Details of the Researcher

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Kentaro Inui
Section
Center for Language AI Research
Job title
Professor
Degree
  • 博士(工学)(東京工業大学)

  • 修士(工学)(東京工業大学)

Research History 10

  • 2024/09 - Present
    Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence Professor

  • 2023/10 - Present
    Tohoku University Center for Language AI Research Professor

  • 2016/04 - Present
    理化学研究所 革新知能統合研究センター 自然言語理解チームリーダー

  • 2020/04 - 2024/09
    タフ・サイバーフィジカルAI研究センター 副センター長・AI研究部門長

  • 2023/09 - 2024/08
    Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence Visiting Professor

  • 2010/04 - 2023/09
    Tohoku University

  • 2007/10 - 2010/03
    奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 准教授

  • 2002/04 - 2007/09
    Nara Institute of Science and Technology Graduate School of Information Science

  • 1998/04 - 2002/03
    九州工業大学情報工学部 助教授

  • 1995/04 - 1998/03
    東京工業大学大学院情報理工学研究科 助手

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Education 2

  • Tokyo Institute of Technology 情報理工学研究科 計算工学専攻

    - 1995/03

  • Tokyo Institute of Technology Faculty of Engineering 情報工学科

    - 1990/03

Committee Memberships 45

  • IJCNLP-AACL 2025 General Chair

    2024/12 - Present

  • 日本学術会議 連携会員

    2017/10 - Present

  • ファクトチェック・イニシアティブ 理事

    2017/10 - Present

  • 言語処理学会 会長

    2022/04 - 2024/03

  • 言語処理学会 副会長

    2020/04 - 2022/03

  • ACL-IJCNLP 2021 Workshop Co-chair

    - 2021

  • COLING 2020 Area Co-chair

    - 2020/12

  • ACL 2020 Area Co-chair

    - 2020/07

  • 言語処理学会 理事

    2016/06 - 2020/03

  • General Chair

    2018/07 - 2019/11

  • 言語処理学会 論文誌「自然言語処理」 編集長

    2018/04 - 2019/03

  • 言語処理学会 論文誌「自然言語処理」副編集長

    2016/06 - 2018/03

  • 情報処理学会 自然言語処理研究会主査

    2014/04 - 2018/03

  • COLING2016 Program Committee Area Co-chair

    2016/05 - 2016/09

  • COLING2016 Program Committee Area Co-chair

    2016/05 - 2016/09

  • 言語処理学会 第22回年次大会 実行委員長

    2015/04 - 2016/03

  • 言語処理学会 第22回年次大会 実行委員長

    2015/04 - 2016/03

  • EMNLP2015 Program Committee Area Co-chair

    2015/04 - 2015/08

  • EMNLP2015 Program Committee Area Co-chair

    2015/04 - 2015/08

  • 情報処理学会 論文誌編集委員長

    2014/06 - 2015/05

  • 情報処理学会 論文誌編集委員長

    2014/06 - 2015/05

  • 情報処理学会 理事

    2013/06 - 2015/05

  • 情報処理学会 理事

    2013/06 - 2015/05

  • COLING2014 Program Committee Area Co-chair

    2014/01 - 2014/08

  • COLING2014 Program Committee Area Co-chair

    2014/01 - 2014/08

  • 情報処理学会 論文誌副編集委員長

    2013/06 - 2014/06

  • 情報処理学会 論文誌副編集委員長

    2013/06 - 2014/06

  • Association for Natural Language Processing Board Member

    2010/06 - 2014/05

  • 言語処理学会 理事

    2010/06 - 2014/05

  • Association for Natural Language Processing 編集委員

    2009/10 - 2013/09

  • 言語処理学会 編集委員

    2009/10 - 2013/09

  • Association for Computational Linguistics Editorial Board Member

    2008/12 - 2012/11

  • Association for Computational Linguistics 編集委員

    2008/12 - 2012/11

  • ACL2012 Program Committee Faculty Advisor for Student Research Workshop

    2012/02 - 2012/08

  • ACL2012 Program Committee Faculty Advisor for Student Research Workshop

    2012/02 - 2012/08

  • 情報処理学会 論文誌査読委員

    2006/06 - 2012/05

  • 情報処理学会 論文誌査読委員

    2006/06 - 2012/05

  • IJCNLP2011 Program Committee Tutorial Co-chair

    2010/08 - 2011/11

  • IJCNLP2011 Program Committee チュートリアル共同委員長

    2010/08 - 2011/11

  • The 17th Annual Meeting of Natural Language Processing PC Chair

    2010/08 - 2011/08

  • 言語処理学会第17回年次大会プログラム委員会 プログラム委員長

    2010/08 - 2011/08

  • ACL-HLT2011 Program Committee Area Chair for Discourse and Pragmatics

    2010/09 - 2011/03

  • ACL-HLT2011 Program Committee 談話・語用論分野委員長

    2010/09 - 2011/03

  • 社会的知能発生学研究会 幹事

    2008/10 -

  • 社会的知能発生学研究会 幹事

    2008/10 -

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Professional Memberships 5

  • 人工知能学会

  • Information Processing Society of Japan

  • Association for Natutal Language Processing

  • American Association for Artificial Intelligence

  • Association for Computational Linguistics

Research Interests 7

  • multimodal model

  • large language model

  • language understanding

  • explainable AI

  • knowledge and reasoning

  • computational linguistics

  • natural language processing

Research Areas 1

  • Informatics / Intelligent informatics / communication science

Awards 97

  1. 委員特別賞

    2024/03 言語処理学会第30回年次大会 ichikara-instruction LLMのための日本語インストラクションデータの作成

  2. The 17th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2023) Nominated for Best System Paper

    2023/07 SemEval TohokuNLP at SemEval-2023 Task 5: Clickbait Spoiling via Simple Seq2seq Generation and Ensembling

  3. 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023)委員特別賞

    2023/03 言語処理学会 What can Short Answer Scoring Models Learn from Cross-prompt Training Data?

  4. 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023)委員特別賞

    2023/03 言語処理学会 言語モデルの学習における知識ニューロンの形成過程について

  5. 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023)委員特別賞

    2023/03 言語処理学会 ニューラル数式ソルバーにおける途中結果の追跡と操作

  6. 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023)委員特別賞

    2023/03 言語処理学会 日本語話者の項省略判断に関するアノテーションとモデリング

  7. 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023)委員特別賞

    2023/03 言語処理学会 計算資源が限られた複数組織での出力選択による協働の検討

  8. 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023)日本電気賞

    2023/03 言語処理学会 計算資源が限られた複数組織での出力選択による協働の検討

  9. 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023)言語資源賞

    2023/03 言語処理学会 日本語日常対話コーパスの構築

  10. 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023)優秀賞

    2023/03 言語処理学会 Cross-stitching Text and Knowledge Graph Encoders for Distantly Supervised Relation Extraction

  11. 言語処理学会2022年度最優秀論文賞

    2023/03 言語処理学会 負例を厳選した対話応答選択による対話応答生成システムの評価

  12. AACL-IJCNLP 2022 Student Research Workshop (SRW) Best Paper Award

    2022/12 AACL Empirical Investigation of Neural Symbolic Reasoning

  13. システムライブコンペティション5 優秀賞

    2022/12 人工知能学会 aoba_v3 bot: 多様な応答生成モデルとルールベースを統合したマルチモーダル雑談対話システム

  14. The 23rd International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED2023) Best Paper Nominee

    2022/07 AIED Balancing Cost and Quality: An Exploration of Human-in-the-loop Frameworks for Automated Short Answer Scoring

  15. 科学技術分野の文部科学大臣表彰 科学技術賞

    2022/04 文部科学省 知識と推論による言語情報編 集の計算モデルの研究

  16. 言語処理学会2021年度論文賞

    2022/03 言語処理学会 訓練事例の影響の軽量な推定

  17. 言語処理学会第28回年次大会 委員特別賞

    2022/03 言語処理学会 動画タイトルを用いたサムネイル画像の自動選択手法の提案

  18. 言語処理学会第28回年次大会 委員特別賞

    2022/03 言語処理学会 Transformerにおけるフィードフォワードネットの作用

  19. 言語処理学会第28回年次大会 スポンサー賞(富士通賞)

    2022/03 言語処理学会 Transformerモデルのニューロンには局所的に概念についての知識がエンコードされている

  20. 言語処理学会第28回年次大会 スポンサー賞(NEC賞)

    2022/03 言語処理学会 四則演算を用いた Transformer の再帰的構造把握能力の調査

  21. 言語処理学会第28回年次大会 優秀賞

    2022/03 言語処理学会 論述リビジョンのためのメタ評価基盤

  22. 第93回 人工知能学会 言語・音声理解と対話処理研究会(SLUD)第12回対話システムシンポジウム 対話システム ライブコンペティション4 優秀賞

    2021/11 人工知能学会 aoba_v2 bot: 多様な応答生成モジュールを統合した雑談対話システム

  23. 情報処理学会 第249回自然言語処理研究会 優秀研究賞

    2021/07 情報処理学会 事例ベース推論を行うニューラルモデルの説明性とハブ現象の関係

  24. 言語処理学会第27回年次大会 サイバーエージェント賞

    2021/03 言語処理学会 指定語句を確実に含む見出し生成

  25. 言語処理学会第27回年次大会 委員特別賞

    2021/03 言語処理学会 指定語句を確実に含む見出し生成

  26. 言語処理学会第27回年次大会 委員特別賞

    2021/03 言語処理学会 項目採点技術に基づいた和文英訳答案の自動採点

  27. 言語処理学会2020年度最優秀論文賞

    2021/03 言語処理学会 論述構造解析におけるスパン分散表現

  28. 言語処理学会第27回年次大会 デンソーアイティーラボラトリ賞

    2021/03 言語処理学会 単語埋め込みの決定的縮約

  29. 言語処理学会第27回年次大会 委員特別賞

    2021/03 言語処理学会 予測の正確な言語モデルがヒトらしいとは限らない.

  30. 言語処理学会第27回年次大会 委員特別賞

    2021/03 言語処理学会 対話システムの矛盾応答の生成に対する脆弱性の分析

  31. 言語処理学会第27回年次大会 委員特別賞

    2021/03 言語処理学会 オープンドメイン質問応答における解答可能性判別の役割

  32. 言語処理学会第27回年次大会 優秀賞

    2021/03 言語処理学会 単語埋め込みの決定的縮約

  33. 第3回対話システムライブコンペティション 優秀賞

    2020/11 ILYS aoba bot: 大規模ニューラル応答生成モデルとルールベースを統合した雑談対話システム

  34. 人工知能学会 全国大会優秀賞

    2020/11 人工知能学会 ニューラルネットワークによる自然言語推論の可能性

  35. 人工知能学会 全国大会優秀賞

    2020/11 人工知能学会 単語埋め込みのノルムと⽅向ベクトルを区別した⽂間最適輸送コスト

  36. 言語処理学会第26回年次大会 最優秀賞

    2020/03 言語処理学会 ベクトル⻑に基づく自己注意機構の解析

  37. 言語処理学会第26回年次大会 最優秀賞

    2020/03 言語処理学会 超球面上での最適輸送に基づく文類似性尺度

  38. 言語処理学会第26回年次大会 優秀賞

    2020/03 言語処理学会 テキストを通して世界を見る:機械読解における常識的推論のための画像説明文の評価

  39. 言語処理学会第26回年次大会 優秀賞

    2020/03 言語処理学会 大規模疑似データを用いた高性能文法誤り訂正モデルの構築

  40. 言語処理学会第26回年次大会 言語資源賞

    2020/03 言語処理学会 機械読解システムの推論過程のベンチマークの構築

  41. 言語処理学会第26回年次大会 言語資源賞

    2020/03 言語処理学会 小規模リソースにおける生成型要約のためのスタイル転移

  42. 人工知能学会 音声・言語理解と対話処理研究会(SLUD)第87回研究会 第10回対話システムシンポジウム 若手萌芽ポスター賞

    2019/12 人工知能学会 負例を厳選した対話応答選択テストセット構築の試みと分析

  43. 情報処理学会 自然言語処理研究会 優秀研究賞

    2019/08 情報処理学会 クイズ解答タスクにおける大規模ラベルなしコーパスの利用: 言語モデルとデータ拡張

  44. NLP若手の会第14回シンポジウム 奨励賞(三田雅人)

    2019/08 NLP若手の会 文法誤り訂正を拡張した新タスクの提案

  45. NLP若手の会第14回シンポジウム 奨励賞(横井祥)

    2019/08 NLP若手の会 文ベクトルの最適輸送に基づく類似性尺度

  46. 言語処理学会第25回年次大会 言語資源賞

    2019/03 言語処理学会 解説文生成研究のためのライティング技術解説付き学習者コーパス

  47. 言語処理学会第25回年次大会 優秀賞

    2019/03 言語処理学会 ExpertとImitatorの混合ネットワークによる大規模半教師あり学習

  48. 全国大会優秀賞(横井祥)

    2018/11 人工知能学会 カーネル法に基づく疎な言語表現のための高速計算可能な共起尺度

  49. 全国大会優秀賞(赤間怜奈)

    2018/11 人工知能学会 スタイルの類似性を捉えた単語ベクトルの教師なし学習

  50. 第1回対話システムライブコンペティション 優秀賞

    2018/11 Zunkobot: 複数の知識モジュールを統合した雑談対話システム

  51. NLP若手の会第13回シンポジウム 奨励賞(白井穂乃)

    2018/08 人工知能学会 情報科学論文からの技術の利点・欠点のマイニングに向けて

  52. NLP若手の会第13回シンポジウム 奨励賞(佐々木翔大)

    2018/08 NLP若手の会 サブワードに基づく単語ベクトルの再構築

  53. 人工知能学会2017年度論文賞

    2018/06 人工知能学会 関係パタンの分散表現の計算 (人工知能学会誌, Vol.32, No.4, pp. D-G96_1-11, 2017)

  54. 言語処理学会第24回年次大会 優秀賞

    2018/03 言語処理学会 ニューラルヘッドライン生成における誤生成問題の改善

  55. 言語処理学会第24回年次大会 若手奨励賞(阿部香央莉)

    2018/03 言語処理学会 ニューラルネットを用いた多方言の翻訳と類型分析

  56. 言語処理学会第24回年次大会 若手奨励賞(鈴木正敏)

    2018/03 言語処理学会 読解による解答可能性を付与した質問応答データセットの構築

  57. 言語処理学会第24回年次大会 若手奨励賞(佐藤祥多)

    2018/03 言語処理学会 因果関係に基づくデータサンプリングを利用した雑談応答学習

  58. 言語処理学会第24回年次大会 若手奨励賞(佐々木翔大)

    2018/03 言語処理学会 言語横断的情報検索の大規模データセットとパラメータ共有モデル

  59. 情報処理学会第166回データベースシステム研究会ならびに電子情報通信学会データ工学研究会(食メディア研究会協賛) 学生奨励賞

    2017/12 食メディア研究会 雛形化による手続き的知識の汎化

  60. 人工知能学会 音声・言語理解と対話処理研究会(SLUD)第81回研究会 第8回対話システムシンポジウム 若手奨励賞

    2017/10/13 人工知能学会 発話の語の文体ベクトルの半教師あり学習

  61. NLP若手の会第12回シンポジウム 奨励賞

    2017/09/06 NLP若手の会 カーネル密度推定に基づく関係予測

  62. NLP若手の会第12回シンポジウム 奨励賞

    2017/09/06 NLP若手の会 発話スタイル空間の教師なし学習およびスタイル制御可能な対話システムの実現

  63. 情報処理学会 自然言語処理研究会 学生奨励賞

    2017/05/16 情報処理学会 自然言語処理研究会

  64. EACL2017 Outstanding Paper Award

    2017/04/07 European Chapter of the Association for Computational Linguistics

  65. The 23th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing Excellent Paper Award

    2017/03/16 言語処理学会

  66. PACLIC-30 Best Paper Honorable Mention

    2016/10/29 The 30th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation

  67. MIRU2016 Outstanding Paper Award

    2016/08 MIRU2016 Learning to Describe Product Images from Noisy Online Data

  68. 2016 IBM Faculty Award

    2016/06 IBM

  69. The 22th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing Excellent Paper Award

    2016/03/10 言語処理学会

  70. The 22th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing Excellent Paper Award

    2016/03/10 言語処理学会

  71. IPSJ SIG-NL Research Award

    2016/01/22 情報処理学会

  72. PACLIC-29 Best Paper Award (Computation)

    2015/11/01 PACLIC

  73. ドコモ・モバイル・サイエンス賞 先端技術部門優秀賞

    2015/09/28 ドコモ

  74. IPSJ SIG-NL Research Award

    2015/05/26 情報処理学会

  75. The 21th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing Excellent Paper Award

    2015/03/19 言語処理学会

  76. The Association for Natural Language Processing Best Paper Award 2014 (first place)

    2015/03/19 言語処理学会

  77. 日本学術振興会 科学研究費審査委員表彰

    2014/10/31 日本学術振興会

  78. AMT2014 Best Paper Award

    2014/08/13 AMT

  79. 言語処理学会 20周年記念論文賞

    2014/07/11 言語処理学会

  80. 言語処理学会第20回年次大会 最優秀賞

    2014/03/20 言語処理学会

  81. 言語処理学会第20回年次大会 優秀賞

    2014/03/20 言語処理学会

  82. The Best Paper Award of the Journal of Natural Language Processing 2013

    2014/03/19 言語処理学会

  83. 言語処理学会第19回年次大会 優秀賞,2013年8月21日

    2013/11/16 言語処理学会

  84. 東北大学 工学研究科長教育賞

    2013/03/22 東北大学

  85. 言語処理学会第18回年次大会 優秀賞

    2012/09/02 言語処理学会

  86. 日本経済新聞社「技術トレンド調査(2011年度第1回)」総合3位

    2011/05/30 日本経済新聞社

  87. CICLing-2011 Best Paper Award (First Place)

    2011/02/20 CICLing

  88. The Best Paper Award of the 16th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing

    2010/08 言語処理学会

  89. 言語処理学会第13回年次大会優秀発表賞

    2007/08 言語処理学会

  90. マルチメディア・分散・協調とモバイルシンポジウム(DICOMO2006)野口賞

    2006/10 情報処理学会他

  91. COLING/ACL-2006 Best Asian NLP Paper Award

    2006/07 Association for Computational Linguistics

  92. The Best Paper Award of the 10th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing

    2004/08 言語処理学会

  93. The Best Paper Award of the 9th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing

    2003/08 言語処理学会

  94. JSAI Outstanding Paper Award

    2001/06 人工知能学会

  95. The Best Paper Award of the 4th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing

    1998/08 言語処理学会

  96. Annual Best Paper Award of the Japanese Society for Artificial Intelligence

    1998/06 人工知能学会

  97. The Best Paper Award of the 2nd Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing

    1996/08 言語処理学会

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Papers 453

  1. On Entity Identification in Language Models Peer-reviewed

    2025/07

  2. Annotating Errors in English Learners’ Written Language Production: Advancing Automated Written Feedback Systems Peer-reviewed

    The 26th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2025) 2025/07

  3. Beyond Click to Cognition: Effective Interventions for Promoting Examination of False Beliefs in Misinformation Peer-reviewed

    Yuko Tanaka, Hiromi Arai, Miwa Inuzuka, Yoichi Takahashi, Minao Kukita, Ryuta Iseki, Kentaro Inui

    Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’25) 2025/04

  4. Weight-based Analysis of Detokenization in Language Models: Understanding the First Stage of Inference Without Inference

    Go Kamoda, Benjamin Heinzerling, Tatsuro Inaba, Keito Kudo, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui

    2025/02

    DOI: 10.48550/arXiv.2501.15754  

  5. The Geometry of Numerical Reasoning: Language Models Compare Numeric Properties in Linear Subspaces

    Ahmed Oumar El-Shangiti, Tatsuya Hiraoka, Hilal AlQuabeh, Benjamin Heinzerling, Kentaro Inui

    2025/02

    DOI: 10.48550/arXiv.2410.13194  

  6. Repetition Neurons: How Do Language Models Produce Repetitions? Peer-reviewed

    Tatsuya Hiraoka, Kentaro Inui

    2025/02

    DOI: 10.48550/arXiv.2410.13497  

  7. MQM-Chat: Multidimensional Quality Metrics for Chat Translation.

    Yunmeng Li, Jun Suzuki 0001, Makoto Morishita, Kaori Abe, Kentaro Inui

    COLING 3283-3299 2025

  8. Flee the Flaw: Annotating the Underlying Logic of Fallacious Arguments Through Templates and Slot-filling Peer-reviewed

    Irfan Robbani, Paul Reiser, Surawat Pothong, Naoya Inoue, Camélia Guerraoui, Wenzhi Wang, Shoichi Naito, Jungmin Choi, Kentaro Inui

    Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing 20524-20540 2024/11

  9. Designing Logic Pattern Templates for Counter-Argument Logical Structure Analysis Peer-reviewed

    Shoichi Naito, Wenzhi Wang, Paul Reiser, Naoya Inoue, Camélia Guerraoui, Kenshi Yamaguchi, Jungmin Choi, Irfan Robbani, Surawat Pothong, Kentaro Inui

    Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024 11313-11331 2024/11

  10. First Heuristic Then Rational: Dynamic Use of Heuristics in Language Model Reasoning. Peer-reviewed

    Yoichi Aoki, Keito Kudo, Tatsuki Kuribayashi, Shusaku Sone, Masaya Taniguchi, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui

    CoRR abs/2406.16078 2024/11

    DOI: 10.48550/arXiv.2406.16078  

  11. Automatic feedback generation for short answer questions using answer diagnostic graphs.

    the 16th annual International Conference on Education and New Learning Technologies.(EDULEARN2024) 2024/07

  12. The Curse of Popularity: Popular Entities have Catastrophic Side Effects when Deleting Knowledge from Language Models.

