緊急シンポジウム「ChatGPTは医療情報研究と医療を変えるか?」 2023/05/19

  12. ChatGPTで自然言語処理は終わるのか Invited

    乾健太郎, 黒橋貞夫, 相良美織, 佐藤敏紀, 鈴木潤, 谷中瞳

    2023/03/14

  13. Do Neural Models Capture the Systematicity of Natural Language Inference? Invited

    Hitomi Yanaka

    Kyoto Workshop of Computational Linguistics 2022/11

  14. 形式言語学の知見を活用した自然言語推論 Invited

    谷中瞳

    ステアラボ人工知能セミナー 2022/11

  15. 理論言語学と自然言語処理の融合による自然言語理解の探求 Invited

    谷中瞳

    東大工学部のリアル2 2022/10

  16. 論理に基づく推論システムの再訪 Invited

    谷中瞳

    情報処理学会第253回自然言語処理研究会 2022/09

  17. Exploring the Generalization Ability of Neural Models through Natural Language Inference, Invited

    Hitomi Yanaka

    the 6th International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL2022) 2022/07

  18. Revisiting the Systematicity Argument through Analyzing Deep Neural Networks Invited

    Hitomi Yanaka

    Aspects of Logic Study, celebrating World Logic Day (WLD2022) 2022/01

  19. 形式意味論と言語処理の融合による意味理解の探求

    谷中瞳

    東京大学大学院情報理工学系研究科20周年記念シンポジウム「情報理工が描くインクルーシブ共創社会」 2021/11

  20. Do Neural Models Learn Transitivity of Veridical Inference?

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Kentaro Inui

    2021 IWCS Workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA2021) 2021/06

  21. 哲学の応用と社会実装 ─ヘイトスピーチをめぐる 文理共創研究の可能性と課題─

    荒井ひろみ, 和泉悠, 朱喜哲, 辻大介, 仲宗根勝仁, 谷中瞳

    応用哲学会第十三回年次大会 2021/05

  22. Investigating the Generalization Ability of Neural Models through Monotonicity Reasoning Invited

    Hitomi Yanaka

    the WeSSLLI2020 workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA2020) 2020/07

  23. Hybrid Natural Language Understanding: Neural Network, Logic and Beyond International-presentation Invited

    Hitomi Yanaka

    KONVENS (The Conference on Natural Language Processing) 2019/10

  24. 自然言語処理と形式意味論の融合による自然言語推論に向けて Invited

    谷中瞳

    名古屋地区NLPセミナー 2019/06

  25. 自然言語処理と形式意味論の融合による、含意関係と意味的類似度の計算 Invited

    谷中瞳

    TokyoCL 2018/09

  26. ⾃然演繹に基づく証明を⽤いた⽂間の意味的関連性の学習

    谷中瞳

    情報系Winter Festa Episode3 2017/12

  27. 人のようにことばの意味を計算する人工知能を夢見て Invited

    谷中瞳

    理研AIP女子中高生のための「数理・情報・AI」最前線 2024/10

  28. 大規模言語モデルの仕組みとその可能性 Invited

    谷中瞳

    日本ヒューレット・パッカード合同会社セミナー基調講演 2024/10

  29. それでも私が研究を続ける理由 Invited

    谷中瞳

    言語処理学会第27回年次大会ワークショップ「若手研究者交流のニューノーマルを考える」 2021/03

Show all Show first 5

Research Projects 16

  1. 言語諸科学の協働による人・LLM 間のフィードバックループ創出

    Offer Organization: 科学技術振興機構(JST)

    System: CREST「人とAIの共生・協働社会を実現する学際的システム基盤の創出」領域

    2025/10 - 2031/03

  2. 論理と深層学習の融合による信頼性の高い推論

    Offer Organization: 科学技術振興機構

    System: 次世代AI人材育成プログラム(BOOST)

    2026/03 - 2030/10

  3. 歴史的な時空間計算基盤の構築と人文学研究の資料解釈支援への応用

    大内 啓樹, 鈴木 基史, 北本 朝展, SAKTI Sakriani, 谷中 瞳, 矢野 桂司, 東山 翔平, 若宮 翔子, 谷崎 友紀, 渡辺 太郎

    Offer Organization: 日本学術振興会

    System: 科学研究費助成事業

    Category: 基盤研究(A)

    Institution: 奈良先端科学技術大学院大学

    2026/04/01 - 2029/03/31

  4. 人間参加型ナラティブ意味解析システムの開発

    谷中 瞳

    Offer Organization: 日本学術振興会

    System: 科学研究費助成事業

    Category: 学術変革領域研究(B)

    Institution: 東京大学

    2026/02/27 - 2027/03/31

  5. 人間参加型ナラティブ意味解析システムの開発

    谷中 瞳

    Offer Organization: 日本学術振興会

    System: 科学研究費助成事業

    Category: 学術変革領域研究(B)

    Institution: 東京大学

    2024/04 - 2027/03

  6. 機械学習と記号論理を用いたモビリティ向けインタラクション研究

    Offer Organization: 株式会社本田技術研究所

    2022 - 2026

  7. LLMに含まれる交差バイアスと有害性を評価する手法の設計

    Offer Organization: 東京大学Beyond AI研究推進機構

    2024/10 - 2025/09

  8. From Hate Speech to Hope Speech: An Inquiry into Future-Oriented Linguistic Environments

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    Institution: Nanzan University