    2024/06

  13. Analyzing Feed-Forward Blocks in Transformers through the Lens of Attention Maps

    Goro Kobayashi, Tatsuki Kuribayashi, Sho Yokoi, Kentaro Inui

    In Proceedings for the 12th International Conference on Learning Representations (ICLR 2024) 2024/05

  14. To Drop or Not to Drop? Predicting Argument Ellipsis Judgments: A Case Study in Japanese Peer-reviewed

    Yukiko Ishizuki, Tatsuki Kuribayashi, Yuichiroh Matsubayashi, Ryohei Sasano, Kentaro Inui

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

  15. Japanese-English Sentence Translation Exercises Dataset for Automatic Grading Peer-reviewed

    Naoki Miura, Hiroaki Funayama, Seiya Kikuchi, Yuichiroh Matsubayashi, Yuya Iwase, Kentaro Inui

    Proceedings of the 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop 266 (278) 2024/03

  16. Representational Analysis of Binding in Language Models

    Qin Dai, Benjamin Heinzerling, Kentaro Inui

    Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing 17468-17493 2024

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2024.emnlp-main.967  

  17. J-UniMorph: Japanese Morphological Annotation through the Universal Feature Schema

    Kosuke Matsuzaki, Masaya Taniguchi, Kentaro Inui, Keisuke Sakaguchi

    Proceedings of the 21st SIGMORPHON workshop on Computational Research in Phonetics, Phonology, and Morphology 7-19 2024

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2024.sigmorphon-1.2  

  18. A Large Collection of Model-generated Contradictory Responses for Consistency-aware Dialogue Systems

    Shiki Sato, Reina Akama, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024 16047-16062 2024

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2024.findings-acl.949  

  19. How Well Do Vision Models Encode Diagram Attributes?

    Haruto Yoshida, Keito Kudo, Yoichi Aoki, Ryota Tanaka, Itsumi Saito, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui

    ACL (Student Research Workshop) 564-575 2024

  20. Construction and Evaluation of News Commentary Chat Corpus Peer-reviewed

    Fuka Narita, Shiki Sato, Ryoko Tokuhisa, Kentaro Inui

    Journal of Natural Language Processing 31 (3) 1015-1048 2024

    Publisher: Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.31.1015  

    ISSN: 1340-7619

    eISSN: 2185-8314

  21. ACORN: Aspect-wise Commonsense Reasoning Explanation Evaluation.

    Ana Brassard, Benjamin Heinzerling, Keito Kudo, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui

    CoRR abs/2405.04818 2024

    DOI: 10.48550/arXiv.2405.04818  

  22. Monotonic Representation of Numeric Properties in Language Models.

    Benjamin Heinzerling, Kentaro Inui

    CoRR abs/2403.10381 2024

    DOI: 10.48550/arXiv.2403.10381  

  23. RealTime QA: What's the Answer Right Now? Peer-reviewed

    Jungo Kasai, Keisuke Sakaguchi, Yoichi Takahashi, Ronan Le Bras, Akari Asai, Xinyan Velocity Yu, Dragomir Radev, Noah A. Smith, Yejin Choi, Kentaro Inui

    37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023) Track on Datasets and Benchmarks. 2023/12

  24. Contrastive Learning-based Sentence Encoders Implicitly Weight Informative Words Peer-reviewed

    Hiroto Kurita, Goro Kobayashi, Sho Yokoi, Kentaro Inui

    In Findings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2023 Findings) 2023/12

  25. Teach Me How to Argue: A Survey on NLP Feedback Systems in Argumentation Peer-reviewed

    Camelia Guerraoui, Paul Reisert, Naoya Inoue, Farjana Sultana Mim, Keshav Singh, Jungmin Choi, Irfan Robbani, Shoichi Naito, Wenzhi Wang, Kentaro Inui

    Proceedings of the 10th Workshop on Argument Mining (ArgMining 2023) 19-34 2023/12

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2023.argmining-1.3  

  26. An Investigation of Warning Erroneous Chat Translations in Cross-lingual Communication Peer-reviewed

    Yunmeng Li, Jun Suzuki, Makoto Morishita, Kaori Abe, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 13th International Joint Conference on Natural Language Processing and the 3rd Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop (IJCNLP-AACL 2023 SRW) 10-16 2023/11

  27. 特徴量帰属法による説明の忠実性評価に関する実証的分析 Peer-reviewed

    浅妻佑弥, 塙一晃, 乾健太郎

    人工知能学会論文誌 38 (6) 1-9 2023/11

    DOI: 10.1527/tjsai.38-6_C-N22  

  28. Take No Shortcuts! Stick to the Rubric: A Method for Building Trustworthy Short Answer Scoring Models.

    Yuya Asazuma, Hiroaki Funayama, Yuichiroh Matsubayashi, Tomoya Mizumoto, Paul Reiser, Kentaro Inui

    The 5th International Conference on Higher Education Learning Methodologies and Technologies Online (HELMeTO 2023) 2023/09

  29. Aoba_v3 bot: a multimodal chatbot system combining rules and various response generation models Peer-reviewed

    Shoji Moriya, Daiki Shiono, Riki Fujihara, Yosuke Kishinami, Subaru Kimura, Shusaku Sone, Reina Akama, Yuta Matsumoto, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    Advanced Robotics 1-14 2023/08/01

    Publisher: Informa UK Limited

    DOI: 10.1080/01691864.2023.2240883  

    ISSN: 0169-1864

    eISSN: 1568-5535

  30. Geometric Locality of Entity Embeddings in Masked Language Models

    Masaki Sakata, Sho Yokoi, Benjamin Heinzerling, Kentaro Inui

    Non-archival submission for the ACL Student Research Workshop (ACL-SRW 2023) 2023/07

  31. Fight Bias with Bias? Two Interventions for Mitigating the Selective Avoidance of Clicking Uncongenial Facts Peer-reviewed

    Yuko Tanaka, Hiromi Arai, Miwa Inuzuka, Yoichi Takahashi, Minao Kukita, Kentaro Inui

    Proceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society 45 2304-2310 2023/07

  32. TohokuNLP at SemEval-2023 Task 5: Clickbait Spoiling via Simple Seq2seq Generation and Ensembling. Peer-reviewed

    Hiroto Kurita, Ikumi Ito, Hiroaki Funayama, Shota Sasaki, Shoji Moriya, Ye Mengyu, Kazuma Kokuta, Ryujin Hatakeyama, Shusaku Sone, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 17th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval) 1756-1762 2023/07

  33. Transformer Language Models Handle Word Frequency in Prediction Head. Peer-reviewed

    Goro Kobayashi, Tatsuki Kuribayashi, Sho Yokoi, Kentaro Inui

    In Findings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2023 Findings) 4523-4535 2023/07

    DOI: 10.18653/v1/2023.findings-acl.276  

  34. Reducing the Cost: Cross-Prompt Pre-Finetuning for Short Answer Scoring. Peer-reviewed

    Hiroaki Funayama, Yuya Asazuma, Yuichiroh Matsubayashi, Tomoya Mizumoto, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    The 24th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED2023) 78-89 2023/07

    DOI: 10.1007/978-3-031-36272-9_7  

  35. Can LMs Store and Retrieve 1-to-N Relational Knowledge? Peer-reviewed

    Haruki Nagasawa, Benjamin Heinzerling, Kazuma Kokuta, Kentaro Inui

    Archival submission for the ACL Student Research Workshop (ACL-SRW 2023), 130-138 2023/07

  36. Examining the effect of whitening on static and contextualized word embeddings. Peer-reviewed

    Shota Sasaki, Benjamin Heinzerling, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    Information Processing & Management Vol.60 (No.3) 103272-103272 2023/05

    DOI: 10.1016/j.ipm.2023.103272  

  37. Do Deep Neural Networks Capture Compositionality in Arithmetic Reasoning? Peer-reviewed

    Keito Kudo, Yoichi Aoki, Tatsuki Kuribayashi, Ana Brassard, Masashi Yoshikawa, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 17th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL2023) 1343-1354 2023/05

    Publisher: Association for Computational Linguistics

  38. Empirical Investigation of Neural Symbolic Reasoning Strategies. Peer-reviewed

    Yoichi Aoki, Keito Kudo, Tatsuki Kuribayashi, Ana Brassard, Masashi Yoshikawa, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui

    In Findings of the 17th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL2023 Findings) 1124-1132 2023/05

    Publisher: Association for Computational Linguistics

  39. Prompting for explanations improves Adversarial NLI. Is this true? {Yes} it is {true} because {it weakens superficial cues}. Peer-reviewed

    Pride Kavumba, Ana Brassard, Benjamin Heinzerling, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 17th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL2023) 2023/05

  40. Who Does Not Benefit from Fact-checking Websites?

    Yuko Tanaka, Miwa Inuzuka, Hiromi Arai, Yoichi Takahashi, Minao Kukita, Kentaro Inui

    Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems(CHI2023) 1-17 2023/04/19

    Publisher: ACM

    DOI: 10.1145/3544548.3580826  

  41. Frontiers in Explainable Automated Writing Evaluation

    乾健太郎, 乾健太郎, 石井雄隆, 石井雄隆, 松林優一郎, 松林優一郎, 井之上直也, 井之上直也, 内藤昭一, 内藤昭一, 磯部順子, 舟山弘晃, 菊地正弥

    Fundamentals Review (Web) Vol.16 (No.4) 289-300 2023/04

    ISSN: 1882-0875

  42. Who Does Not Benefit from Fact-Checking Websites? A Psychological Characteristic Predicts the Selective Avoidance of Clicking Uncongenial Facts. Peer-reviewed

    Yuko Tanaka, Miwa Inuzuka, Hiromi Arai, Yoichi Takahashi, Minao Kukita, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2023) 2023/04

  43. Test-time Augmentation for Factual Probing.

    Go Kamoda, Benjamin Heinzerling, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui

    CoRR abs/2310.17121 2023

    DOI: 10.48550/arXiv.2310.17121  

  44. Use of an AI-powered Rewriting Support Software in Context with Other Tools: A Study of Non-Native English Speakers. Peer-reviewed

    Takumi Ito, Naomi Yamashita, Tatsuki Kuribayashi, Masatoshi Hidaka, Jun Suzuki, Ge Gao, Jack Jamieson, Kentaro Inui

    UIST 45-13 2023

    DOI: 10.1145/3586183.3606810  

  45. Investigating the Effectiveness of Multiple Expert Models Collaboration. Peer-reviewed

    Ikumi Ito, Takumi Ito, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    EMNLP (Findings) 14393-14404 2023

  46. Test-time Augmentation for Factual Probing.

    Go Kamoda, Benjamin Heinzerling, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui

    EMNLP (Findings) 3650-3661 2023

  47. Feed-Forward Blocks Control Contextualization in Masked Language Models.

    Goro Kobayashi, Tatsuki Kuribayashi, Sho Yokoi, Kentaro Inui

    CoRR abs/2302.00456 2023

    DOI: 10.48550/arXiv.2302.00456  

  48. Tracing and Manipulating Intermediate Values in Neural Math Problem Solvers. Peer-reviewed

    Yuta Matsumoto, Benjamin Heinzerling, Masashi Yoshikawa, Kentaro Inui

    In The 1st Workshop on Mathematical Natural Language Processing (MathNLP 2022) 2022/12

  49. Tracing and Manipulating Intermediate Results in Neural Math Problem Solvers. Peer-reviewed

    Yuta Matsumoto, Benjamin Heinzerling, Masashi Yoshikawa, Kentaro Inui

    In Proceedings of the Fifth BlackboxNLP Workshop on Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP 2022/12

  50. Cross-stitching Text and Knowledge Graph Encoders for Distantly Supervised Relation Extraction. Peer-reviewed

    Qin Dai, Benjamin Heinzerling, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2022) 2022/12

  51. Context Limitations Make Neural Language Models More Human-Like. Peer-reviewed

    Tatsuki Kuribayashi, Yohei Oseki, Ana Brassard, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2022) 10421-10436 2022/12

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2022.emnlp-main.712  

  52. 説明可能なAIを指向した和文英訳自動採点システムの開発と評価

    石井 雄隆, 菊地 正弥, 舟山 弘晃, 松林 優一郎, 乾 健太郎

    日本教育工学会研究報告集 2022 (4) 1-7 2022/11/28

    Publisher: 一般社団法人 日本教育工学会

    DOI: 10.15077/jsetstudy.2022.4_1  

    eISSN: 2436-3286

    More details Close

    AIの判断結果の理由の説明や,品質を評価できる説明可能なAIについて近年盛んに議論されている.本研究では,説明可能なAIを指向した和文英訳自動採点システムの開発と評価を行った.このシステムでは,複数の評価観点を採点項目として反映したモデルにより自動採点を行い,学習者に診断的なフィードバックを行うことが可能となる.日本人大学生を対象とした刺激再生法を用いた実験の結果,システムを用いた修正の傾向やシステムの利点と改善点が明らかとなった.

  53. Chat Translation Error Detection for Assisting Cross-lingual Communications Peer-reviewed

    Yunmeng Li, Jun Suzuki, Makoto Morishita, Kaori Abe, Ryoko Tokuhisa, Ana Brassard, Kentaro Inui

    the 3rd Workshop on Evaluation and Comparison of NLP Systems (Eval4NLP) 88-95 2022/11

    DOI: 10.18653/v1/2022.eval4nlp-1.9  

  54. Empirical Investigation of Neural Symbolic Reasoning Strategies. Peer-reviewed

    Yoichi Aoki, Keito Kudo, Tatsuki Kuribayashi, Ana Brassard, Masashi Yoshikawa, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui

    Non-archival submission for the 2022 AACL-IJCNLP Student Research Workshop (AACL-IJCNLP SRW 2022) 1124-1132 2022/11

    Publisher: Association for Computational Linguistics

  55. Tracing and Manipulating Intermediate Results in Neural Math Problem Solvers. Peer-reviewed

    Yuta Matsumoto, Benjamin Heinzerling, Masashi Yoshikawa, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2022 Conference on AACL-IJCNLP Student Research Workshop (AACL-IJCNLP SRW 2022) 2022/11

  56. Why sentence similarity benchmark is not predictive of application-oriented task performance? Peer-reviewed

    Kaori Abe, Yokoi Sho, Tomoyuki Kajiwara, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 3rd Workshop on Evaluation & Comparison of NLP Systems (Eval4NLP 2022) 70-87 2022/11

  57. 大学・大学院におけるレポート採点支援システムの開発. Peer-reviewed

    佐々木健太, 鈴木健一, 君島朋子, 吉川将司, 乾健太郎

    情報処理学会論文誌教育とコンピュータ (TCE) Vol.8 (No.3) 35-49 2022/10

  58. Target-Guided Open-Domain Conversation Planning. Peer-reviewed

    Yosuke Kishinami, Reina Akama, Shiki Sato, Ryoko Tokuhisa, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 29th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2022) 660-668 2022/10

  59. Iterative Span Selection: Self-Emergence of Resolving Orders in Semantic Role Labeling. Peer-reviewed

    Shuhei Kurita, Hiroki Ouchi, Kentaro Inui, Satoshi Sekine

    In Proceedings of the 29th International Conference onComputational Linguistics (COLING 2022) 5383-5397 2022/10

  60. Topicalization in Language Models A Case Study on Japanese. Peer-reviewed

    Riki Fujihara, Tatsuki Kuribayashi, Kaori Abe, Ryoko Tokuhisa, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 29th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2022) 851-862 2022/10

    Publisher: International Committee on Computational Linguistics

  61. Analyzing Methods for Generating Feedback Comments for Language Learners. Peer-reviewed

    Kazuaki Hanawa, Ryo Nagata, Kentaro Inui

    Journal of Natural Language Processing Volume 29 (No.3) 901-924 2022/09

  62. N-best Response-based Analysis of Contradiction-awareness in Neural Response Generation Models. Peer-reviewed

    Shiki Sato, Reina Akama, Hiroki Ouchi, Ryoko Tokuhisa, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 23rd Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue (SIGDIAL 2022) abs/2208.02578 637-644 2022/09

    DOI: 10.48550/arXiv.2208.02578  

  63. Generating Feature Attribution-based Explanations for Automated Short Answer Scoring. Peer-reviewed

    Tasuku Sato, Hiroaki Funayama, Kazuaki Hanawa, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED2022) 231-242 2022/07

  64. LPAttack: A Feasible Annotation Scheme for Capturing Logic Pattern of Attacks in Arguments. Peer-reviewed

    Farjana Sultana Mim, Naoya Inoue, Shoichi Naito, Keshav Singh, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 13th International Conference on the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2022) 2446-2459 2022/06

  65. COPA-SSE: Semi-structured Explanations for Commonsense Reasoning. Peer-reviewed

    Ana Brassard, Benjamin Heinzerling, Pride Kavumba, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 13th International Conference on the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2022) 3994-4000 2022/06

  66. IRAC: A Domain-specific Annotated Corpus of Implicit Reasoning in Arguments. Peer-reviewed

    Keshav Singh, Naoya Inoue, Farjana Sultana Mim, Shoichi Naito, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 13th International Conference on the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2022) 4674-4683 2022/06

  67. TYPIC: A Corpus of Template-Based Diagnostic Comments on Argumentation. Peer-reviewed

    Shoichi Naito, Shintaro Sawada, Chihiro Nakagawa, Naoya Inoue, Kenshi Yamaguchi, Iori Shimizu, Farjana Sultana Mim, Keshav Singh, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 13th International Conference on the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2022) abs/2201.06674 5916-5928 2022/06

  68. Evaluating Dialogue Response Generation Systems via Response Selection with Well-chosen False Candidates Peer-reviewed

    佐藤志貴, 赤間怜奈, 赤間怜奈, 大内啓樹, 大内啓樹, 大内啓樹, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    自然言語処理(Web) Vol.29 (No.1) 53-83 2022/03

    ISSN: 2185-8314

  69. Toward mapping pragmatic impairment of autism spectrum disorder individuals through the development of a corpus of spoken Japanese Authors. Peer-reviewed

    Sumi Kato, Kazuaki Hanawa, Vo Phuong Linh, Manabu Saito, Ryuichi Iimura, Kentaro Inui, Kazuhiko Nakamura

    Plos one Vol.17 (No.2) e0264204-e0264204 2022/02

    Publisher: Public Library of Science (PLoS)

    DOI: 10.1371/journal.pone.0264204  

    eISSN: 1932-6203

    More details Close

    The central symptom of autism spectrum disorder (ASD) is deficiency in social communication, which is generally viewed as being caused by pragmatic impairment (PI). PI is difficulty in using language appropriately in social situations. Studies have confirmed that PI is the result of neurological, cognitive, linguistic, and sensorimotor dysfunctions involving intricately intertwined factors. To elucidate the whole picture of this impairment, an approach from a multifaceted perspective fusing those factors is necessary. To this end, comprehensive PI mapping is a must, since no comprehensive mapping has yet been developed. The aim of this research is to present a model of annotation scheme development and corpus construction to efficiently visualize and quantify for statistical investigation occurrences of PI, which enables comprehensive mapping of PI in the spoken language of Japanese ASD individuals. We constructed system networks (lexicogrammatical option systems speakers make choices from) in the theoretical framework of Systemic Functional Linguistics, from which we developed an annotation scheme to comprehensively cover PI. Since system network covers all possible lexicogrammatical choices in linguistic interaction, it enables a comprehensive view of where and in what lexicogrammar PI occurs. Based on this annotation scheme, we successfully developed the <italic>Corpus of ASD + Typically Developed Spoken Language</italic> consisting of texts from 1,187 audiotaped tasks performed by 186 ASD and 106 typically developed subjects, accommodating approximately 1.07 million morphemes. Moreover, we were successful in the automatization of the annotation process by machine learning, accomplishing a 90 percent precision rate. We exemplified the mapping procedure with a focus on the spoken use of negotiating particles. Our model corpus is applicable to any language by incorporating our method of constructing the annotation scheme, and would give impetus to defining PI from a cross-linguistic point of view, which is needed because PI of ASD reflects cross-linguistic differences.

  70. Target-Guided Open-Domain Conversation Planning.

    Yosuke Kishinami, Reina Akama, Shiki Sato, Ryoko Tokuhisa, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    CoRR abs/2209.09746 2022

    DOI: 10.48550/arXiv.2209.09746  

  71. Context Limitations Make Neural Language Models More Human-Like.

    Tatsuki Kuribayashi, Yohei Oseki, Ana Brassard, Kentaro Inui

    CoRR abs/2205.11463 2022

    DOI: 10.48550/arXiv.2205.11463  

  72. N-best Response-based Analysis of Contradiction-awareness in Neural Response Generation Models.

    Shiki Sato, Reina Akama, Hiroki Ouchi, Ryoko Tokuhisa, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    SIGDIAL 637-644 2022

  73. Evaluating Dialogue Response Generation Systems via Response Selection with Well-chosen False Candidates

    Shiki Sato, Reina Akama, Hiroki Ouchi, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    Journal of Natural Language Processing 29 (1) 53-83 2022

    Publisher: Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.29.53  

    ISSN: 1340-7619

    eISSN: 2185-8314

  74. Balancing Cost and Quality: An Exploration of Human-in-the-Loop Frameworks for Automated Short Answer Scoring. Peer-reviewed

    Hiroaki Funayama, Tasuku Sato, Yuichiroh Matsubayashi, Tomoya Mizumoto, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    AIED (1) 465-476 2022

    Publisher: Springer

    DOI: 10.1007/978-3-031-11644-5_38  

  75. Balancing Cost and Quality: An Exploration of Human-in-the-loop Frameworks for Automated Short Answer Scoring.

    Hiroaki Funayama, Tasuku Sato, Yuichiroh Matsubayashi, Tomoya Mizumoto, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    CoRR abs/2206.08288 2022

    DOI: 10.48550/arXiv.2206.08288  

  76. Diverse Lottery Tickets Boost Ensemble from a Single Pretrained Model.

    Sosuke Kobayashi, Shun Kiyono, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    CoRR abs/2205.11833 2022

    DOI: 10.48550/arXiv.2205.11833  

  77. Towards Automated Document Revision: Grammatical Error Correction, Fluency Edits, and Beyond.

    Masato Mita, Keisuke Sakaguchi, Masato Hagiwara, Tomoya Mizumoto, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    CoRR abs/2205.11484 2022

    DOI: 10.48550/arXiv.2205.11484  

  78. LPAttack: A Feasible Annotation Scheme for Capturing Logic Pattern of Attacks in Arguments.

    Farjana Sultana Mim, Naoya Inoue, Shoichi Naitoh, Keshav Singh, Kentaro Inui

    CoRR abs/2204.01512 2022

    DOI: 10.48550/arXiv.2204.01512  

  79. Instance-Based Neural Dependency Parsing

    Hiroki Ouchi, Jun Suzuki, Sosuke Kobayashi, Sho Yokoi, Tatsuki Kuribayashi, Masashi Yoshikawa, Kentaro Inui

    Transactions of the Association for Computational Linguistics 9 1493-1507 2021/12/17

    Publisher: MIT Press - Journals

    DOI: 10.1162/tacl_a_00439  

    eISSN: 2307-387X

    More details Close

    Abstract Interpretable rationales for model predictions are crucial in practical applications. We develop neural models that possess an interpretable inference process for dependency parsing. Our models adopt instance-based inference, where dependency edges are extracted and labeled by comparing them to edges in a training set. The training edges are explicitly used for the predictions; thus, it is easy to grasp the contribution of each edge to the predictions. Our experiments show that our instance-based models achieve competitive accuracy with standard neural models and have the reasonable plausibility of instance-based explanations.

  80. 目標指向対話のためのサブゴール設計に基づく発話系列生成

    岸波 洋介, 赤間 怜奈, 佐藤 志貴, 徳久 良子, 鈴木 潤, 乾 健太郎

    人工知能学会研究会資料 言語・音声理解と対話処理研究会 93 70-73 2021/11/20

    Publisher: 一般社団法人 人工知能学会

    DOI: 10.11517/jsaislud.93.0_70  

    ISSN: 0918-5682

    eISSN: 2436-4576

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    対話において説得や交渉,特定の話題への誘導を試みる際には,目標を達成できる自然な対話の流れを設計し,それに沿って能動的に対話を進めることが重要である.このとき,相手の発話は必ずしも事前に想定していた通りのものになるとは限らないため,一つの戦略として(1)ある時点から目標までの対話の流れを設計したうえで,(2)相手の発話に応じてその流れを更新していくことが考えられる.本研究では,誘導したい話題などの目標に向かって能動的に対話を進行可能な対話システム実現に向けて,まずは(1),つまりシステムが一人二役で目標を達成できる自然な対話の流れを設計する手法を提案する.具体的には,知識グラフを用いて目標を達成可能な道筋の候補を作成し,応答生成モデルにより,作成した道筋を辿りながら自然な発話系列を生成する.実験では,提案手法の有効性を「特定の話題へ誘導する対話の設計」という問題設定で検証する.

  81. Subword-Based Compact Reconstruction for Open-Vocabulary Neural Word Embeddings. Peer-reviewed

    Shota Sasaki, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing Volume 29 3551-3564 2021/11

    DOI: 10.1109/TASLP.2021.3125133  

  82. Corruption Is Not All Bad: Incorporating Discourse Structure Into Pre-Training via Corruption for Essay Scoring. Peer-reviewed

    Farjana Sultana Mim, Naoya Inoue, Paul Reisert, Hiroki Ouchi, Kentaro Inui

    IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing Volume 29 2202-2215 2021/11

    DOI: 10.1109/TASLP.2021.3088223  

  83. Exploring Methods for Generating Feedback Comments for Writing Learning. Peer-reviewed

    Kazuaki Hanawa, Ryo Nagata, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2021) 9719-9730 2021/11

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2021.emnlp-main.766  

  84. Shifted Absolute Position Embeddings for Transformers. Peer-reviewed

    Shun Kiyono, Sosuke Kobayashi, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2021) 3309-3321 2021/11

    Publisher: Association for Computational Linguistics

  85. Incorporating Residual and Normalization Layers into Analysis of Masked Language Models. Peer-reviewed

    Goro Kobayashi, Tatsuki Kuribayashi, Sho Yokoi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2021) 4547-4568 2021/11

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2021.emnlp-main.373  

  86. Summarize-then-Answer: Generating Concise Explanations for Multi-hop Reading Comprehension. Peer-reviewed

    Naoya Inoue, Harsh Trivedi, Steven Sinha, Niranjan Balasubramanian, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2021) 6064-6080 2021/11

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2021.emnlp-main.490  

  87. Transformer-based Lexically Constrained Headline Generation. Peer-reviewed

    Kosuke Yamada, Yuta Hitomi, Hideaki Tamori, Ryohei Sasano, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui, Koichi Takeda

    In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2021) 4085-4090 2021/11

  88. Pseudo Zero Pronoun Resolution Improves Zero Anaphora Resolution. Peer-reviewed

    Ryuto Konno, Shun Kiyono, Yuichiroh Matsubayashi, Hiroki Ouchi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2021) abs/2104.07425 3790-3806 2021/11

  89. Lower Perplexity is Not Always Human-Like. Peer-reviewed

    Tatsuki Kuribayashi, Yohei Oseki, Takumi Ito, Ryo Yoshida, Masayuki Asahara, Kentaro Inui

    In proceedings 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-IJCNLP 2021) 5203-5217 2021/08

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2021.acl-long.405  

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

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Kentaro Inui

    In Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL-IJCNLP 2021 103-119 2021/08

    Publisher: Association for Computational Linguistics

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

  91. Efficient Estimation of Influence of a Training Instance Peer-reviewed

    小林颯介, 小林颯介, 横井祥, 横井祥, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    自然言語処理(Web) Volume 28 (No.2) 573-597 2021/06

    ISSN: 2185-8314

  92. Phenomenon-wise Evaluation Dataset Towards Analyzing Robustness of Machine Translation Models Peer-reviewed

    Fujii Ryo, Mita Masato, Abe Kaori, Hanawa Kazuaki, Morishita Makoto, Suzuki Jun, Inui Kentaro

    Journal of Natural Language Processing Volume 28 (Number 2) 450-478 2021/06

    Publisher: The Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.28.450  

    ISSN: 1340-7619

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    <p>Neural Machine Translation (NMT) has shown drastic improvement in its quality when translating clean input such as text from the news domain. However, existing studies suggest that NMT still struggles with certain kinds of input with considerable noise, such as User-Generated Contents (UGC) on the Internet. To make better use of NMT for cross-cultural communication, one of the most promising directions is to develop a translation model that correctly handles these informal expressions. Though its importance has been recognized, it is still not clear as to what creates the large performance gap between the translation of clean input and that of UGC. To answer the question, we present a new dataset, PheMT, for evaluating robustness of MT systems against specific linguistic phenomena in Japanese-English translation. We provide more fine-grained error analysis about the behavior of the models with the accuracy and relative drop in translation quality on the contrastive dataset specifically designed for each phenomenon. Our experiments with the dataset revealed that not only our in-house models but even widely used off-the-shelf systems are greatly disturbed by the presence of certain phenomena. </p>

  93. Learning to Learn to be Right for the Right Reasons. Peer-reviewed

    Pride Kavumba, Benjamin Heinzerling, Ana Brassard, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2021 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT) 3890-3898 2021/06

  94. Evaluation of Similarity-based Explanations. Peer-reviewed

    Kazuaki Hanawa, Sho Yokoi, Satoshi Hara, Kentaro Inui

    In Proceedings of the Ninth International Conference on Learning Representations (ICLR 2021) 2021/05

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

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL) 920-934 2021/04

  96. Language Models as Knowledge Bases: On Entity Representations, Storage Capacity, and Paraphrased Queries. Peer-reviewed

    Benjamin Heinzerling, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL) 2021/04

  97. Two Training Strategies for Improving Relation Extraction over Universal Graph. Peer-reviewed

    Qin Dai, Naoya Inoue, Ryo Takahashi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL) 3673-3684 2021/04

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2021.eacl-main.321  

  98. Data Augmentation by Rubrics for Short Answer Grading. Peer-reviewed

    Tianqi Wang, Hiroki Ouchi, Hiroaki Funayama, Kentaro Inui

    The Association for Natural Language Processing Vol.28 (No.1) 2021/03

  99. Cross-Sectional Evaluation of Grammatical Error Correction Models Peer-reviewed

    三田雅人, 三田雅人, 水本智也, 水本智也, 金子正弘, 金子正弘, 永田亮, 永田亮, 乾健太郎, 乾健太郎

    自然言語処理(Web) Volume 28 (Number 1) 2021/03

    ISSN: 2185-8314

  100. A Data-Oriented Approach for Closed-Book Question Answering Peer-reviewed

    Suzuki Masatoshi, Matsuda Koji, Ouchi Hiroki, Suzuki Jun, Inui Kentaro

    Journal of Natural Language Processing Volume 28 (Number 1) 3-25 2021/03

    Publisher: The Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.28.3  

    ISSN: 1340-7619

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    <p> Recent progress in language modeling is promoting research on a question answering (QA) task without reading comprehension, which is called closed-book QA. While previous studies are focused on enlarging and sophisticating a model to address this task, we take a data-oriented approach to teach a model about diverse factual knowledge efficiently. We utilize Wikipedia as an additional source of knowledge to create an augmented dataset. We empirically show that our model trained with data augmentation correctly answers questions unseen in the training data, suggesting that the model learns new knowledge from the augmented data. Accordingly, our model outperforms the previously reported best performance on Quizbowl, and performs on par with a strong baseline on TriviaQA although our model has about 20 times fewer parameters.</p>

  101. Lower Perplexity is Not Always Human-Like.

    Tatsuki Kuribayashi, Yohei Oseki, Takumi Ito, Ryo Yoshida, Masayuki Asahara, Kentaro Inui

    CoRR abs/2106.01229 2021

  102. Incorporating Residual and Normalization Layers into Analysis of Masked Language Models.

    Goro Kobayashi, Tatsuki Kuribayashi, Sho Yokoi, Kentaro Inui

    CoRR abs/2109.07152 2021

  103. Pseudo Zero Pronoun Resolution Improves Zero Anaphora Resolution.

    Ryuto Konno, Shun Kiyono, Yuichiroh Matsubayashi, Hiroki Ouchi, Kentaro Inui

    Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing 3790-3806 2021

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2021.emnlp-main.308  

  104. Data-oriented Approach for Lookahead Response Generation

    KISHINAMI Yosuke, AKAMA Reina, SATO Shiki, SUZUKI Jun, TOKUHISA Ryoko, INUI Kentaro

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI JSAI2021 3J2GS6b02-3J2GS6b02 2021

    Publisher: The Japanese Society for Artificial Intelligence

    DOI: 10.11517/pjsai.jsai2021.0_3j2gs6b02  

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    In human-human conversation, the current utterance in a dialog is often influenced by previous and future contexts. Among these, looking ahead over future context is one of the most critical factors for active conversation. In this paper, we propose a novel training strategy to help neural response generation models generate responses that take into account information from the future context. Our training strategy considers a sequence consisting of the response and its future context as an output sequence, and the model learns to generate the output sequence from an input sequence, i.e., past utterances. In our experiments, we investigate the effect of the proposed strategy on the look-ahead ability of a dialog system via the "Lookahead Chit Chat Task."

  105. Annotating Implicit Reasoning in Arguments with Causal Links.

    Keshav Singh, Naoya Inoue, Farjana Sultana Mim, Shoichi Naitoh, Kentaro Inui

    CoRR abs/2110.13692 2021

  106. A Comparative Study on Collecting High-Quality Implicit Reasonings at a Large-scale.

    Keshav Singh, Paul Reisert, Naoya Inoue, Kentaro Inui

    CoRR abs/2104.07924 2021

  107. Exploring Methodologies for Collecting High-Quality Implicit Reasoning in Arguments.

    Keshav Singh, Farjana Sultana Mim, Naoya Inoue, Shoichi Naitoh, Kentaro Inui

    Proceedings of the 8th Workshop on Argument Mining(ArgMining@EMNLP) 57-66 2021

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2021.argmining-1.6  

  108. Towards AI Systems That Can Explain with Language

    Kentaro Inui, Daisuke Bekki, Sadao Kurohashi, Minao Kukita

    Journal of Natural Language Processing 28 (3) 874-880 2021

    Publisher: Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.28.874  

    ISSN: 1340-7619

    eISSN: 2185-8314

  109. Instance-Based Neural Dependency Parsing.

    Hiroki Ouchi, Jun Suzuki, Sosuke Kobayashi, Sho Yokoi, Tatsuki Kuribayashi, Masashi Yoshikawa, Kentaro Inui

    CoRR abs/2109.13497 2021

  110. Cross-Sectional Evaluation of Grammatical Error Correction Models

    Masato Mita, Tomoya Mizumoto, Masahiro Kaneko, Ryo Nagata, Kentaro Inui

    Journal of Natural Language Processing 28 (1) 160-182 2021

    Publisher: Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.28.160  

    ISSN: 1340-7619

    eISSN: 2185-8314

  111. 論述構造解析におけるスパン分散表現. Peer-reviewed

    栗林樹生, 大内啓樹, 井之上直也, 鈴木潤, Paul Reisert, 三好利昇, 乾健太郎

    自然言語処理 Volume 27 (Number 4) 753-780 2020/12

  112. Multi-dialect Neural Machine Translation for 48 Low-resource Japanese Dialects. Peer-reviewed

    Kaori Abe, Yuichiroh Matsubayashi, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Journal of Natural Language Processing Volume 27 (Number 4) 781-800 2020/12

    Publisher: Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.27.781  

    ISSN: 1340-7619

    eISSN: 2185-8314

  113. PheMT: A Phenomenon-wise Dataset for Machine Translation Robustness on User-Generated Contents. Peer-reviewed

    Ryo Fujii, Masato Mita, Kaori Abe, Kazuaki Hanawa, Makoto Morishita, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2020) 5929-5943 2020/12

    DOI: 10.18653/v1/2020.coling-main.521  

  114. An Empirical Study of Contextual Data Augmentation for Japanese Zero Anaphora Resolution. Peer-reviewed

    Ryuto Konno, Yuichiroh Matsubayashi, Shun Kiyono, Hiroki Ouchi, Ryo Takahashi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2020) 4956-4968 2020/12

    Publisher: International Committee on Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2020.coling-main.435  

  115. Modeling Event Salience in Narratives via Barthes’ Cardinal Functions. Peer-reviewed

    Takaki Otake, Sho Yokoi, Naoya Inoue, Ryo Takahashi, Tatsuki Kuribayashi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2020) 1784-1794 2020/12

    Publisher: International Committee on Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2020.coling-main.160  

  116. Efficient Estimation of Influence of a Training Instance. Peer-reviewed

    Sosuke Kobayashi, Sho Yokoi, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of EMNLP 2020 Workshop Workshop on Simple and Efficient Natural Language Processing (SustaiNLP) 41-47 2020/11

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2020.sustainlp-1.6  

  117. Word Rotator’s Distance. Peer-reviewed

    Sho Yokoi, Ryo Takahashi, Reina Akama, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2020) 2944-2960 2020/11

    DOI: 10.18653/v1/2020.emnlp-main.236  

  118. Filtering Noisy Dialogue Corpora by Connectivity and Content Relatedness. Peer-reviewed

    Reina Akama, Sho Yokoi, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2020) 941-958 2020/11

    DOI: 10.18653/v1/2020.emnlp-main.68  

  119. Langsmith: An Interactive Academic Text Revision System. Peer-reviewed

    Takumi Ito, Tatsuki Kuribayashi, Masatoshi Hidaka, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations (EMNLP 2020) 216-226 2020/11

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2020.emnlp-demos.28  

  120. Attention is Not Only a Weight: Analyzing Transformers with Vector Norms. Peer-reviewed

    Goro Kobayashi, Tatsuki Kuribayashi, Sho Yokoi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2020) 7057-7075 2020/11

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2020.emnlp-main.574  

  121. A Self-Refinement Strategy for Noise Reduction in Grammatical Error Correction. Peer-reviewed

    Masato Mita, Shun Kiyono, Masahiro Kaneko, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Findings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2020) 267-280 2020/11

    DOI: 10.18653/v1/2020.findings-emnlp.26  

  122. Preventing Critical Scoring Errors in Short Answer Scoring with Confidence Estimation. Peer-reviewed

    Hiroaki Funayama, Shota Sasaki, Yuichiroh Matsubayashi, Tomoya Mizumoto, Jun Suzuki, Masato Mita, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2020 ACL Student Research Workshop (2020 ACL SRW) 237-243 2020/07

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2020.acl-srw.32  

  123. Embeddings of Label Components for Sequence Labeling: A Case Study of Fine-grained Named Entity Recognition. Peer-reviewed

    Takuma Kato, Kaori Abe, Hiroki Ouchi, Shumpei Miyawaki, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2020 ACL Student Research Workshop (2020 ACL SRW) 222-229 2020/07

    DOI: 10.18653/v1/2020.acl-srw.30  

  124. Self-Attention is Not Only a Weight: Analyzing BERT with Vector Norms. Peer-reviewed

    Goro Kobayashi, Tatsuki Kuribayashi, Sho Yokoi, Kentaro Inui

    Non-archival submission for the 2020 ACL Student Research Workshop (2020 ACL SRW) 7057-7075 2020/07

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2020.emnlp-main.574  

  125. R4C: A Benchmark for Evaluating RC Systems to Get the Right Answer for the Right Reason. Peer-reviewed

    Naoya Inoue, Pontus Stenetorp, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020) 6740-6750 2020/07

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.602  

  126. Instance-based Learning of Span Representations: A Case Study through Named Entity Recognition. Peer-reviewed

    Hiroki Ouchi, Jun Suzuki, Sosuke Kobayashi, Sho Yokoi, Tatsuki Kuribayashi, Ryuto Konno, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020) abs/2004.14514 6452-6459 2020/07

  127. Language Models as an Alternative Evaluator of Word Order Hypotheses: A Case Study in Japanese. Peer-reviewed

    Tatsuki Kuribayashi, Takumi Ito, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020) abs/2005.00842 488-504 2020/07

  128. Evaluating Dialogue Generation Systems via Response Selection. Peer-reviewed

    Shiki Sato, Reina Akama, Hiroki Ouchi, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020) abs/2004.14302 593-599 2020/07

  129. Can Encoder-decoder Models Benefit from Pre-trained LanguageRepresentation in Grammatical Error Correction?. Peer-reviewed

    Masahiro Kaneko, Masato Mita, Shun Kiyono, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020) 4248-4254 2020/07

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.391  

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

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020) 6105-6117 2020/07

  131. An empirical exploration of the challenges in temporal relation extraction from clinical text. Peer-reviewed

    Diana Galvan-Sosa, Koji Matsuda, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Journal of Natural Language Processing, Vol.27 (No.2) 2020/06

  132. Creating Corpora for Research in Feedback Comment Generation. Peer-reviewed

    Ryo Nagata, Kentaro Inui, Shin’ichiro Ishikawa

    In Proceedings of the 12th International Conference on the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2020) 340-345 2020/05

    Publisher: European Language Resources Association

  133. Assessing the Benchmarking Capacity of Machine Reading Comprehension Datasets. Peer-reviewed

    Saku Sugawara, Pontus Stenetorp, Kentaro Inui, Akiko Aizawa

    The 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-20) 8918-8927 2020/02

    Publisher: AAAI Press

  134. A corpus study for identifying evidence on microblogs

    Paul Reisert, Junta Mizuno, Miwa Kanno, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    LAW 2014 - 8th Linguistic Annotation Workshop, in conjunction with COLING 2014 - Proceedings of the Workshop 70-74 2020

    Publisher: Association for Computational Linguistics (ACL)

  135. Semantic annotation of Japanese functional expressions and its impact on factuality analysis

    Yudai Kamioka, Kazuya Narita, Junta Mizuno, Miwa Kanno, Kentaro Inui

    LAW 2015 - 9th Linguistic Annotation Workshop, held in conjuncion with NAACL 2015 - Proceedings of the Workshop 52-61 2020

    Publisher: Association for Computational Linguistics (ACL)

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

    Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Kentaro Inui

    CoRR abs/2004.14839 2020

  137. Modeling Event Salience in Narratives via Barthes' Cardinal Functions.

    Takaki Otake, Sho Yokoi, Naoya Inoue, Ryo Takahashi, Tatsuki Kuribayashi, Kentaro Inui

    CoRR abs/2011.01785 2020

  138. Language Models as an Alternative Evaluator of Word Order Hypotheses: A Case Study in Japanese.

    Tatsuki Kuribayashi, Takumi Ito, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(ACL) 488-504 2020

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.47  

  139. A System for Worldwide COVID-19 Information Aggregation.

    Akiko Aizawa, Frédéric Bergéron, Junjie Chen, Fei Cheng, Katsuhiko Hayashi, Kentaro Inui, Hiroyoshi Ito, Daisuke Kawahara, Masaru Kitsuregawa, Hirokazu Kiyomaru, Masaki Kobayashi, Takashi Kodama, Sadao Kurohashi, Qianying Liu, Masaki Matsubara, Yusuke Miyao, Atsuyuki Morishima, Yugo Murawaki, Kazumasa Omura, Haiyue Song, Eiichiro Sumita, Shinji Suzuki, Ribeka Tanaka, Yu Tanaka, Masashi Toyoda, Nobuhiro Ueda, Honai Ueoka, Masao Utiyama, Ying Zhong