    2022/04 - 2025/03

  9. 意思決定を支援する言語と非言語の論理関係認識

    Offer Organization: 科学技術振興機構(JST)

    System: さきがけ「信頼されるAIの基盤技術」領域

    Category: 競争的資金

    Institution: 科学技術振興機構(JST)

    2021/10 - 2025/03

  10. Analyzing the Generalization Capacity of LargeLanguage Models based on Linguistic Theory

    Hitomi Yanaka

    System: Google Research Award

    2024/09 -

  11. 形式意味論と言語処理の融合による構成的言語モデルの開発

    谷中瞳

    Offer Organization: 日本学術振興会

    System: 若手研究

    2020/04 - 2024/03

  12. 理論言語学と自然言語処理の融合による意味処理技術の開発

    Offer Organization: 東京大学

    System: UTEC-UTokyo FSI Research Grant Program

    Institution: 東京大学

    2021/04 - 2023/03

  13. Probing Deep Learning-based NLP Models from Sustainability Perspectives

    Offer Organization: Microsoft Research Asia

    System: Microsoft Research Asia Collaborative Research (CORE) 2021 (Computing for Sustainable Future)

    2021 -

  14. 汎用言語系人工知能モデルの構築による超少数データ上での言語処理の実現

    谷中瞳, 能地宏

    Offer Organization: 理研-産総研

    System: 「チャレンジ研究」

    2020/04 -

  15. 実世界言語現象に基づく含意関係コーパスの研究 Competitive

    谷中瞳

    Offer Organization: 科学技術振興機構

    System: AIPチャレンジPRISM加速支援

    2018/08 - 2019/03

  16. 高階論理式と自然演繹による推論を用いた文間の関連性学習 Competitive

    谷中瞳

    Offer Organization: 科学技術振興機構

    System: AIPチャレンジ

    2017/08 - 2018/03

Show all Show first 5

Teaching Experience 4

  1. 自然言語処理応用 The University of Tokyo

  2. Computational Linguistics The University of Tokyo

  3. Information Logic The University of Tokyo

  4. Deep Learning and Natural Language Processing The University of Tokyo

Social Activities 1

  1. AIに関する次世代リーダーとの車座対話

    2023/05/09 -

Media Coverage 11

  1. 分子と言葉 言語モデルがつなぐ二つの文法

    東京化学同人 現代化学

    2026/09

    Type: Newspaper, magazine

  2. 納得できる説明をしてくれるAIをつくりたい

    理化学研究所 クローズアップRIKEN https://www.riken.jp/pr/closeup/2026/20260309_1/index.html

    2026/06

    Type: Promotional material

  3. 東大教師が新入生にすすめる本 Myself

    東京大学出版会 UP2025年4月号 p.19-p.20

    2025/04

    Type: Newspaper, magazine

  4. 自然言語処理に「形式意味論」を導入 判断根拠を提示し、信頼されるAIの実現へ

    JSTnews さきがける科学人 https://www.jst.go.jp/pr/jst-news/backnumber/2024/202503/pdf/2025_03_p16.pdf

    2025/03

    Type: Promotional material

  5. ことばの意味を多面的にみて Myself

    2024/09

    Type: Promotional material

  6. 若手研究者が同世代に送るエール~ ビジネス現場のAI活用、飛躍のカギは?

    日経BP 日経クロステック https://active.nikkeibp.co.jp/atcl/sp/b/24/04/03/00986/

    2024/04

    Type: Internet

  7. 世界を覚醒させるようなAI研究を

    角川アスキー総合研究所 ASCII.jp https://ascii.jp/elem/000/004/159/4159366/

    2023/10

    Type: Internet

  8. 特集:話すAI 描くAI, ChatGPTの頭の中をのぞき見る

    日経サイエンス 日経サイエンス

    2023/05

    Type: Newspaper, magazine

  9. 人間のように言語の意味を理解する言語処理技術を目指して

    the Japanese Society for Artificial Intelligence Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence

    2022/09

    Type: Promotional material

  10. Dreaming of AI that Talks Just Like a Human Being

    the school of science, the University of Tokyo RIGAKU-RU Frontiers of Science

    2022/06

    Type: Promotional material

  11. 未来への道を全力で進め

    日刊工業新聞「凛としていきる 理系女性の挑戦」

    2016/04

    Type: Newspaper, magazine

Show all Show first 5

Academic Activities 6

  1. The 65th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics

    2027 - 2028

    Activity type: Academic society, research group, etc.

  2. International workshop Natural Language Meets Logic and Machine Learning (NALOMA)

    2026 - 2028

    Activity type: Academic society, research group, etc.

  3. International workshop Natural Language Meets Logic and Machine Learning (NALOMA)

    2020 - Present

    Activity type: Academic society, research group, etc.

  4. 人工知能学会全国大会オーガナイズドセッション「データセットとベンチマークの技術的・社会的な視点」

    2024 - 2026

    Activity type: Academic society, research group, etc.

  5. 人工知能学会全国大会企画セッション「信頼されない?AI〜社会とAIの新しいつながりを考える〜」

    2024/05 - 2024/05

    Activity type: Academic society, research group, etc.

  6. 人工知能学会全国大会企画セッション 「信頼されすぎる?AI 〜ときどき間違えるAIとの付き合い方〜」

    2025/05 -

    Activity type: Academic society, research group, etc.

Show all Show first 5