    2020

    DOI: 10.18653/v1/2020.nlpcovid19-2.13  

  140. Instance-Based Learning of Span Representations: A Case Study through Named Entity Recognition.

    Hiroki Ouchi, Jun Suzuki, Sosuke Kobayashi, Sho Yokoi, Tatsuki Kuribayashi, Ryuto Konno, Kentaro Inui

    Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(ACL) 6452-6459 2020

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.575  

  141. Encoder-Decoder Models Can Benefit from Pre-trained Masked Language Models in Grammatical Error Correction.

    Masahiro Kaneko, Masato Mita, Shun Kiyono, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    CoRR abs/2005.00987 2020

  142. Word Rotator's Distance: Decomposing Vectors Gives Better Representations.

    Sho Yokoi, Ryo Takahashi, Reina Akama, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    CoRR abs/2004.15003 2020

  143. Utterance Pair Scoring for Noisy Dialogue Data Filtering.

    Reina Akama, Sho Yokoi, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    CoRR abs/2004.14008 2020

  144. A System for Worldwide COVID-19 Information Aggregation.

    Akiko Aizawa, Frédéric Bergéron, Junjie Chen, Fei Cheng, Katsuhiko Hayashi, Kentaro Inui, Hiroyoshi Ito, Daisuke Kawahara, Masaru Kitsuregawa, Hirokazu Kiyomaru, Masaki Kobayashi, Takashi Kodama, Sadao Kurohashi, Qianying Liu, Masaki Matsubara, Yusuke Miyao, Atsuyuki Morishima, Yugo Murawaki, Kazumasa Omura, Haiyue Song, Eiichiro Sumita, Shinji Suzuki, Ribeka Tanaka, Yu Tanaka, Masashi Toyoda, Nobuhiro Ueda, Honai Ueoka, Masao Utiyama, Ying Zhong

    CoRR abs/2008.01523 2020

  145. Massive Exploration of Pseudo Data for Grammatical Error Correction. Peer-reviewed

    Shun Kiyono, Jun Suzuki, Tomoya Mizumoto, Kentaro Inui

    IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing Vol.28 2134-2145 2020

    DOI: 10.1109/TASLP.2020.3007753  

  146. Assisting Authors to Convert Raw Products into Polished Prose. Peer-reviewed

    Takumi Ito, Tatsuki Kuribayashi, Hayato Kobayashi, Ana Brassard, Masato Hagiwara, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    Journal of Cognitive Science Vol.21 (No.1) 101-137 2020

  147. Improving Evidence Detection by Leveraging Warrants. Peer-reviewed

    Keshav Singh, Paul Reisert, Naoya Inoue, Pride Kavumba, Kentaro Inui

    Proceedings of FEVER: The Second Workshop on Fact Extraction and Verification 57-62 2019/11

  148. Inject Rubrics Into Short Answer Grading System. Peer-reviewed

    Tianqi Wang, Naoya Inoue, Hiroki Ouchi, Tomoya Mizumoto, Kentaro Inui

    Proceedings of the 2nd Workshop on Deep Learning Approaches for Low-Resource NLP (DeepLo 2019) 175-182 2019/11

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/D19-6119  

  149. When Choosing Plausible Alternatives, Clever Hans can be Clever. Peer-reviewed

    Pride Kavumba, Naoya Inoue, Benjamin Heinzerling, Keshav Singh, Paul Reisert, Kentaro Inui

    Proceedings of the First Workshop on Commonsense Inference in Natural Language Processing abs/1911.00225 33-42 2019/11

  150. An Empirical Study of Incorporating Pseudo Data into Grammatical Error Correction. Peer-reviewed

    Shun Kiyono, Jun Suzuki, Masato Mita, Tomoya Mizumoto, Kentaro Inui

    In Proceedings of 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019) 1236-1242 2019/11

    DOI: 10.18653/v1/D19-1119  

  151. Transductive Learning of Neural Language Models for Syntactic and Semantic Analysis. Peer-reviewed

    Hiroki Ouchi, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019) 3665-3671 2019/11

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/D19-1379  

  152. Select and Attend: Towards Controllable Content Selection in Text Generation. Peer-reviewed

    Xiaoyu Shen, Jun Suzuki, Kentaro Inui, Hui Su, Dietrich Klakow, Satoshi Sekine

    In Proceedings of 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019) 579-590 2019/11

    DOI: 10.18653/v1/D19-1054  

  153. TEASPN: Framework and Protocol for Integrated Writing Assistance Environments. Peer-reviewed

    Masato Hagiwara, Takumi Ito, Tatsuki Kuribayashi, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    To appear in Proceedings of 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing: System Demonstrations (EMNLP-IJCNLP 2019) 229-234 2019/11

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/D19-3039  

  154. A Large-Scale Multi-Length Headline Corpus for Analyzing Length-Constrained Headline Generation Model Evaluation. Peer-reviewed

    Yuta Hitomi, Yuya Taguchi, Hideaki Tamori, Ko Kikuta, Jiro Nishitoba, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui, Manabu Okumura

    In Proceedings of the 12th International Conference on Natural Language Generation (INLG 2019) 333-343 2019/11

  155. Diamonds in the Rough: Generating Fluent Sentences from Early-stage Drafts for Academic Writing Assistance. Peer-reviewed

    Takumi Ito, Tatsuki Kuribayashi, Hayato Kobayashi, Ana Brassard, Masato Hagiwara, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    To appear in Proceedings of the 12th International Conference on Natural Language Generation (INLG 2019) 40-53 2019/10

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/W19-8606  

  156. Incorporating Chains of Reasoning over Knowledge Graph for Distantly Supervised Biomedical Knowledge Acquisition. Peer-reviewed

    Qin Dai, Naoya Inoue, Paul Reisert, Ryo Takahashi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 33rd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 33) 19-28 2019/09

  157. Quality of Life情報の伝達補助を目的とする対話応答候補生成. Peer-reviewed

    赤間 怜奈, 徳久 良子, 乾健太郎

    自然言語処理 Volume 26 (Number 3) 579-612 2019/09

  158. クイズ解答タスクにおける大規模ラベルなしコーパスの利用: 言語モデルとデータ拡張.

    鈴木正敏, 松田耕史, 大内啓樹, 鈴木潤, 乾健太郎

    第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS) 2019 (NL-241) 2019/08

  159. 文ベクトルの最適輸送に基づく類似性尺度.

    横井祥, 高橋諒, 赤間怜奈, 鈴木潤, 乾健太郎

    第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS) 2019/08

  160. Analytic Score Prediction and Justification Identification in Automated Short Answer Scoring. Peer-reviewed

    Tomoya Mizumoto, Hiroki Ouchi, Yoriko Isobe, Paul Reisert, Ryo Nagata, Satoshi Sekine, Kentaro Inui

    In Proceedings of the Fourteenth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 14). 316-325 2019/08

    DOI: 10.18653/v1/w19-4433  

  161. 活動目的に基づく危機対応ログ分類による危機対応マネジメント支援手法の検討.

    小阪 尚子, 爰川 知宏, 山口 健史, 乾 健太郎

    情報処理学会 マルチメディア,分散,協調とモバイル シンポジウム 2019 (1) 1772-1777 2019/07

    ISSN: 1882-0840

  162. An Empirical Study of Span Representations in Argumentation Structure Parsing. Peer-reviewed

    Tatsuki Kuribayashi, Hiroki Ouchi, Naoya Inoue, Paul Reisert, Toshinori Miyoshi, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019) 4691-4698 2019/07

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/p19-1464  

  163. Unsupervised Learning of Discourse-Aware Text Representation for Essay Scoring. Peer-reviewed

    Farjana Sultana Mim, Naoya Inoue, Paul Reisert, Hiroki Ouchi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 57th Conference of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop (ACL SRW 2019) 378-385 2019/07

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/p19-2053  

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

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

    In Proceedings of ACL2019 Workshop on Analyzing and interpreting neural networks for NLP (BlackboxNLP2019) abs/1906.06448 31-40 2019/07

  165. An Annotation Protocol for Collecting User-Generated Counter-Arguments using Crowdsourcing. Peer-reviewed

    Paul Reisert, Gisela Vallejo, Naoya Inoue, Iryna Gurevych, Kentaro Inui

    in Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED) 232-236 2019/07

    Publisher: Springer

    DOI: 10.1007/978-3-030-23207-8_43  

  166. Construction of Coherent Translation Evaluation Dataset in Machine Translation

    阿部香央莉, 鈴木潤, 鈴木潤, 鈴木潤, 永田昌明, 乾健太郎, 乾健太郎

    人工知能学会全国大会(Web) 33rd 2019/06

  167. Overview of the NTCIR-14 QA Lab-PoliInfo Task. Peer-reviewed

    Yasutomo Kimura, Hideyuki Shibuki, Hokuto Ototake, Yuzu Uchida, Keiichi Takamaru, Kotaro Sakamoto, Madoka Ishioroshi, Teruko Mitamura, Noriko Kando, Tatsunori Mori, Harumichi Yuasa, Satoshi Sekine, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 14th NTCIR Conference 2019/06

  168. Distantly Supervised Biomedical Knowledge Acquisition via Knowledge Graph Based Attention. Peer-reviewed

    Qin Dai, Naoya Inoue, Paul Reisert, Ryo Takahashi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the Workshop on Extracting Structured Knowledge from Scientific Publications 1-10 2019/06

  169. 単語埋め込みにおける複数視点の対義語判定.

    中村拓, 田然, 佐々木翔大, 乾健太郎

    2019年度人工知能学会全国大会(第33回) 2019/06

  170. 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

    in Proceedings of the 8th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM) 250-255 2019/06

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/s19-1027  

  171. Subword-based Compact Reconstruction of Word Embeddings. Peer-reviewed

    Shota Sasaki, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    Proceedings of the 17th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT 2019) 3498-3508 2019/06

    DOI: 10.18653/v1/n19-1353  

  172. The Sally Smedley Hyperpartisan News Detector at SemEval-2019 Task 4. Peer-reviewed

    Kazuaki Hanawa, Shota Sasaki, Hiroki Ouchi, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    Proceedings of the 13th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval) 1057-1061 2019/06

    DOI: 10.18653/v1/s19-2185  

  173. 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 1527-1530 2019/03

  174. Unsupervised Learning of Discourse-Aware Text Representation.

    Farjana Sultana Mim, Naoya Inoue, Paul Reisert, Hiroki Ouchi, Kentaro Inui

    言語処理学会第25回年次大会 1471-1474 2019/03

  175. ニューラル機械翻訳における文脈情報の選択的利用.

    藤井諒, 清野舜, 鈴木潤, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 1459-1462 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  176. クラウドソーシングによるパーラメンタリーディベートへの論述構造のアノテーション.

    内藤昭一, 井之上直也, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 1304-1307 2019/03

  177. 出力長制御を考慮した見出し生成モデルのための大規模コーパス.

    人見雄太, 田口雄哉, 田森秀明, 菊田洸, 西鳥羽二郎, 岡崎直観, 乾健太郎, 奥村学

    言語処理学会第25回年次大会 1125-1128 2019/03

  178. 計算機科学論文における手法の利点・欠点に着目したデータの構築と分析.

    白井穂乃, 井之上直也, 鈴木潤, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 1181-1184 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  179. 独立発話の繋ぎ合わせによる発話-応答ペアの獲得.

    赤間怜奈, 武藤由依, 鈴木潤, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 1153-1156 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  180. 言語モデルを用いた日本語の語順評価と基本語順の分析.

    栗林樹生, 伊藤拓海, 内山香, 鈴木潤, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 1053-1056 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  181. 強化学習によるプログラム?成のためのプログラム系列分析.

    佐藤拓海, 大内啓樹, 松田耕史, 鈴木正敏, 鈴木潤, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 1010-1013 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  182. ExpertとImitatorの混合ネットワークによる大規模半教師あり学習.

    清野舜, 鈴木潤, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 1006-1009 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  183. 複数の言語単位に対するスパン表現を用いた論述構造解析.

    栗林樹生, 大内啓樹, 井之上直也, Paul Reisert, 三好利昇, 鈴木潤, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 990-993 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  184. 文法誤り訂正のコーパス横断評価:単一コーパス評価で十分か?.

    三田雅人, 水本智也, 金子正弘, 永田亮, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 978-981 2019/03

  185. ライティング支援を想定した情報補完型生成.

    伊藤拓海, 栗林樹生, 小林隼人, 鈴木潤, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 970-973 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  186. フレーズ単位の発話応答ペアを用いた対話応答生成の多様化.

    佐藤志貴, 大内啓樹, 井之上直也, 鈴木潤, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 966-969 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  187. 文法誤り訂正における反復訂正の効果検証.

    浅野広樹, 鈴木潤, 水本智也, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 578-581 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  188. 採点基準を利用した記述式答案の自動採点.

    王天奇, 井之上直也, 水本智也, 大内啓樹, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 450-453 2019/03

  189. 顕現的要素の出現順序に基づく物語の類似性尺度.

    大竹孝樹, 横井祥, 井之上直也, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 304-307 2019/03

  190. 確率木置換文法と分散表現に基づくレシピ構造木の生成モデルの学習.

    吉成未菜里, 横井祥, 進藤裕之, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 300-303 2019/03

  191. サブワードに基づく単語分散表現の縮約モデリング.

    佐々木翔大, 鈴木潤, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 213-216 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  192. 意味役割付与におけるトランズダクティブ分野適応.

    大内啓樹, 鈴木潤, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 155-158 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  193. A Crowdsourceable Protocol for Collecting User-Generated Counter-Arguments.

    Paul Reisert, Naoya Inoue, Kentaro Inui

    151-154 2019/03

  194. End-to-End Scientific Knowledge Graph Completion via Word Embedding based Entity Type Classification.

    Qin Dai, Naoya Inoue, Paul Reisert, Kentaro Inui

    77-80 2019/03

  195. 画像/言語同時埋め込みベクトル空間の構築に向けた埋め込み粒度の比較検討.

    北山晃太郎, 清野舜, 鈴木潤, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 1419-1422 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  196. Improving Evidence Detection using Warrants as External Knowledge.

    Keshav Singh, Naoya Inoue, Paul Reisert, Kentaro Inui

    1241-1244 2019/03

  197. A Crowdsourceable Protocol for Annotating Multi-Hop QA with Reasoning Steps.

    Naoya Inoue, Pontus Stenetorp, Kentaro Inui

    994-997 2019/03

  198. Wikidata からの遠距離教師あり学習に基づく大規模関係知識獲得.

    松田耕史, 鈴木正敏, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 659-662 2019/03

  199. Exploring Supervised Learning of Hierarchical Event Embedding with Poincaré Embeddings.

    Pride Kavumba, Naoya Inoue, Kentaro Inui

    217-220 2019/03

  200. 前方文脈の埋め込みを利用した日本語述語項構造解析.

    今野颯人, 松林優一郎, 大内啓樹, 清野舜, 乾健太郎

    言語処理学会第25回年次大会 25th 53-56 2019/03

    ISSN: 2188-4420

  201. Cross-Corpora Evaluation and Analysis of Grammatical Error Correction Models — Is Single-Corpus Evaluation Enough? Peer-reviewed

    Masato Mita, Tomoya Mizumoto, Masahiro Kaneko, Ryo Nagata, Kentaro Inui

    in Proceedings of the 17th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT 2019) 1309-1314 2019/02

    DOI: 10.18653/v1/n19-1132  

  202. Select and Attend: Towards Controllable Content Selection in Text Generation.

    Xiaoyu Shen 0001, Jun Suzuki, Kentaro Inui, Hui Su, Dietrich Klakow, Satoshi Sekine

    CoRR abs/1909.04453 2019

  203. Riposte! A Large Corpus of Counter-Arguments.

    Paul Reisert, Benjamin Heinzerling, Naoya Inoue, Shun Kiyono, Kentaro Inui

    CoRR abs/1910.03246 2019

  204. Final Report of the NTCIR-14 QA Lab-PoliInfo Task.

    Yasutomo Kimura, Hideyuki Shibuki, Hokuto Ototake, Yuzu Uchida, Keiichi Takamaru, Kotaro Sakamoto, Madoka Ishioroshi, Teruko Mitamura, Noriko Kando, Tatsunori Mori, Harumichi Yuasa, Satoshi Sekine, Kentaro Inui

    122-135 2019

    DOI: 10.1007/978-3-030-36805-0_10  

  205. 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

  206. Cross-Corpora Evaluation and Analysis of Grammatical Error Correction Models - Is Single-Corpus Evaluation Enough?

    Masato Mita, Tomoya Mizumoto, Masahiro Kaneko, Ryo Nagata, Kentaro Inui

    CoRR abs/1904.02927 2019

  207. Stance Detection Attending External Knowledge from Wikipedia. Peer-reviewed

    Kazuaki Hanawa, Akira Sasaki, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Journal of Information Processing, Vol. 27 499-506 2019

  208. Monotonicity Dataset Creation on Crowdsourcing Peer-reviewed

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

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

    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>

  209. Mixture of Expert/Imitator Networks: Scalable Semi-supervised Learning Framework. Peer-reviewed

    Shun Kiyono, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    Proceedings of The Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19) 4073-4081 2019/01

    Publisher: AAAI Press

    DOI: 10.1609/aaai.v33i01.33014073  

  210. 高齢者と家族とのコミュニケーションの質の向上に向けて: 高齢者のQuality of Life 表出発話の分析. Peer-reviewed

    徳久良子, 寺嶌立太, 乾健太郎

    情報処理学会論文誌 2019

  211. Improving Scientific Relation Classification with Task Specific Supersense. Peer-reviewed

    Qin Dai, Naoya Inoue, Paul Reisert, Kentaro Inui

    Proceedings of the 32nd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computing (PACLIC32) 2018/12

    Publisher: Association for Computational Linguistics

  212. Reducing Odd Generation from Neural Headline Generation. Peer-reviewed

    Shun Kiyono, Sho Takase, Jun Suzuki, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui, Masaaki Nagata

    Proceedings of the 32nd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC32) 2018/12

    Publisher: Association for Computational Linguistics

  213. Suspicious News Detection Using Micro Blog Text. Peer-reviewed

    Tsubasa Tagami, Hiroki Ouchi, Hiroki Asano, Kazuaki Hanawa, Kaori Uchiyama, Kaito Suzuki, Kentaro Inui, Atsushi Komiya, Atsuo Fujimura, Ryo Yamashita, Hitofumi Yanai, Akinori Machino

    Proceedings of the 32nd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 32) 2018/12

  214. Multi-dialect Neural Machine Translation and Dialectometry. Peer-reviewed

    Kaori Abe, Yuichiroh Matsubayashi, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Proceedings of the 32nd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 32) 2018/12

    Publisher: Association for Computational Linguistics

  215. 文法性・流暢性・意味保存性に基づく文法誤り訂正の参照無し評価. Peer-reviewed

    浅野広樹, 水本智也, 乾健太郎

    自然言語処理 Vol.25 (No.5) 555-576 2018/12

  216. Leveraging Unannotated Texts for Scientific Relation Extraction. Peer-reviewed

    Qin Dai, Naoya Inoue, Paul Reisert, Kentaro Inui

    IEICE Transactions on Information and Systems 101-D (12) 3209-3217 2018/12

    DOI: 10.1587/transinf.2018EDP7180  

  217. 単語の極性を埋め込んだ分散表現.? Peer-reviewed

    中村拓, 田然, 乾健太郎

    第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS) 2018/11

  218. Zunkobot: A Multiple Knowledge Bases Integrated Chatbot System Peer-reviewed

    阿部香央莉, 佐藤志貴, 佐藤拓海, 藤井諒, 松田耕史, 鈴木正敏, 山口健史, 赤間怜奈, 赤間怜奈, 大内啓樹, 大内啓樹, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会資料 84th 2018/11

    ISSN: 0918-5682

  219. Quality of Life 情報の伝達補助を目的とする対話応答生成. Peer-reviewed

    赤間怜奈, 徳久良子, 乾健太郎

    第84回 人工知能学会 言語・音声理解と対話処理研究会(SLUD)第9回対話システムシンポジウム 2018/11

  220. An FAQ Search Training Method based on Automatically Generated Questions. Peer-reviewed

    Takuya Makino, Tomoya Noro, Hiyori Yoshikawa, Tomoya Iwakura, Satoshi Sekine, Kentaro Inui

    The 14th Asia Information Retrieval Societies Conference (AIRS 2018) 67-73 2018/11

    Publisher: Springer

    DOI: 10.1007/978-3-030-03520-4_7  

  221. What Makes Reading Comprehension Questions Easier?. Peer-reviewed

    Saku Sugawara, Kentaro Inui, Satoshi Sekine, Akiko Aizawa

    Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2018) 4208-4219 2018/11

    DOI: 10.18653/v1/d18-1453  

  222. Pointwise HSIC: A Linear-Time Kernelized Co-occurrence Norm for Sparse Linguistic Expressions. Peer-reviewed

    Sho Yokoi, Sosuke Kobayashi, Kenji Fukumizu, Jun Suzuki, Kentaro Inui

    Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2018) 1763-1775 2018/11

    DOI: 10.18653/v1/d18-1203  

  223. Feasible Annotation Scheme for Capturing Policy Argument Reasoning using Argument Templates. Peer-reviewed

    Paul Reisert, Naoya Inoue, Tatsuki Kuribayashi, Kentaro Inui

    Proceedings of The 5th Workshop on Argument Mining 79-89 2018/11

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/w18-5210  

  224. Scientific Knowledge Acquisition via the Interaction between Relation Extraction and Knowledge Graph Completion. Peer-reviewed

    Qin Dai, Naoya Inoue, Paul Reisert, Kentaro Inui

    Proceedings of Third International Workshop on SCIentific DOCument Analysis (SCIDOCA) 2018/11

  225. Investigating the Challenges of Temporal Relation Extraction from Clinical Text. Peer-reviewed

    Diana Galvan, Naoaki Okazaki, Koji Matsuda, Kentaro Inui

    Proceedings of the Ninth International Workshop on Health Text Mining and Information Analysis (LOUHI 2018) 2018/10

  226. Unsupervised Token-wise Alignment to Improve Interpretation of Encoder-Decoder Models. Peer-reviewed

    Shun Kiyono, Sho Takase, Jun Suzuki, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui, Masaaki Nagata

    Proceedings of the 2018 EMNLP Workshop BlackboxNLP: Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP 74-81 2018/10

    DOI: 10.18653/v1/w18-5410  

  227. 情報科学論文からの技術の利点・欠点のマイニングに向けて. Peer-reviewed

    白井穂乃, 井之上直也, 乾健太郎

    第13回NLP若手の会 シンポジウム (YANS) 2018/08

  228. 文法誤り訂正のための教師なし解釈性機構. Peer-reviewed

    三田雅人, 水本智也, 大内啓樹, 永田亮, 乾健太郎

    第13回NLP若手の会 シンポジウム (YANS) 2018/08

  229. 項目点とその根拠を提示する国語記述式答案自動採点システム. Peer-reviewed

    水本智也, 磯部順子, 乾健太郎

    第13回NLP若手の会 シンポジウム (YANS) 2018/08

  230. サブワードに基づく単語ベクトルの再構築. Peer-reviewed

    佐々木翔大, 鈴木潤, 乾健太郎

    第13回NLP若手の会 シンポジウム (YANS) 2018/08

  231. Distance-Free Modeling of Multi-Predicate Interactions in End-to-End Japanese Predicate-Argument Structure Analysis. Peer-reviewed

    Yuichiroh Matsubayashi, Kentaro Inui

    Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2018) 94-106 2018/08

    Publisher: Association for Computational Linguistics

  232. Predicting Stances from Social Media Posts using Factorization Machines. Peer-reviewed

    Akira Sasaki, Kazuaki Hanawa, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2018) 3381-3390 2018/08

  233. Unsupervised Learning of Style-sensitive Word Vectors. Peer-reviewed

    Reina Akama, Kento Watanabe, Sho Yokoi, Sosuke Kobayashi, Kentaro Inui

    Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2018), 572-578 2018/07

    DOI: 10.18653/v1/P18-2091  

  234. Interpretable and Compositional Relation Learning by Joint Training with an Autoencoder. Peer-reviewed

    Ryo Takahashi, Ran Tian, Kentaro Inui

    Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2018) 2148-2159 2018/07

  235. 情報科学論文における問題解決手法と評価表現の付与仕様の検討. Peer-reviewed

    白井穂乃, 井之上直也, 乾健太郎

    . 2018年度人工知能学会全国大会(第33回) 2018/06

  236. ファクトチェックのための要検証記事探索の支援. Peer-reviewed

    内山香, 鈴木海渡, 田上翼, 塙一晃, 乾健太郎, 小宮篤史, 藤村厚夫, 町野明徳, 楊井人文, 山下亮

    . 2018年度人工知能学会全国大会(第32回) 2018/06

  237. Towards Interpretation as Natural Logic Abduction. Peer-reviewed

    Naoya Inoue, Pontus Stenetorp, Sebastian Riedel, Kentaro Inui

    2018/06

  238. スタイルの類似性を捉えた単語ベクトルの教師なし学習. Peer-reviewed

    赤間怜奈, 渡邉研斗, 横井祥, 小林颯介, 乾健太郎

    2018年度人工知能学会全国大会(第32回) 2018/06

  239. カーネル法に基づく疎な言語表現のための高速計算可能な共起尺度. Peer-reviewed

    横井祥, 小林颯介, 福水健次, 乾健太郎

    2018年度人工知能学会全国大会(第32回) 2018/06

  240. Exploring Crowdsourceable Annotation Protocol for Argumentation Schemes. Peer-reviewed

    Naoya Inoue, Paul Reisert, Kentaro Inui

    In IPSJ SIG Technical Reports. Vol.2017-NL-236 1-6 2018/06

  241. Cross-lingual Learning-to-Rank with Shared Representations. Peer-reviewed

    Shota Sasaki, Shuo Sun, Shigehiko Schamoni, Kevin Duh, Kentaro Inui

    Proceedings of the 16th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT 2018) 458-463 2018/06

  242. A Melody-conditioned Lyrics Language Model. Peer-reviewed

    Kento Watanabe, Yuichiroh Matsubayashi, Satoru Fukayama, Masataka Goto, Kentaro Inui, Tomoyasu Nakano

    Proceedings of the 16th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT 2018) 163-172 2018/06

    Publisher: Association for Computational Linguistics

    DOI: 10.18653/v1/n18-1015  

  243. Modeling storylines in lyrics Peer-reviewed

    Kento Watanabe, Yuichiroh Matsubayashi, Kentaro Inui, Satoru Fukayama, Tomoyasu Nakano, Masataka Goto

    IEICE Transactions on Information and Systems E101D (4) 1167-1179 2018/04/01

    Publisher: Institute of Electronics, Information and Communication, Engineers, IEICE

    DOI: 10.1587/transinf.2017EDP7188  

    ISSN: 1745-1361 0916-8532

  244. Distance-Free Modeling of Multi-Predicate Interactions in End-to-End Japanese Predicate-Argument Structure Analysis. Peer-reviewed

    Yuichiroh Matsubayashi, Kentaro Inui

    Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics abs/1806.03869 94-106 2018

  245. What Makes Reading Comprehension Questions Easier?

    Saku Sugawara, Kentaro Inui, Satoshi Sekine, Akiko Aizawa

    CoRR abs/1808.09384 2018

  246. ニューラルネットを用いた多方言の翻訳と類型分析

    阿部香央莉, 松林優一郎, 岡崎直観, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 24th ROMBINNO.B2‐4 (WEB ONLY) 2018

    ISSN: 2188-4420

  247. 複数の述語間の関係を考慮したEnd‐to‐End日本語述語項構造解析

    松林優一郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 24th ROMBUNNO.E1‐3 (WEB ONLY) 2018

    ISSN: 2188-4420

  248. メロディ条件付き歌詞語モデル

    渡邉研斗, 松林優一郎, 深山覚, 乾健太郎, 乾健太郎, 後藤真孝, 中野倫靖

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 24th ROMBUNNO.D7‐4 (WEB ONLY) 2018

    ISSN: 2188-4420

  249. A joint neural model for fine-grained named entity classification of wikipedia articles Peer-reviewed

    Masatoshi Suzuki, Koji Matsuda, Satoshi Sekine, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    IEICE Transactions on Information and Systems E101D (1) 73-81 2018/01/01

    Publisher: Institute of Electronics, Information and Communication, Engineers, IEICE

    DOI: 10.1587/transinf.2017SWP0005  

    ISSN: 1745-1361 0916-8532

  250. 文法誤り訂正の文単位評価におけるリファレンスレス手法の評価性能

    浅野広樹, 浅野広樹, 水本智也, 松林優一郎, 乾健太郎, 乾健太郎

    電子情報通信学会技術研究報告 117 (367(NLC2017 35-43)) 13‐20-20 2017/12/13

    Publisher:

    ISSN: 0913-5685

  251. A Neural Language Model for Dynamically Representing the Meanings of Unknown Words and Entities in a Discourse Peer-reviewed

    Sosuke Kobayashi, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 8th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP) 2017/11

  252. Reference-based Metrics can be Replaced with Reference-less Metrics in Evaluating Grammatical Error Correction Systems Peer-reviewed

    Hiroki Asano, Tomoya Mizumoto, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 8th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP) 2017/11

  253. Generating Stylistically Consistent Dialog Responses with Transfer Learning Peer-reviewed

    Reina Akama, Kazuaki Inada, Naoya Inoue, Sosuke Kobayashi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 8th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP) 408-412 2017/11

    Publisher: Asian Federation of Natural Language Processing

  254. Revisiting Design Issues of Local Models for Japanese Predicate-Argument Structure Analysis Peer-reviewed

    Yuichiroh Matsubayashi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 8th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP) 128-133 2017/11

    Publisher: Asian Federation of Natural Language Processing

  255. Proofread Sentence Generation as Multi-Task Learning with Edit Operation Prediction Peer-reviewed

    Yuta Hitomi, Hideaki Tamori, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 8th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP) 2017/11

  256. A Crowdsourcing Approach for Annotating Causal Relation Instances in Wikipedia Peer-reviewed

    Kazuaki Hanawa, Akira Sasaki, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 31st Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC) 2017/11

  257. Handling Multiword Expressions in Causality Estimation Peer-reviewed

    Shota Sasaki, Sho Takase, Naoya Inoue, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 12th International Conference on Computational Semantics (IWCS) 2017/09

    Publisher: The Association for Computer Linguistics

  258. Analyzing the Revision Logs of a Japanese Newspaper for Article Quality Assessment Peer-reviewed

    Hideaki Tamori, Yuta Hitomi, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2017 EMNLP Workshop: Natural Language Processing meets Journalism 46-50 2017/09

  259. Learning Co-Substructures by Kernel Dependence Maximization Peer-reviewed

    Sho Yokoi, Daichi Mochihashi, Ryo Takahashi, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) 3329-3335 2017/08

    Publisher: ijcai.org

    DOI: 10.24963/ijcai.2017/465  

  260. Be More Eloquent, Professor ELIZA – Comparison of Utterance Generation Methods for Artificial Second Language Tutor Peer-reviewed

    Taku Nakamura, Rafal Rzepka, Kenji Araki, Kentaro Inui

    In Proceedings of Linguistic and Cognitive Approaches to Dialog Agents (LaCATODA 2017) 2017/08

  261. The mechanism of additive composition Peer-reviewed

    Ran Tian, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    MACHINE LEARNING 106 (7) 1083-1130 2017/07

    DOI: 10.1007/s10994-017-5634-8  

    ISSN: 0885-6125

    eISSN: 1573-0565

  262. メロディと歌詞の相関に基づく自動歌詞生成

    渡邉研斗, 松林優一郎, 深山覚, 中野倫靖, 後藤真孝, 乾健太郎

    情報処理学会研究報告(Web) 2017 (SLP-116) Vol.2017‐SLP‐116,No.16,1‐12 (WEB ONLY) 2017/05/08

  263. Neural Architectures for Fine-grained Entity Type Classification Peer-reviewed

    Sonse Shimaoka, Pontus Stenetorp, Kentaro Inui, Sebastian Riedel

    In Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL) 2017/04

  264. Monitoring Geographical Entities with Temporal Awareness in Tweets Peer-reviewed

    Koji Matsuda, Mizuki Sango, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLING) 2017/04

  265. Designing a Task for Recognizing Argumentation Logic in Argumentative Texts Peer-reviewed

    Paul Reisert, Naoya Inoue, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLING) 2017/04

  266. Identifying and Ranking Relevant Claims for Decision Support Peer-reviewed

    Paul Reisert, Naoya Inoue, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLING), 2017/04

  267. In Proceedings of 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLING) Invited Peer-reviewed

    Paul Reisert, Naoya Inoue, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Designing a Task for Recognizing Argumentation Logic in Argumentative Texts 2017/04

  268. LyriSys: An Interactive Support System for Writing Lyrics Based on Topic Transition Peer-reviewed

    Kento Watanabe, Yuichiroh Matsubayashi, Kentaro Inui, Tomoyasu Nakano, Satoru Fukayama, Masataka Goto

    In Proceedings of the 22nd Annual Meeting of the Intelligent User Interfaces Community (IUI) 559-563 2017/03

    Publisher: ACM

    DOI: 10.1145/3025171.3025194  

  269. Disaster Information System Using Natural Language Processing (Special Issue on "Urban Resilience" for Mega Earthquake Disasters(Part 2)) Peer-reviewed

    Journal of disaster research 12 (1) 67-78 2017/02

    Publisher: Fuji Technology Press

    DOI: 10.20965/jdr.2017.p0067  

    ISSN: 1881-2473

  270. Revisiting the Design Issues of Local Models for Japanese Predicate-Argument Structure Analysis.

    Yuichiroh Matsubayashi, Kentaro Inui

    CoRR abs/1710.04437 2017

  271. A Corpus of Deep Argumentative Structures as an Explanation to Argumentative Relations. Peer-reviewed

    Paul Reisert, Naoya Inoue, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    CoRR abs/1712.02480 2017

  272. Leveraging Document-Specific Information for Classifying Relations in Scientific Articles. Peer-reviewed

    Qin Dai, Naoya Inoue, Paul Reisert, Kentaro Inui

    New Frontiers in Artificial Intelligence - JSAI-isAI Workshops, JURISIN, SKL, AI-Biz, LENLS, AAA, SCIDOCA, kNeXI, Tsukuba, Tokyo, Japan, November 13-15, 2017, Revised Selected Papers 355-370 2017

    Publisher: Springer

    DOI: 10.1007/978-3-319-93794-6_26  

  273. ニューラルネットワークによる日本語述語項構造解析の素性の汎化

    松林優一郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 23rd ROMBUNNO.B4‐5 (WEB ONLY) 2017

    ISSN: 2188-4420

  274. Source-side Prediction for Neural Headline Generation. Peer-reviewed

    Shun Kiyono, Sho Takase, Jun Suzuki, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui, Masaaki Nagata

    CoRR abs/1712.08302 2017

  275. Supervised approaches for Japanese Wikification Peer-reviewed

    Shuangshuang Zhou, Naoaki Okazaki, Koji Matsuda, Ran Tian, Kentaro Inui

    Journal of Information Processing 25 341-350 2017

    Publisher: Information Processing Society of Japan

    DOI: 10.2197/ipsjjip.25.341  

    ISSN: 1882-6652 0387-5806

  276. Annotating Geographical Entities on Microblog Text Peer-reviewed

    Koji Matsuda, Akira Sasaki, Naoaki Okazaki, Kentato Inui

    IPSJ Transactions on Databases (TOD) 2017

  277. Learning to compose distributed representations of relational patterns Peer-reviewed

    Sho Takase, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 32 (4) 1-11 2017

    Publisher: Japanese Society for Artificial Intelligence

    DOI: 10.1527/tjsai.D-G96  

    ISSN: 1346-8030 1346-0714

  278. Geographical entity annotated corpus of Japanese microblogs Peer-reviewed

    Koji Matsuda, Akira Sasaki, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Journal of Information Processing 25 121-130 2017

    Publisher: Information Processing Society of Japan

    DOI: 10.2197/ipsjjip.25.121  

    ISSN: 1882-6652 0387-5806

  279. Other topics you may also agree or disagree: Modeling inter-topic preferences using tweets and matrix factorization Peer-reviewed

    Akira Sasaki, Kazuaki Hanawa, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    ACL 2017 - 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Proceedings of the Conference (Long Papers) 1 398-408 2017

    Publisher: Association for Computational Linguistics (ACL)

    DOI: 10.18653/v1/P17-1037  

  280. Traffic State Estimation and Cause and Effect Understanding by Probe Data and Social Media Data Peer-reviewed

    Yusuke Hara, Koji Matsuda, Masao Kuwahara, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    THE 21ST INTERNATIONAL CONFERENCE OF HONG KONG SOCIETY FOR TRANSPORTATION STUDIES, SMART TRANSPORTATION 2016/12

  281. Modeling Context-sensitive Selectional Preference with Distributed Representations Peer-reviewed

    Naoya Inoue, Yuichiroh Matsubayashi, Masayuki Ono, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 26th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2016) 2829-2838 2016/12

    Publisher: ACL

  282. Modeling Discourse Segments in Lyrics Using Repeated Patterns Peer-reviewed

    Kento Watanabe, Yuichiroh Matsubayashi, Naho Orita, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui, Satoru Fukayama, Tomoyasu Nakano, Jordan Smith, Masataka Goto

    In Proceedings of the 26th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2016) 1959-1969 2016/12

    Publisher: ACL

  283. Learning to Describe E-Commerce Images from Noisy Online Data Peer-reviewed

    Takuya Yashima, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui, Kota Yamaguchi, Takayuki Okatani

    COMPUTER VISION - ACCV 2016, PT V 10115 (6 pages)-100 2016/11

    DOI: 10.1007/978-3-319-54193-8_6  

    ISSN: 0302-9743

    eISSN: 1611-3349

  284. A Pipeline Japanese Entity Linking System with Embedding Features Peer-reviewed

    Shuangshuang Zhou, Koji Matsuda, Ran Tian, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Proceedings of the 30th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 30) 267-276 2016/10

  285. Recognizing Open-vocabulary Relations between Objects in Images Peer-reviewed

    Masayasu Muraoka, Sumit Maharjan, Masaki Saito, Kota Yamaguchi, Naoaki Okazaki, Takayuki Okatani, Kentaro Inui

    Proceedings of the 30th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 30) 239-248 2016/10

  286. Toward the automatic extraction of knowledge of usable goods Peer-reviewed

    Mei Uemura, Naho Orita, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 30th Pacific Asia Conference on Language 2016/10

  287. Neural Joint Learning for Classifying Wikipedia Articles into Fine-grained Named Entity Types Peer-reviewed

    Masatoshi Suzuki, Koji Matsuda, Satoshi Sekine, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 30th Pacific Asia Conference on Language 2016/10

  288. Multi-label Classification of Wikipedia Articles into Fine-grained Named Entity Types Peer-reviewed

    Masatoshi Suzuki, Koji Matuda, Satoshi Sekine, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence 2016/10

  289. Explaining Potential Risks in Traffic Scenes by Combining Logical Inference and Physics Simulation. Peer-reviewed

    Ryo Takahashi, Naoya Inoue, Yasutaka Kuriya, Sosuke Kobayashi, Kentaro Inui

    International Journal of Machine Learning and Computing (IJMLC) 6 (5) 248-255 2016/10

  290. Building a Corpus for Japanese Wikification with Fine-Grained Entity Classes Peer-reviewed

    Davaajav Jargalsaikhan, Naoaki Okazaki, Koji Matsuda, Kentaro Inui

    In Proceedings of the ACL-2016 Student Research Workshop 2016/08

  291. Composing Distributed Representations of Relational Patterns Peer-reviewed

    Sho Takase, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2016) 2276-2286 2016/08

  292. Learning Semantically and Additively Compositional Distributional Representations Peer-reviewed

    Ran Tian, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2016) 1277-1287 2016/08

  293. 機能的なリテラルを含む公理体系における仮説推論の効率化 Peer-reviewed

    山本風人, 井之上直也, 乾健太郎

    自然言語処理 23 (3) 267-298 2016/06

    Publisher:

    DOI: 10.5715/jnlp.23.267  

    ISSN: 1340-7619

  294. Tohoku at SemEval-2016 Task 6: Feature-based Model versus Convolutional Neural Network for Stance Detection Peer-reviewed

    Yuki Igarashi, Hiroya Komatsu, Sosuke Kobayashi, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 10th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval) 413-419 2016/06

  295. An Attentive Neural Architecture for Fine-grained Entity Type Classification Peer-reviewed

    Sonse Shimaoka, Pontus Stenetorp, Kentaro Inui, Sebastian Riedel

    In Proceedings of the 5th Workshop on Automated Knowledge Base Construction 2016/06

  296. Dynamic Entity Representation with Max-pooling Improves Machine Reading Peer-reviewed

    Sosuke Kobayashi, Ran Tian, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics and Human Language Technologies (NAACL-HLT 2016) 850-855 2016/06

  297. Question-Answering with Logic Specific to Video Games Peer-reviewed

    Corentin Dumont, Ran Tian, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 10th International Conference on the Language Resources and Evaluation Conference (LREC-2016) 4637-4643 2016/05

  298. Modeling semantic compositionality of relational patterns Peer-reviewed

    Sho Takase, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE 50 256-264 2016/04

    DOI: 10.1016/j.engappai.2016.01.027  

    ISSN: 0952-1976

    eISSN: 1873-6769

  299. 分散表現による文脈情報を用いた選択選好モデル

    大野雅之, 井之上直也, 松林優一郎, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第22回年次大会 22nd 885-888 2016/03

    ISSN: 2188-4420

  300. Fine-Grained Named Entity Classification with Wikipedia Article Vectors Peer-reviewed

    Masatoshi Suzuki, Koji Matsuda, Satoshi Sekine, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    2016 IEEE/WIC/ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON WEB INTELLIGENCE (WI 2016) 483-486 2016

    DOI: 10.1109/WI.2016.78  

  301. 因果関係に基づく雑談対話発話生成の試み

    佐藤祥多, 井之上直也, 乾健太郎, 樋口佐和, 渡部生聖

    人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM) 30th (0) ROMBUNNO.2O5‐OS‐23b‐1-2O5OS23b1 2016

    Publisher: 一般社団法人 人工知能学会

    ISSN: 1347-9881

  302. 感情状態に基づく因果関係推論の一般化

    井之上直也, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 22nd A6‐5 (WEB ONLY) 2016

  303. ストーリー展開と一貫性を同時に考慮した歌詞生成モデル

    渡邉研斗, 松林優一郎, 乾健太郎, 深山覚, 中野倫靖, 後藤真孝

    人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM) 30th ROMBUNNO.2K3‐1-2K31 2016

    Publisher:

    DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2016.0_2K31  

    ISSN: 1347-9881

  304. 分散表現に基づく選択選好モデルの文脈化

    大野雅之, 井之上直也, 松林優一郎, 岡崎直観, 乾健太郎

    情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告 2016-NL-225 (1) 1-9 2016/01

  305. Stance Classification by Recognizing Related Events about Targets Peer-reviewed

    Akira Sasaki, Junta Mizuno, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    2016 IEEE/WIC/ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON WEB INTELLIGENCE (WI 2016) 582-587 2016

    DOI: 10.1109/WI.2016.99  

  306. 日本語述語項構造解析タスクにおける項の省略を伴う事例の分析 Peer-reviewed

    松林優一郎, 中山周, 乾健太郎

    自然言語処理 22 (5) 433-461 2015/12

    Publisher: The Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.22.433  

    ISSN: 1340-7619

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    This paper provides a deep analysis of linguistic phenomena related to argument ellipsis, one of central issues for improving the accuracy of Japanese predicate-argument structure analysis. We specifically focus on cases where a target predicate and its ellipsed argument appear in the same sentence, and we categorize instances based on two criteria: a clue annotation by a human annotator and systematic categorization based on both syntactic and semantic structure. We then show both the distribution of instances among the categories and the accuracy for each category achieved by a state-of-the-art system. As a result, we show that 58% of the intra-sentencial zero anaphora are the case when an argument of a target predicate P is shared with another predicate O that is in a direct syntactic dependency relation with the argument. This fact implies that analyzing syntactic and semantic relations between O and P is important for Japanese predicate-argument structure analysis. We also show that the distribution of clue combinations is very broad. Finally, we discovered that not only are there cases where each clue independently increases the certainty, but we also discovered cases where clues became relevant when all of them composed a chain.

  307. 誤り分析に基づく日本語事実性解析の課題抽出 Peer-reviewed

    成田和弥, 水野淳太, 上岡裕大, 菅野美和, 乾健太郎

    自然言語処理 22 (5) 392-432 2015/12

    Publisher: The Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.22.397  

    ISSN: 1340-7619

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    Event factuality is information pertaining to whether events mentioned in the natural language correspond to either actual events that have occurred in the real world or events that are of uncertain interpretation. In factuality analysis, sufficient performance is yet to be achieved because of the complexity of issues such as functional expression and linguistic scope. This paper discusses the issues involved in factuality analysis by analyzing errors when applying a rule-based system to 3,734 events in 1,533 sentences. We annotate functional expression labels for all events. In the main events, the factuality analyzer, consisting of simple functional expression rules, achieves approximately 90% accuracy if correct functional expression labels are provided. In subordinate events, we found many errors specific to subordinate events, such as errors caused by predicates and linguistic scopes. We provide guidelines for factuality analysis through additional discussion regarding predicates and linguistic scope.

  308. Study on an online communication and task management system for disaster response utilizing natural language processing Peer-reviewed

    Shingo Suzuki, Kentaro Inui, Kenshi Yamaguchi, Hiroko Koumoto, Naoko Kosaka, Akira Koyama, Yuji Maeda

    Journal of Disaster Research 10 (5) 845-856 2015/10/01

    Publisher: Fuji Technology Press

    DOI: 10.20965/jdr.2015.p0845  

    ISSN: 1883-8030 1881-2473

  309. 日本語文書内で表現される事象間の時間的な順序関係の推定 Peer-reviewed

    稲田和明, 松林優一郎, 乾健太郎

    情報処理学会論文誌 56 (10) 2054-2071 2015/10

    ISSN: 1882-7764

  310. Fast and Large-scale Unsupervised Relation Extraction Peer-reviewed

    Sho Takase, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 29th Pacific Asia Conference on LanguageInformation and Computation (PACLIC-29) 96-105 2015/10

  311. Reducing Lexical features in Parsing by Word Embeddings Peer-reviewed

    Hiroya Komatsu, Ran Tian, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 29th Pacific Asia Conference on LanguageInformation and Computation (PACLIC-29) 106-113 2015/10

  312. Recognizing potential traffic risks through logic-based deep scene understanding Peer-reviewed

    Naoya Inoue, Yasutaka Kuriya, Sosuke Kobayashi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 22nd World Congress on Intelligent Transportation Systems (ITSWC2015) 21 167-177 2015/10

    Publisher:

    ISSN: 1342-4114

  313. Semantic Annotation of Japanese Functional Expressions and its Impact on Factuality Analysis Peer-reviewed

    Yudai Kamioka, Kazuya Narita, Junta Mizuno, Miwa Kanno, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 9th Linguistic Annotation Workshop (LAW IX 2015) 52-61 2015/06

  314. Annotating Geographical Entities on Microblog Text Peer-reviewed

    Koji Matsuda, Akira Sasaki, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 9th Linguistic Annotation Workshop (LAW IX 2015) 85-94 2015/06

  315. A Computational Approach for Generating Toulmin Model Argumentation Peer-reviewed

    Paul Reisert, Naoya Inoue, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2nd Workshop on Argumentation Mining 45-55 2015/06

  316. Learning Sentence Ordering for Opinion Generation of Debate Peer-reviewed

    Toshihiko Yanase, Toshinori Miyoshi, Kohsuke Yanai, Misa Sato, Makoto Iwayama, Yoshiki Niwa, Paul Reisert, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 2nd Workshop on Argumentation Mining 94-103 2015/06

  317. Boosting the Efficiency of First-order Abductive Reasoning Using Pre-estimated Relatedness between Predicates Peer-reviewed

    Kazeto Yamamoto, Naoya Inoue, Kentaro Inui, Yuki Arase, Jun'ichi Tsujii

    International Journal of Machine Learning and Computing 5 (2) 114-120 2015/04

  318. 日本語述語項構造解析のための統語パターン分析

    中山周, 松林優一郎, 乾健太郎

    言語処理学会第21回年次大会 21st 1028-1031 2015/03

    ISSN: 2188-4420

  319. 大規模歌詞データからの潜在的トピック遷移のモデル化

    渡邉研斗, 松林優一郎, 乾健太郎, 後藤真孝

    情報処理学会 第77回全国大会予稿集 2015 (1) 371-372 2015/03

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    近年、コンピュータを使用した音楽制作技術の発達に伴い、プロの作曲家でなくとも音楽を創作できる環境ができ、今後は歌詞や楽曲の自動創作・創作支援技術の発展が期待されている。しかし、歌詞生成に関する関連研究は少なく、韻や拍子などのスタイルに合わせた歌詞を生成する研究が殆どである。本稿では、歌詞の中に潜在的に存在する典型的なトピックの遷移パターンを大規模な歌詞データから統計的に教師なし学習するモデルを提案し、その振る舞いを分析する。また、行単位のトピック遷移とそれより大きなブロック単位の遷移からなる階層的なモデルについてもその効果を報告する。また、歌詞作成支援への応用方法についても論じる。

  320. 日本語文内で表現されるイベント間の時間的な順序関係の認識.

    稲田和明, 松林優一郎, 乾健太郎

    情報処理学会 第77回全国大会予稿集 225-226 2015/03

  321. 日本語書き言葉を対象とした人間の自然な省略検出の分析 Peer-reviewed

    飯田龍, 橋本力, 鳥澤健太郎, 黒橋禎夫, 乾健太郎, 宮尾祐介, 柴田知秀, 笹野遼平

    言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集 565-568 2015/03

  322. LyriSys:歌詞の大局的構造に基づいた作詞支援インタフェース

    渡邉研斗, 松林優一郎, 乾健太郎, 中野倫靖, 深山覚, 後藤真孝

    日本ソフトウェア科学会研究会資料シリーズ(Web) (76) ROMBUNNO.1‐R10 (WEB ONLY) 2015

    ISSN: 1341-870X

  323. Recognizing Complex Negation on Twitter. Peer-reviewed

    Junta Mizuno, Canasai Kruengkrai, Kiyonori Ohtake, Chikara Hashimoto, Kentaro Torisawa, Julien Kloetzer, Kentaro Inui

    In Proceedings of The 29th Pacific Asia Conference on LanguageInformation and Computation (PACLIC-29) 544-552 2015

    Publisher: ACL

  324. Computer-Assisted Databasing of Disaster Management Information Through Natural Language Processing Peer-reviewed

    Inui Kentaro, Watanabe Yotaro, Yamaguchi Kenshi, Suzuki Shingo, Koumoto Hiroko, Kosaka Naoko, Koyama Akira, Kokogawa Tomohiro, Maeda Yuji

    Journal of Disaster Research 10 (5) 830-844 2015

    Publisher: Fuji Technology Press Ltd.

    DOI: 10.20965/jdr.2015.p0830  

    ISSN: 1881-2473

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    <p>During times of disaster, local government departments and divisions need to communicate a broad range of information for disaster management to share the understating of the changing situation. This paper addresses the issues of how to effectively use a computer database system to communicate disaster management information and how to apply natural language processing technology to reduce the human labor for databasing a vast amount of information. The database schema was designed based on analyzing a collection of real-life disaster management information and the specifications of existing standardized systems. Our data analysis reveals that our database schema sufficiently covers the information exchanged in a local government during the Great East Earthquake. Our prototype system is designed so as to allow local governments to introduce it at a low cost: (i) the system's user interface facilitates the operations for databasing given information, (ii) the system can be easily customized to each local municipality by simply replacing the dictionary and the sample data for training the system, and (iii) the system can be automatically adapted to each local municipality or each disaster incident through its capability of automatic learning from the user's corrections to the system's language processing outputs.</p>

  325. Modeling Structural Topic Transitions for Automatic Lyrics Generation Peer-reviewed

    Kento Watanabe, Yuichiroh Matsubayashi, Kentaro Inui, Masataka Goto

    In Proceedings of the 28th Pacific Asia Conference on LanguageInformation and Computing (PACLIC) 422-431 2014/12

    Publisher: The PACLIC 28 Organizing Committee and PACLIC Steering Committee / ACL / Department of Linguistics, Faculty of Arts, Chulalongkorn University

  326. Finding The Best Model Among Representative Compositional Models Peer-reviewed

    Masayasu Muraoka, Sonse Shimaoka, Kazeto Yamamoto, Yotaro Watanabe, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 28th Pacific Asia Conference on LanguageInformation and Computing (PACLIC) 65-74 2014/12

  327. Using a Broad Range of Linguistic Features in Entity Discovery and Linking Peer-reviewed

    Shuangshuang Zhou, Canasai Kruengkrai, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of Text Analysis Conference 2014 (TAC 2014) 2014/11

  328. 実用的な自動歌詞生成に向けて

    渡邉研斗, 松林優一郎, 乾健太郎, 後藤真孝

    第9回NLP若手の会 シンポジウム 2014/09

  329. A Corpus Study for Identifying Evidence on Microblogs Peer-reviewed

    Paul Reisert, Junta Mizuno, Miwa Kanno, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 8th Linguistic Annotation Workshop (LAW VIII 2014) 70-74 2014/08

  330. 日本語文章に対する述語項構造アノテーション仕様の考察 Peer-reviewed

    松林優一郎, 飯田龍, 笹野遼平, 横野光, 松吉俊, 藤田篤, 宮尾祐介, 乾健太郎

    自然言語処理 21 (2) 333-378 2014/04

    Publisher: The Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.21.333  

    ISSN: 1340-7619

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    Japanese corpora annotated with predicate-argument structure (PAS) have been constructed as part of several research projects and these annotated corpora have significantly advanced the field of PAS analysis. However, according to an inter-annotator agreement study and qualitative analysis of the existing corpora, there is still a strong need for further improvement of the annotation guidelines of the corpora. To improve the quality of PAS annotation guidelines, we have collected and summarized the practical knowledge and a list of problematic issues concerning the task of the PAS annotation through discussions with researchers actively engaged in the construction of NAIST Text Corpus (NTC) and Kyoto Text Corpus (KTC), researchers concerned with existing PAS annotation guidelines, and an annotator who is working on the annotation task, using NTC and KTC guidelines. This paper reports the problems and suggestions that we collected and possible solutions to those problems on the basis of results of the discussions. Finally, we suggest a method for continuously improving annotation guidelines.

  331. 大局的な構造を考慮した歌詞自動生成システムの提案

    渡邉研斗, 松林優一郎, 乾健太郎, 後藤真孝

    言語処理学会第20回年次大会 20th 694-697 2014/03

    ISSN: 2188-4420

  332. 統計的日本語述語項構造解析のための素性設計再考

    松林優一郎, 乾健太郎

    言語処理学会第20回年次大会 360-363 2014/03

  333. ILP-based Inference for Cost-based Abduction on First-order Predicate Logic

    Inoue Naoya, Inui Kentaro

    IMT 9 (1) 83-110 2014

    Publisher: Information and Media Technologies Editorial Board

    DOI: 10.11185/imt.9.83  

    ISSN: 1881-0896

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    Abduction is desirable for many natural language processing (NLP) tasks. While recent advances in large-scale knowledge acquisition warrant applying abduction with large knowledge bases to real-life NLP problems, as of yet, no existing approach to abduction has achieved the efficiency necessary to be a practical solution for large-scale reasoning on real-life problems. In this paper, we propose an efficient solution for large-scale abduction. The contributions of our study are as follows: (i) we propose an efficient method of cost-based abduction in first-order predicate logic that avoids computationally expensive grounding procedures; (ii) we formulate the best-explanation search problem as an integer linear programming optimization problem, making our approach extensible; (iii) we show how cutting plane inference, which is an iterative optimization strategy developed in operations research, can be applied to make abduction in first-order logic tractable; and (iv) the abductive inference engine presented in this paper is made publicly available.

  334. Weighted Abduction for Discourse Processing Based on Integer Linear Programming Peer-reviewed

    Naoya Inoue, Ekaterina Ovchinnikova, Kentaro Inui, Jerry Hobbs

    Plan, Activity, and Intent Recognition: Theory and Practice 33-55 2014

    Publisher: Elsevier Inc.

    DOI: 10.1016/B978-0-12-398532-3.00002-6  

  335. Exploring Linguistic Features for Named Entity Disambiguation. Peer-reviewed

    Shuangshuang Zhou, Canasai Kruengkrai, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Int. J. Comput. Linguistics Appl. 5 (2) 49-66 2014

  336. Mining False Information on Twitter for a Major Disaster Situation Peer-reviewed

    Keita Nabeshima, Junta Mizuno, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    ACTIVE MEDIA TECHNOLOGY, AMT 2014 8610 96-+ 2014

    DOI: 10.1007/978-3-319-09912-5_9  

    ISSN: 0302-9743

  337. An Example-Based Approach to Difficult Pronoun Resolution. Peer-reviewed

    Canasai Kruengkrai, Naoya Inoue, Jun Sugiura, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 28th Pacific Asia Conference on LanguageInformation and Computing (PACLIC) 358-367 2014

    Publisher: The PACLIC 28 Organizing Committee and PACLIC Steering Committee / ACL / Department of Linguistics, Faculty of Arts, Chulalongkorn University

  338. ILP-based Inference for Cost-based Abduction on First-order Predicate Logic Peer-reviewed

    Naoya Inoue, Kentaro Inui

    Journal of Natural Language Processing 20 (5) 629-656 2013/12

    Publisher:

    DOI: 10.5715/jnlp.20.629  

    ISSN: 1340-7619

  339. 日本語述語項構造アノテーションに関わる諸問題の分析

    松林 優一郎, 飯田 龍, 笹野 遼平, 横野 光, 松吉 俊, 藤田 篤, 宮尾 祐介, 乾 健太郎

    情報処理学会 第214回自然言語処理研究会 2013 (12) 1-18 2013/11

    Publisher: 一般社団法人情報処理学会

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    日本語の述語項構造アノテーションコーパスは,形態素解析や係り受け解析技術の場合と同様,述語項構造解析技術の発展に大きく貢献した.一方で,コーパスの作業者間一致率や定性的な分析からは,既存のアノテーションガイドラインに未だ改善の余地があることが分かる.本報告では,述語項構造アノテーションのガイドラインのさらなる改善を目指し,既存コーパスの仕様策定に関わった研究者や仕様の改善に関心のある研究者らの考察をもとに現状のガイドラインの問題点を洗い出し,整理・分析した結果を報告する.また,分析を通じてコーパスアノテーションガイドラインの作成・改善の方法論についても議論する.

  340. A Lexicon-based Investigation of Research Issues in Japanese Factuality Analysis Peer-reviewed

    Kazuya Narita, Junta Mizuno, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 6th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP 2013) 587-595 2013/10

  341. NICT Disaster Information Analysis System Peer-reviewed

    Kiyonori Ohtake, Jun Goto, Stijn De Saeger, Kentaro Torisawa, Junta Mizuno, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 6th International Joint Conference on Natural Language Processing: System Demonstrations (IJCNLP 2013) 29-32 2013/10

  342. Extracting and Aggregating False Information from Microblogs Peer-reviewed

    Naoaki Okazaki, Keita Nabeshima, Kento Watanabe, Junta Mizuno, Kentaro Inui

    In Proceedings of the Workshop on Language Processing and Crisis Information 2013 (LPCI 2013) 36-43 2013/10

  343. Computer-assisted Structuring of Emergency Management Information: A Project Note Peer-reviewed

    Yotaro Watanabe, Kentaro Inui, Shingo Suzuki, Hiroko Koumoto, Mitsuhiro Higashida, Yuji Maeda, Katsumi Iwatasuki

    In Proceedings of the Workshop on Language Processing and Crisis Information 2013 (LPCI 2013) 10-18 2013/10

  344. Recognizing Implicit Discourse Relations through Abductive Reasoning with Large-scale Lexical Knowledge Peer-reviewed

    Jun Sugiura, Naoya Inoue, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 1st Workshop on Natural Language Processing and Automated Reasoning (NLPAR) 76-87 2013/09

    Publisher: CEUR-WS.org

  345. Detecting Chronic Critics Based on Sentiment Polarity and User’s Behavior in Social Media Peer-reviewed

    Sho Takase, Akiko Murakami, Miki Enoki, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics Proceedings of the Student Research Workshop 110-116 2013/08

  346. Is a 204 cm Man Tall or Small? Acquisition of Numerical Common Sense from the Web Peer-reviewed

    Katsuma Narisawa, Yotaro Watanabe, Junta Mizuno, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2013) 382-391 2013/08

  347. カテゴリ間の兄弟関係を活用した集合拡張 Peer-reviewed

    高瀬翔, 岡崎直観, 乾健太郎

    自然言語処理 20 (2) 273-296 2013/06

    Publisher: The Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.20.273  

    ISSN: 1340-7619

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    Most set expansion algorithms are assumed to independently acquire new instances of each of the different semantic categories even when instances of multiple semantic categories are seeded. However, in the setting of set expansion with multiple semantic categories, we might leverage other types of prior knowledge about semantic categories. In this paper, we present a method of set expansion in case ontological information related to target semantic categories is available. Specifically, the proposed method uses sibling relationships between semantic categories as an additional type of prior knowledge. We demonstrate the effectiveness of using sibling relationships in set expansion on a dataset in which instances and sibling relationships are extracted from Wikipedia in a semi-automatic manner.

  348. 訂正パターンに基づく誤情報の収集と拡散状況の分析 Peer-reviewed

    鍋島啓太, 渡邉研斗, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    自然言語処理 20 (3) 461-484 2013/06

    Publisher: The Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.20.461  

    ISSN: 1340-7619

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    During the 2011 East Japan Earthquake and Tsunami Disaster, a considerable amount of false information was disseminated on Twitter; for example, after the Cosmo Oil fire, it was rumored that harmful substances will come down with rain. This paper exhaustively extracts pieces of false information from tweets within one week after the earthquake, and analyzes the diffusion of false information and its correction information. By designing a set of linguistic patterns that correct false information, this paper proposes a method for detecting false information. Specifically, the method extracts text passages that match the correction patterns, clusters the passages into topics of false information, and selects, for each topic, a passage explaining the false information most suitably. We report the performance of the proposed method on the data set extracted manually from websites that specialize in collecting false information. In addition, we build a system that visualizes emergences, diffusions, and terminations of a piece of false information and its correction. We also propose a method for discriminating false information from its correction, and discuss the possibility of alerting against false information.

  349. 返信・非公式リツイートに基づくツイート空間の論述構造解析 Peer-reviewed

    大和田裕亮, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎, 石塚満

    自然言語処理 20 (3) 423-460 2013/06

    Publisher: The Association for Natural Language Processing

    DOI: 10.5715/jnlp.20.423  

    ISSN: 1340-7619

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    Although Twitter played an important role in supporting victims of the 2011 Tohoku earthquake and tsunami disaster, we encountered a number of situations in which the vast flow of unauthorized information was problematics. To assess the credibility and importance of a piece of information, we find that it is important to analyze the statement structure on Twitter and to understand the background of information. In this study, we propose a method for analyzing the statement relation between a tweet and its reply or quoted tweet. More specifically, we assume that a reply or quoted tweet expresses a statement relation (e.g., agreement, rebuttal, question, other) toward the target tweet, and we build a classifier for predicting a statement relation for a given pair of tweets. The experimental results report the performance of the classifier for predicting statement relations. In addition, we demonstrate that the proposed method can be applied to analyze statement relations between tweets that have no direct reply/quoting link, and we compare the proposed approach with the previous method based on textual entailment.

  350. THK's Natural Logic-based Compositional Textual Entailment Model at NTCIR-10 RITE-2 Peer-reviewed

    Yotaro Watanabe, Junta Mizuno, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 10th NTCIR Conference 531-536 2013/06

  351. TKDDI group at NTCIR10-RITE2: Recognizing Texual Entailment Based on Dependency Structure Alignment Peer-reviewed

    Junta Mizuno, Kentaro Inui, Asuka Sumida, Gen Hattori, Chihiro Ono

    In Proceedings of the 10th NTCIR Conference 553-559 2013/06

  352. 効率的な推論処理のための日本語文の論理式変換に向けて

    稲田和明, 松林優一郎, 井之上直也, 乾健太郎

    言語処理学会第19回年次大会 19th 608-611 2013/03

    ISSN: 2188-4420

  353. Evidence in automatic error correction improves learners' English skill Peer-reviewed

    Jiro Umezawa, Junta Mizuno, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 7817 (2) 559-571 2013

    DOI: 10.1007/978-3-642-37256-8_46  

    ISSN: 0302-9743 1611-3349

  354. Discriminative learning of first-order weighted abduction from partial discourse explanations Peer-reviewed

    Kazeto Yamamoto, Naoya Inoue, Yotaro Watanabe, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 7816 (1) 545-558 2013

    DOI: 10.1007/978-3-642-37247-6_44  

    ISSN: 0302-9743 1611-3349

  355. Inducing context gazetteers from encyclopedic databases for named entity recognition Peer-reviewed

    Han-Cheol Cho, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 7818 (1) 378-389 2013

    DOI: 10.1007/978-3-642-37453-1_31  

    ISSN: 0302-9743 1611-3349

  356. 「被災者」ツィートに見る東日本大震災発生1週間の災害対応過程の分析

    佐藤翔輔, 今村文彦, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    平成24年度東北地域自然災害科学研究集会 2012/12

  357. Leveraging diverse lexical resources for textual entailment recognition Peer-reviewed

    Yotaro Watanabe, Junta Mizuno, Eric Nichols, Katsuma Narisawa, Keita Nabeshima, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    ACM Transactions on Asian Language Information Processing 11 (4) 39:1-39:21 2012/12

    DOI: 10.1145/2382593.2382600  

    ISSN: 1530-0226 1558-3430

  358. Coreference Resolution with ILP-based Weighted Abduction Peer-reviewed

    Naoya Inoue, Ekaterina Ovchinnikova, Kentaro Inui, Jerry R Hobbs

    In Proceedings of the 24th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2012): Technical Papers 1291-1308 2012/12

    Publisher: Indian Institute of Technology Bombay

  359. A Latent Discriminative Model for Compositional Entailment Relation Recognition Using Natural Logic Peer-reviewed

    Yotaro Watanabe, Junta Mizuno, Eric Nichols, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 24th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2012): Technical Papers 2805-2820 2012/12

  360. Set Expansion using Sibling Relations between Semantic Categories Peer-reviewed

    Sho Takase, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 26th Pacific Asia Conference on Language Information and Computing 525-534 2012/11

  361. 説明生成に基づく談話構造解析の課題分析

    杉浦純, 井之上直也, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集 18th (CD-ROM) ROMBUNNO.D1-6 2012/03/13

  362. 大規模世界知識を用いた仮説推論による談話解析の課題と対策

    井之上直也, 乾健太郎, OVCHINNIKOVA Ekaterina, HOBBS Jerry R

    言語処理学会年次大会発表論文集 18th (CD-ROM) ROMBUNNO.D1-7 2012/03/13

  363. Large-scale cost-based abduction in full-fledged first-order predicate logic with cutting plane inference Peer-reviewed

    Naoya Inoue, Kentaro Inui

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 7519 281-293 2012

    DOI: 10.1007/978-3-642-33353-8_22  

    ISSN: 0302-9743 1611-3349

  364. Organizing information on the web through agreement-conflict relation classification Peer-reviewed

    Junta Mizuno, Eric Nichols, Yotaro Watanabe, Kentaro Inui

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 7675 126-137 2012

    DOI: 10.1007/978-3-642-35341-3_11  

    ISSN: 0302-9743 1611-3349

  365. 文間関係認識に基づく賛成・反対意見の俯瞰 Peer-reviewed

    水野淳太, 渡邉陽太郎, エリック ニコルズ, 村上浩司, 乾健太郎, 松本裕治

    情報処理学会論文誌 52 (12) 3408-3422 2011/12

  366. TU Group at NTCIR9-RITE: Leveraging Diverse Lexical Resources for Recognizing Textual Entailment Peer-reviewed

    Yotaro Watanabe, Junta Mizuno, Eric Nichols, Katsuma Narisawa, Keita Nabeshima, Kentaro Inui

    Proceedings of the 9th NTCIR 418-421 2011/12

  367. ILP-based Reasoning for Weighted Abduction Peer-reviewed

    Naoya Inoue, Kentaro Inui

    In Proceedings of AAAI Workshop on Plan 2011/08

  368. Knowledge-leveraged Computational Thinking through Natural Language Processing and Statistical Logic (NII Shonan Meeting 2011-4).

    Sadao Kurohashi, Akihiro Yamamoto, Kentaro Inui, Sebastian Riedel 0001

    NII Shonan Meet. Rep. 2011 2011

  369. Dependency Syntax Analysis Using Grammar Induction and a Lexical Categories Precedence System Peer-reviewed

    Hiram Calvo, Omar J. Gambino, Alexander Gelbukh, Kentaro Inui

    COMPUTATIONAL LINGUISTICS AND INTELLIGENT TEXT PROCESSING, PT I 6608 109-+ 2011

    DOI: 10.1007/978-3-642-19400-9_9  

    ISSN: 0302-9743

    eISSN: 1611-3349

  370. Co-related Verb Argument Selectional Preferences Peer-reviewed

    Hiram Calvo, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    COMPUTATIONAL LINGUISTICS AND INTELLIGENT TEXT PROCESSING, PT I 6608 133-+ 2011

    DOI: 10.1007/978-3-642-19400-9_11  

    ISSN: 0302-9743

    eISSN: 1611-3349

  371. Web information analysis for open-domain decision support: System design and user evaluation Peer-reviewed

    Takuya Kawada, Susumu Akamine, Daisuke Kawahara, Yoshikiyo Kato, Yutaka I. Leon-Suematsu, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi, Yutaka Kidawara

    ACM International Conference Proceeding Series 13-18 2011

    DOI: 10.1145/1964114.1964118  

  372. Recognizing Confinement in Web Texts Peer-reviewed

    Megumi Ohki, Eric Nichols, Suguru Matsuyoshi, Koji Murakami, Junta Mizuno, Shouko Masuda, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    he 9th International Conference on Computational Semantics (IWCS 2011) 2011/01

  373. Mining personal experiences and opinions from Web documents Peer-reviewed

    Shuya Abe, Kentaro Inui, Kazuo Hara, Hiraku Morita, Chitose Sao, Megumi Eguchi, Asuka Sumita, Koji Murakami, Suguru Matsuyoshi

    Web Intelligence and Agent Systems 9 (2) 109-121 2011

    DOI: 10.3233/WIA-2011-0209  

    ISSN: 1570-1263

  374. Web spam detection by exploring densely connected subgraphs Peer-reviewed

    Yutaka I. Leon-Suematsu, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi, Yutaka Kidawara

    Proceedings - 2011 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, WI 2011 1 124-129 2011

    DOI: 10.1109/WI-IAT.2011.152  

  375. Automatic Classification of Semantic Relations between Facts and Opinions. Peer-reviewed

    Koji Murakami, Eric Nichols, Junta Mizuno, Yotaro Watanabe, Hayato Goto, Megumi Ohki, Suguru Matsuyoshi, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    Proceedings of the Second International Workshop on NLP Challenges in the Information Explosion Era (NLPIX 2010) 2010/08

  376. Identifying contradictory and contrastive relations between statements to outline Web information on a given topic. Peer-reviewed

    Daisuke Kawahara, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi

    Proceedings of the 23rd International Conference on Computational Linguistics (COLING) 2010/08

  377. A Thesaurus of Predicate-Argument Structure for Japanese Verbs to Deal with Granularity of Verb Meanings Peer-reviewed

    Koichi Takeuchi, Kentaro Inui, Nao Takeuchi, Atsushi Fujita

    Proceedings of the 8th Workshop on Asian Language Resources 1-8 2010/08

  378. テキスト情報分析のための判断情報アノテーション Peer-reviewed

    松吉俊, 江口萌, 佐尾ちとせ, 村上浩司, 乾健太郎, 松本裕治

    The Journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers J93-D (6) 705-713 2010/06

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 1880-4535

  379. Dependency tree-based sentiment classification using CRFs with hidden variables. Peer-reviewed

    Tetsuji Nakagawa, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi

    Proceedings of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics and Human Language Technologies (NAACL-HLT), 1778-1785 2010/06

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    In this paper, we present a dependency treebased method for sentiment classification of Japanese and English subjective sentences using conditional random fields with hidden variables. Subjective sentences often contain words which reverse the sentiment polarities of other words. Therefore, interactions between words need to be considered in sentiment classification, which is difficult to be handled with simple bag-of-words approaches, and the syntactic dependency structures of subjective sentences are exploited in our method. In the method, the sentiment polarity of each dependency subtree in a sentence, which is not observable in training data, is represented by a hidden variable. The polarity of the whole sentence is calculated in consideration of interactions between the hidden variables. Sum-product belief propagation is used for inference. Experimental results of sentiment classification for Japanese and English subjective sentences showed that the method performs better than other methods based on bag-of-features. 1

  380. 述語項構造と照応関係のアノテーション: NAISTテキストコーパス構築の経験から Peer-reviewed

    飯田龍, 小町守, 乾健太郎, 松本裕治

    Journal of Natural Language Processing 17 (2) 25-50 2010/04

    DOI: 10.5715/jnlp.17.2_25  

  381. Resolving Direct and Indirect Anaphora for Japanese Definite Noun Phrases. Peer-reviewed

    Naoya Inoue, Ryu Iida, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    Journal of Natural Language Processing 17 (1) 221-246 2010/04

    DOI: 10.5715/jnlp.17.1_221  

  382. 名詞句の語彙統語パターンを用いた事態性名詞の項構造解析 Peer-reviewed

    小町守, 飯田龍, 乾健太郎, 松本裕治

    Journal of Natural Language Processing 17 (1) 141-160 2010/01

    Publisher:

    DOI: 10.5715/jnlp.17.1_141  

    ISSN: 1340-7619

  383. 項の共有関係と統語パターンを用いた事態間関係獲得 Peer-reviewed

    阿部修也, 乾健太郎, 松本裕治

    Journal of Natural Language Processing 17 (1) 121-140 2010/01

    Publisher:

    DOI: 10.5715/jnlp.17.1_121  

    ISSN: 1340-7619

  384. Identifying information senders of web pages Peer-reviewed

    Yoshikiyo Kato, Daisuke Kawahara, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi, Tomohide Shibata

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 25 (1) 90-103 2010

    Publisher: Japanese Society for Artificial Intelligence

    DOI: 10.1527/tjsai.25.90  

    ISSN: 1346-8030 1346-0714

  385. Organizing information on the web to support user judgments on information credibility Peer-reviewed

    Susumu Akamine, Daisuke Kawahara, Yoshikiyo Kato, Tetsuji Nakagawa, Yutaka I. Leon-Suematsu, Takuya Kawada, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi, Yutaka Kidawara

    2010 4th International Universal Communication Symposium, IUCS 2010 - Proceedings 123-130 2010

    DOI: 10.1109/IUCS.2010.5666759  

  386. Expertise analysis of information senders of web pages Peer-reviewed

    Yoshikiyo Kato, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi

    2010 4th International Universal Communication Symposium, IUCS 2010 - Proceedings 135-140 2010

    DOI: 10.1109/IUCS.2010.5666231  

  387. Simulator platform that enables social interaction simulation - SIGVerse: SocioIntelliGenesis simulator Peer-reviewed

    Tetsunari Inamura, Tomohiro Shibata, Hideaki Sena, Takashi Hashimoto, Nobuyuki Kawai, Takahiro Miyashita, Yoshiki Sakurai, Masahiro Shimizu, Mihoko Otake, Koh Hosoda, Satoshi Umeda, Kentaro Inui, Yuichiro Yoshikawa

    2010 IEEE/SICE International Symposium on System Integration: SI International 2010 - The 3rd Symposium on System Integration, SII 2010, Proceedings 212-217 2010

    DOI: 10.1109/SII.2010.5708327  

  388. Annotating Event Mentions in Text with Modality, Focus, and Source Information Peer-reviewed

    Suguru Matsuyoshi, Megumi Eguchi, Chitose Sao, Koji Murakami, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    LREC 2010 - SEVENTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON LANGUAGE RESOURCES AND EVALUATION 1456-1463 2010

  389. Statement map: Reducing web information credibility noise through opinion classification Peer-reviewed

    Koji Murakami, Eric Nichols, Junta Mizuno, Yotaro Watanabe, Shouko Masuda, Hayato Goto, Megumi Ohki, Chitose Sao, Suguru Matsuyoshi, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    International Conference on Information and Knowledge Management, Proceedings 59-66 2010

    DOI: 10.1145/1871840.1871850  

  390. 共起パターンの学習による事態間関係知識の獲得 Peer-reviewed

    阿部修也, 乾健太郎, 松本裕治

    Journal of Natural Language Processing 16 (4) 79-82 2009/10

    Publisher:

    DOI: 10.5715/jnlp.16.5_79  

    ISSN: 1340-7619

  391. Resolving Direct and Indirect Anaphora for Japanese Definite Noun Phrases. Peer-reviewed

    Naoya Inoue, Ryu Iida, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    Proceedings of the Conference of the Pacific Association for Computational Linguistics (PACLING), 268-273 2009/09

  392. Constructing a Scientific Blog Corpus for Information Credibility Analysis. Peer-reviewed

    Eric Nichols, Koji Murakami, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    Proceedings of the Conference of the Pacific Association for Computational Linguistics (PACLING), 302-307 2009/09

  393. Capturing Salience with a Trainable Cache Model for Zero-anaphora Resolution. Peer-reviewed

    Ryu Iida, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    Proceedings of Joint Conference of the 47th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing (ACL-IJCNLP), 647-655 2009/08

    Publisher:

  394. WISDOM: A Web Information Credibility Analysis System. Peer-reviewed

    Susumu Akamine, Daisuke Kawahara, Yoshikiyo Kato, Tetsuji Nakagawa, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi, Yutaka Kidawara

    Proceedings of Joint Conference of the 47th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing (ACL-IJCNLP), 1-4 2009/08

    More details Close

    We demonstrate an information credibility analysis system called WISDOM. The purpose of WISDOM is to evaluate the credibility of information available on the Web from multiple viewpoints. WISDOM considers the following to be the source of information credibility: information contents, information senders, and information appearances. We aim at analyzing and organizing these measures on the basis of semantics-oriented natural language processing (NLP) techniques. 1.

  395. Annotating Semantic Relations Combining Facts and Opinions. Peer-reviewed

    Koji Murakami, Shouko Masuda, Suguru Matsuyoshi, Eric Nichols, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    Proceedings of the Third Linguistic Annotation Workshop (LAW III), 150-153 2009/08

  396. Webから獲得した感情生起要因コーパスに基づく感情推定 Peer-reviewed

    徳久良子, 乾健太郎, 松本裕治

    Transactions of Information Processing Society of Japan 50 (4) 1365-1374 2009/04

    Publisher:

    ISSN: 1882-7837

  397. 指定指示・代行指示を区別した指示連体詞の照応解析

    井之上直也, 飯田龍, 乾健太郎, 松本裕治

    言語処理学会年次大会発表論文集 15th 372-375 2009/03/02

  398. Interpolated PLSI for learning plausible verb arguments

    Hiram Calvo, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    PACLIC 23 - Proceedings of the 23rd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation 2 622-629 2009

  399. Statement Map: Assisting Information Credibility Analysis by Visualizing Arguments Peer-reviewed

    Koji Murakami, Eric Nichols, Suguru Matsuyoshi, Asuka Sumida, Shouko Masuda, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    WICOW 09 43-50 2009

  400. Identifying Information Sender Configuration of Web Pages Peer-reviewed

    Yoshikiyo Kato, Daisuke Kawahara, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi, Tomohide Shibata

    2009 IEEE/WIC/ACM INTERNATIONAL JOINT CONFERENCES ON WEB INTELLIGENCE (WI) AND INTELLIGENT AGENT TECHNOLOGIES (IAT), VOL 1 335-340 2009

    DOI: 10.1109/WI-IAT.2009.59  

  401. Development of a large-scale web crawler and search engine infrastructure Peer-reviewed

    Susumu Akamine, Yoshikiyo Kato, Daisuke Kawahara, Keiji Shinzato, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi, Yutaka Kidawara

    ACM International Conference Proceeding Series 126-131 2009

    DOI: 10.1145/1667780.1667805  

  402. Summarizing evaluative information on the web for information credibility analysis Peer-reviewed

    Daisuke Kawahara, Tetsuji Nakagawa, Takuya Kawada, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi

    ACM International Conference Proceeding Series 187-192 2009

    DOI: 10.1145/1667780.1667819  

  403. Topic relatedness in evaluative information extraction Peer-reviewed

    Takuya Kawada, Tetsuji Nakagawa, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi

    ACM International Conference Proceeding Series 120-125 2009

    DOI: 10.1145/1667780.1667804  

  404. Creating Vital Information Technologies for the Info-plosion Era : Beyond Keyword Search - Info-plosion Search for Mining Valuable Unknowns - Invited

    TORISAWA Kentaro, NAKAGAWA Hiroshi, KUROHASHI Sadao, INUI Kentaro, YOSHIOKA Masaharu, FUJII Atsushi, KITSUREGAWA Masaru

    IPSJ Magazine 49 (8) 890-896 2008/08

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0447-8053

  405. Multiple Purpose Annotation using SLAT - Segment and Link-based Annotation Tool - Peer-reviewed

    Masaki Noguchi, Kenta Miyoshi, Takenobu Tokunaga, Ryu Iida, Mamoru Komachi, Kentaro Inui

    Proceedings of 2nd Linguistic Annotation Workshop, 2008 pp. 61-64 2008/05

  406. Emotion Classification Using Massive Examples Extracted from the Web.

    Ryoko Tokuhisa, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto 0001

    COLING 2008(COLING) 881-888 2008

  407. Extracting the author of web pages Peer-reviewed

    Yoshikiyo Kato, Daisuke Kawahara, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi, Tomohide Shibata

    International Conference on Information and Knowledge Management, Proceedings 35-41 2008

    DOI: 10.1145/1458527.1458537  

  408. Extracting Subjective and Objective Evaluative Expressions from the Web Peer-reviewed

    Tetsuji Nakagawa, Takuya Kawada, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi

    PROCEEDINGS OF THE SECOND INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON UNIVERSAL COMMUNICATION 251-258 2008

    DOI: 10.1109/ISUC.2008.17  

  409. Using Appearance Information for Web Information Credibility Analysis Peer-reviewed

    Susumu Akamine, Yoshikiyo Kato, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi

    PROCEEDINGS OF THE SECOND INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON UNIVERSAL COMMUNICATION 363-365 2008

    DOI: 10.1109/ISUC.2008.80  

  410. Classifying information sender of web documents Peer-reviewed

    Yoshikiyo Kato, Sadao Kurohashi, Kentaro Inui

    INTERNET RESEARCH 18 (2) 191-203 2008

    ISSN: 1066-2243

  411. A Database of Relations between Predicate Argument Structures for Recognizing Textual Entailment and Contradiction Peer-reviewed

    Suguru Matsuyoshi, Koji Murakami, Yuji Matsumoto, Kentaro Inui

    PROCEEDINGS OF THE SECOND INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON UNIVERSAL COMMUNICATION 366-373 2008

    DOI: 10.1109/ISUC.2008.31  

  412. Experience mining: Building a large-scale database of personal experiences and opinions from web documents Peer-reviewed

    Kentaro Inui, Shuya Abe, Kazuo Hara, Hiraku Morita, Chitose Sao, Megumi Eguchi, Asuka Sumida, Koji Murakami, Suguru Matsuyoshi

    Proceedings - 2008 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, WI 2008 314-321 2008

    DOI: 10.1109/WIIAT.2008.373  

  413. Evaluation data and prototype system WISDOM for information credibility analysis Peer-reviewed

    Hisashi Miyamori, Susumu Akamine, Yoshikiyo Kato, Ken Kaneiwa, Kaoru Sumi, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi

    INTERNET RESEARCH 18 (2) 155-164 2008

    DOI: 10.1108/10662240810862211  

    ISSN: 1066-2243

  414. Zero-anaphora resolution by learning rich syntactic pattern features Peer-reviewed

    Ryu Iida, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    ACM Transactions on Asian Language Information Processing 6 (4) 2007/12/01

    DOI: 10.1145/1316457.1316458  

    ISSN: 1530-0226 1558-3430

  415. Opinion Mining from Web Documents : Extraction and Structurization

    KOBAYASHI Nozomi, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 22 227-238 2007/11/01

    Publisher: The Japanese Society for Artificial Intelligence

    DOI: 10.1527/tjsai.22.227  

    ISSN: 1346-0714

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    The task of opinion extraction and structurization is the key component of opinion mining, which allow Web users to retrieve and summarize people's opinions scattered over the Internet. Our aim is to develop a method for extracting opinions that represent evaluation of concumer products in a structured form. To achieve the goal, we need to consider some issues that are relevant to the extraction task: How the task of opinion extraction and structurization should be designed, and how to extract the opinions which we defined. We define an opinion unit consisting of a quadruple, that is, the opinion holder, the subject being evaluated, the part or the attribute in which it is evaluated, and the evaluation that expresses positive or negative assessment. In this task, we focus on two subtasks (a) extracting subject/aspect-evaluation relations, and (b) extracting subject/aspect-aspect relations, we approach each extraction task using a machine learning-based method. In this paper, we discuss how customer reviews in web documents can be best structured. We also report on the results of our experiments and discuss future directions.

  416. セグメントとリンクに基づくアノテーションツールの設計と実装 Peer-reviewed

    野口正樹, 三好健太, 徳永健伸, 飯田龍, 小町守, 乾健太郎

    Vol. (No.) pp. 278-281 2007/03

  417. Extracting aspect-evaluation and aspect-of relations in opinion mining

    Nozomi Kobayashi, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    EMNLP-CoNLL 2007 - Proceedings of the 2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning 1065-1074 2007

  418. Annotating a Japanese Text Corpus with Predicate-Argument and Coreference Relations Peer-reviewed

    Ryu Iida, Mamoru Komachi, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    Proceedings of the Linguistic Annotation Workshop(LAW@ACL) 132-139 2007

    Publisher: Association for Computational Linguistics

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    In this paper, we discuss how to annotate coreference and predicate-argument relations in Japanese written text. There have been research activities for building Japanese text corpora annotated with coreference and predicate-argument relations as are done in the Kyoto Text Corpus version 4.0 (Kawahara et al., 2002) and the GDA-Tagged Corpus (Hasida, 2005). However, there is still much room for refining their specifications. For this reason, we discuss issues in annotating these two types of relations, and propose a new specification for each. In accordance with the specification, we built a large-scaled annotated corpus, and examined its reliability. As a result of our current work, we have released an annotated corpus named the NAIST Text Corpus1, which is used as the evaluation data set in the coreference and zero-anaphora resolution tasks in Iida et al. (2005) and Iida et al. (2006). 1

  419. 自然言語処理の再挑戦 : 統計的言語処理を超えて(<特集>テキストの可視化と要約) Invited

    乾健太郎, 浅原正幸

    知能と情報 : 日本知能情報ファジィ学会誌 : journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 18 (5) 669-681 2006/10

    Publisher: 日本知能情報ファジィ学会

    DOI: 10.3156/jsoft.18.5_669  

    ISSN: 1347-7986

  420. グルメ情報を含む Web 文書からのユーザ指向型評判情報抽出システムの開発

    新井 イスマイル, 飯田 龍, 小林 のぞみ, 乾 健太郎, 藤川 和利, 砂原 秀樹

    情報処理学会, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル(DICOMO2006)シンポジウム論文集 953-956 2006/07

  421. クラス指向事例収集手法による言い換えコーパスの構築 Peer-reviewed

    藤田 篤, 乾 健太郎

    自然言語処理 = Journal of natural language processing 13 (3) 133-150 2006/07

    Publisher:

    DOI: 10.5715/jnlp.13.3_133  

    ISSN: 1340-7619 2185-8314

  422. Augmenting a Semantic Verb Lexicon with a Large Scale Collection of Example Sentences Peer-reviewed

    HIRANO TORU, IIDA RYU, FUJITA ATSUSHI, INUI KENTARO, MATSUMOTO YUJI

    Journal of natural language processing 13 (3) 113-132 2006/07

    Publisher:

    DOI: 10.5715/jnlp.13.3_113  

    ISSN: 1340-7619 2185-8314

  423. 語彙概念構造に基づく言い換え生成 : 機能動詞構文の言い換えを例題に(自然言語) Peer-reviewed

    藤田篤, 降幡建太郎, 乾健太郎, 松本裕治

    情報処理学会論文誌 47 (6) 1963-1975 2006/06

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 1882-7764

    More details Close

    本論文では,語彙概念構造(LCS)に基づく言い換え生成モデルを提案する.LCSは語彙意味論の体系の一つであり,動詞の様々な統語・意味的な特性に対応する意味述語を組み合わせて動詞の意味を記述する枠組みである.提案するモデルは,LCSが表す意味構造の変形操作および語彙意味論的制約に基づいて言い換えを生成する.本論文では,例題として日本語の機能動詞構文の言い換えを取り上げ,言い換えの生成実験を通じてモデルおよび現存のLCS辞書の性能を検証する.

  424. Opinion mining on the web by extracting subject-aspect-evaluation relations

    Nozomi Kobayashi, Ryu Iida, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    AAAI Spring Symposium - Technical Report SS-06-03 86-91 2006

  425. Exploiting Syntactic Patterns as Clues in Zero-Anaphora Resolution Peer-reviewed

    Ryu Iida, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    COLING/ACL 2006, VOLS 1 AND 2, PROCEEDINGS OF THE CONFERENCE 625-632 2006

  426. Collecting Evaluative Expressions for Opinion Extraction Peer-reviewed

    KOBAYASHI NOZOMI, INUI KENTARO, MATSUMOTO YUJI, TATEISHI KENJI, FUKUSHIMA TOSHIKAZU

    Journal of natural language processing 12 (3) 203-222 2005/07

    Publisher:

    DOI: 10.5715/jnlp.12.3_203  

    ISSN: 1340-7619 2185-8314

  427. 英国で見つけた歴史の試験問題に思う Invited

    乾 健太郎

    人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 20 (2) 243-244 2005/03

    ISSN: 0912-8085

  428. Noun Phrase Coreference Resolution in Japanese Based on Most Likely Antecedent Candidates Peer-reviewed

    IIDA RYU, INUI KENTARO, MATSUMOTO YUJI, SEKINE SATOSHI

    IPSJ journal 46 (3) 831-844 2005/03

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 1882-7764

    More details Close

    We propose a new approach to coreference resolution in Japanese. In conventional approaches, noun phrases are classified as definite or not by referring only to information in the local context, and these approaches might not be able to reject non-anaphoric entities because the instances of the non-anaphoric entities and antecedent candidates are not extracted. Furthermore, resolving coreferential relations in Japanese is more difficult than in English because of the absence of articles. This paper proposes a model to resolve the classification problem of whether a candidate is truly an anaphor or not by referring to information from a much larger context. This model has an advantage of being able to reduce negative training instances by using the most likely antecedent candidate selected for a given non-anaphoric entity. Application of the proposed model to noun phrase coreference resolution showed that the model outperformed earlier machine learning-based models.

  429. 最尤先行詞候補を用いた日本語名詞句同一指示解析 Peer-reviewed

    飯田 龍, 乾 健太郎, 松本 裕治, 関根 聡

    情報処理学会論文誌 = Transactions of Information Processing Society of Japan 46 (3) 831-844 2005/03

  430. Detection of incorrect case assignments in paraphrase generation

    Atsushi Fujita, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    Lecture Notes in Artificial Intelligence (Subseries of Lecture Notes in Computer Science) 3248 555-565 2005

    Publisher: Springer Verlag

    DOI: 10.1007/978-3-540-30211-7_59  

    ISSN: 0302-9743

  431. Acquiring causal knowledge from text using the connective marker tame Peer-reviewed

    Takashi Inui, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    ACM Transactions on Asian Language Information Processing 4 (4) 435-474 2005

    DOI: 10.1145/1113308.1113313  

    ISSN: 1530-0226

  432. On the issue of combining anaphoricity determination and antecedent identification in anaphora resolution Peer-reviewed

    Ryu Iida, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    Proceedings of 2005 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, IEEE NLP-KE'05 2005 244-249 2005

    DOI: 10.1109/NLPKE.2005.1598742  

  433. Identifying Continuation and Response Relations between Utterances in Computer-Mediated Chat Dialogues Peer-reviewed

    TOKUNAGA YASUHIRO, INUI KENTARO, MATSUMOTO YUJI

    Journal of natural language processing 12 (1) 79-105 2005/01

    Publisher:

    DOI: 10.5715/jnlp.12.79  

    ISSN: 1340-7619 2185-8314

  434. A Survey on Paraphrase Generation and Recognition Invited

    INUI KENTARO, FUJITA ATSUSHI

    Journal of natural language processing 11 (5) 151-198 2004/10

    Publisher:

    DOI: 10.5715/jnlp.11.5_151  

    ISSN: 1340-7619 2185-8314

  435. Detection of Incorrect Case Assignments in Automatically Generated Paraphrases Peer-reviewed

    FUJITA ATSUSHI, INUI KENTARO, MATSUMOTO YUJI

    IPSJ journal 45 (4) 1176-1187 2004/04

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 1882-7764

    More details Close

    This paper addresses the issue of detecting transfer errors in paraphrasing. Our previous investigation revealed that case assignment of verb tends to be incorrect, irrespective of the types of lexical and structural paraphrasing of Japanese sentences. Motivated by this observation, we propose an empirical method to detect incorrect case assignment. Our error detection model combines two error detection models. They are separately trained on a large collection of positive examples and a small collection of manually labeled negative examples. Experimental results show that our combined model significantly enhances the baseline model which is trained only on positive examples. We also propose a selective sampling scheme to reduce the cost of collecting negative examples, and confirm the effectiveness for the error detection task.

  436. Identifying Antecedents of Japanese Zero-pronouns Using a Machine Learning Model with Contextual Cues Peer-reviewed

    IIDA RYU, INUI KENTARO, MATSUMOTO YUJI

    IPSJ journal 45 (3) 906-918 2004/03

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 1882-7764

    More details Close

    We propose a method that enhances a machine learning model for anaphora resolution by incorporating linguistically motivated contextual clues, such as the centering theory. Conventional approaches to anaphora resolution (or more generally coreference resolution) can be classified into rule-based approaches and corpus-based empirical approaches, and they have evolved rather independently. In rule-based approaches, efforts have been directed to manual encoding of various linguistic cues into a set of rule. However it is prohibitively difficult to describe rules exhaustively. 0n the other hand, empirical approaches with a machine learning techniques are able to take into account the combination of features, which is hard to deal with in the former approaches. However, they hardly exploit the linguistic cues. Therefore, we envisaged that a method that combines the working of the two approaches will perform more effectively. Indeed, our model shows improvements arising from two sources : (i) the feature of local contextual factors and (ii) an angmentation of the learning model to take into account comparison between candidates. This model is applied to resolve Japanese zero-anaphors and outperforms earlier machine learning approaches.

  437. Acquiring Causal Knowledge from Text Using the Connective Marker tame Peer-reviewed

    INUI TAKASHI, INUI KENTARO, MATSUMOTO YUJI

    IPSJ journal 45 (3) 919-933 2004/03

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 1882-7764

    More details Close

    This paper reports the present results of our approach to the automatic knowledge acquisition of causal relations. We created a new typology of the causal relation-cause, effect, precond (ition) and means-mainly based on volitionality. Fromour experiments using a Japanese resultative connective tame, we achieved 80% recall with over 95% precision for the cause, precond and means relations, and 30% recall with 90% precision for the effect relation. The results indicate that over 27,000 instances of causal relations can be acquired from one year of Japanese newspaper articles.

  438. NAIST QA System for QAC2.

    Tetsuro Takahashi, Kozo Nawata, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto 0001

    Proceedings of the Fourth NTCIR Workshop on Research in Information Access Technologies Information Retrieval, Question Answering and Summarization(NTCIR) 2004

    Publisher: National Institute of Informatics (NII)

  439. 語彙・構文的言い換えにおける変換誤りの分析(自然言語)(<特集>「インタラクション:理論,技術,応用,評価」) Peer-reviewed

    藤田篤, 乾健太郎

    情報処理学会論文誌 44 (11) 2826-2838 2003/11

    More details Close

    本論文では,世界知識や発話の文脈に関係なく言語学的知識で実現可能な語彙・構文的言い換えを対象とし,これらを構文トランスファ方式で実現する際に生じる変換誤りについて述べる.本研究では,次の2段階の調査を行った.(1)まず,先行研究で示されている知識・知見に基づいて構文トランスファによって生じる変換誤りを洗い出し,その種類を整理・分類し,(2)次に,さまざまな種類の構文トランスファ規則を用いて言い換え事例を生成し,事例分析に基づいて,各種変換誤りが生じる傾向を調査した.これらの調査によって,多くの変換誤りが,構文トランスファ規則の種類に依存することなく生じることが明らかになった.また,問題の性質を分析し,解消に向けての課題を整理した結果,まずは頻繁に生じる傾向がある形態的な不適格性,および構文的な不適格性を優先的に解消すべきであるという結論を得た.

  440. What kinds and amounts of causal knowledge can be acquired from text by using connective markers as clues? Peer-reviewed

    T Inui, K Inui, Y Matsumoto

    DISCOVERY SCIENCE, PROCEEDINGS 2843 180-193 2003

    ISSN: 0302-9743

  441. Text Simplification for Reading Assistance: A Project Note Peer-reviewed

    Kentaro Inui, Atsushi Fujita, Tetsuro Takahashi, Ryu Iida, Tomoya Iwakura

    Proceedings of the Second International Workshop on Paraphrasing, 2003 2003

    More details Close

    This paper describes our ongoing research project on text simplification for congenitally deaf people. Text simplification we are aiming at is the task of offering a deaf reader a syntactic and lexical paraphrase of a given text for assisting her/him to understand what it means.

  442. Applying Structural Matching and Paraphrasing.

    Tetsuro Takahashi, Kozo Nawata, Kentaro Inui, Shinya Kouda

    Proceedings of the Third NTCIR Workshop on Research in Information Retrieval, Automatic Text Summarization and Question Answering(NTCIR) 2002

    Publisher: National Institute of Informatics (NII)

  443. Committee-based Decision Making in Probabilistic Partial Parsing Peer-reviewed

    INUI Takashi, INUI Kentaro

    Transactions of Information Processing Society of Japan 42 (12) 3160-3172 2001/12

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 1882-7764

    More details Close

    In this paper, we explored two new direction for the next step beyond the state of the art of statistical parsing: probabilistic partial parsing and committee-based decision making. Probabilistic partial parsing makes only as an output partial parse tree that is probabilistically highly reliable. Committee-based decision making is to combine several outputs from different systems (parsers) to make a better decision. Aiming at this coupling, we present a general framework which have three extensions against orginal basic framework to committee-based decision making. (1)probabilistic voting: a commitee accepts probabilistically parameterized votes as its input. (2)weight standardization: a commitee provides a means for standardizing original votes to guarantee reliability of them. (3)multiple voting: a committee allows a committee member to vote not only to the best-scored candidate but also to all other potential candidates. From the result of our experiments on the Kyoto japanese corpus, we show that our presented framework have some contributions.

  444. Kura: A Lexico-Structural Paraphrasing Engine.

    Ryu Iida, Kentaro Inui, Tomoya Iwakura, Atsushi Fujita, Tetsuro Takahashi

    Proceedings of the Sixth Natural Language Processing Pacific Rim Symposium(NLPRS) 763-764 2001

  445. Selective sampling for example-based word sense disambiguation Peer-reviewed

    A Fujii, K Inui, T Tokunaga, H Tanaka

    COMPUTATIONAL LINGUISTICS 24 (4) 573-597 1998/12

    ISSN: 0891-2017

  446. Towards the Application of Word Sense Disambiguation to Information Extraction Peer-reviewed

    Atsushi Fujii, Kentaro Inui, Timothy Baldwin, Takenobu Tokunaga, Hozumi Tanaka

    Proceedings of the International Workshop on Lexically Driven Information Extraction Vol. (No.) pp. 39-49 1997/07

  447. Case Contribution in Example-Based Verb Sense Disambiguation Peer-reviewed

    Atsushi Fujii, Kentaro Inui, Takenobu Tokunaga, Hozumi Tanaka

    Vol. 4 (No. 2) pp. 111-123 1997/04

  448. Selective Sampling of Effective Example Sentence Sets for Word Sense Disambiguation Peer-reviewed

    Atsushi Fujii, Kentaro Inui, Takenobu Tokunaga, Hozumi Tanaka

    Proceedings of the 4th Workshop on Very Large Corpora Vol. (No.) pp. 56-69 1996/08

  449. To what extent does case contribute to verb sense disambiguation? Peer-reviewed

    Atsushi Fujii, Kentaro Inui, Takenobu Tokunaga, Hozumi Tanaka

    Proceedings of the 16th International Conference on Computational Linguistics Vol. (No.) pp. 59-64 1996/08

  450. Dependency-directed control of text generation using functional unification grammar Peer-reviewed

    K Inui, T Tokunaga, H Tanaka

    NEW GENERATION COMPUTING 14 (2) 169-193 1996

    DOI: 10.1007/BF03037498  

    ISSN: 0288-3635

  451. Text revision: A model and its implementation Peer-reviewed

    Kentaro Inui, Takenobu Tokunaga, Hozumi Tanaka

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 587 215-230 1992

    Publisher: Springer Verlag

    DOI: 10.1007/3-540-55399-1_15  

    ISSN: 1611-3349 0302-9743

  452. c○2009 The Association for Computational Linguistics and The Asian Federation of Natural Language Processing Peer-reviewed

    Of The Afnlp, Toh Tuck Link, Susumu Akamine, Daisuke Kawahara, Yoshikiyo Kato, Tetsuji Nakagawa, Kentaro Inui

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    ii Preface Welcome to the proceedings of the demo session. This volume contains the abstracts of the software demonstrations presented at the combined 47th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and 4th International Joint Conference on Natural Language Processing, held in Suntec, Singapore, on August 3. The demonstrations program offers the presentation of early research prototypes as well as interesting mature systems. The demo chairs and the members of the program committee received 23 submissions, 11 of which were selected for inclusion in the program after review by at least two members of the program committee and on-line discussions for nine boundary papers. We would like to thank the members of our program committee for their excellent job in reviewing the submissions and providing their support in the decisive discussions. Co-chairs:

  453. Dependency-directed unification of Functional Unification Grammar in text generation Peer-reviewed

    Kentaro Inui, Takenobu Tokunaga, Tanaka Hozumi

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    In text generation, various kinds of choices need to be decided. In the conventional framework, which can be called &quot;one-path generation framework,&quot; these choices are decided in an order designed carefully in advance. However, many researchers have pointed out that the choices, generally, depend on one another and the one-path generation framework cannot handle these interdependencies sufficiently. Our previous paper proposed introducing a revision process into text generation for solving this problem. In our framework, the overall generation process consists of the initial generation process, followed by the revision process. The revision process gives us opportunities to change choices that have already been made. In general, a change in a choice point may cause changes in other choice points, and such dependencies can be managed by Truth Maintenance System (TMS). However, it is well known that dependency network management in TMS requires some computational overhead in general. We n...

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Misc. 269

  1. 自然画像で学習された画像埋め込みにダイアグラムを特徴づける情報は含まれているか?

    吉田遥音, 工藤慧音, 工藤慧音, 青木洋一, 青木洋一, 田中涼太, 田中涼太, 斉藤いつみ, 坂口慶祐, 坂口慶祐, 乾健太郎, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 30th 2024

    ISSN: 2188-4420

  2. Follow-up質問による矛盾応答収集の提案

    佐藤志貴, 赤間怜奈, 赤間怜奈, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 29th 2023

    ISSN: 2188-4420

  3. 訓練データ中の頻度バイアスを解消する前処理の提案

    神戸隆志, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 29th 2023

    ISSN: 2188-4420

  4. 人間同士の雑談における話題遷移モデリング

    岸波洋介, 赤間怜奈, 赤間怜奈, 佐藤志貴, 徳久良子, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 29th 2023

    ISSN: 2188-4420

  5. 異言語間対話を支援する日英雑談対話誤訳検出

    李云蒙, 鈴木潤, 鈴木潤, 森下睦, 阿部香央莉, 徳久良子, ブラサール アナ, ブラサール アナ, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 29th 2023

    ISSN: 2188-4420

  6. 白色化が単語埋め込みに及ぼす効果の検証

    佐々木翔大, 佐々木翔大, HEINZERLING Benjamin, HEINZERLING Benjamin, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 29th 2023

    ISSN: 2188-4420

  7. Towards grammatically-informed feedback comments

    GALVAN-SOSA Diana, COYNE Steven, SAKAGUCHI Keisuke, INUI Kentaro, GALVAN-SOSA Diana, COYNE Steven, SAKAGUCHI Keisuke, INUI Kentaro

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 29th 2023

    ISSN: 2188-4420

  8. ニューラル記号推論における推論過程の教示方法

    青木洋一, 工藤慧音, BRASSARD Ana, BRASSARD Ana, 栗林樹生, 栗林樹生, 吉川将司, 坂口慶祐, 坂口慶祐, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 29th 2023

    ISSN: 2188-4420

  9. 算術問題におけるニューラルモデルの構成的推論能力

    工藤慧音, 青木洋一, 栗林樹生, 栗林樹生, BRASSARD Ana, BRASSARD Ana, 吉川将司, 坂口慶祐, 坂口慶祐, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 29th 2023

    ISSN: 2188-4420

  10. 文章構造グラフを用いた国語記述式答案への自動フィードバック生成

    岩瀬裕哉, 舟山弘晃, 松林優一郎, 乾健太郎, 岩瀬裕哉, 舟山弘晃, 松林優一郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 29th 2023

    ISSN: 2188-4420

  11. 日本語話者の項省略判断に関するアノテーションとモデリング

    石月由紀子, 石月由紀子, 栗林樹生, 栗林樹生, 松林優一郎, 松林優一郎, 笹野遼平, 笹野遼平, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 29th 2023

    ISSN: 2188-4420

  12. 記述式答案採点モデルの採点基準に対する整合性の検証

    浅妻佑弥, 浅妻佑弥, 舟山弘晃, 舟山弘晃, 松林優一郎, 松林優一郎, 水本智也, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 29th 2023

    ISSN: 2188-4420

  13. シフト付き絶対位置埋め込み

    清野舜, 清野舜, 小林颯介, 小林颯介, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 28th 2022

    ISSN: 2188-4420

  14. 記述式答案自動採点における確信度推定とその役割

    舟山弘晃, 舟山弘晃, 佐藤汰亮, 佐藤汰亮, 松林優一郎, 松林優一郎, 水本智也, 水本智也, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 28th 2022

    ISSN: 2188-4420

  15. 規範的な日本語日常対話コーパスの設計

    赤間怜奈, 赤間怜奈, 磯部順子, 磯部順子, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 28th 2022

    ISSN: 2188-4420

  16. 論述リビジョンのためのメタ評価基盤

    三田雅人, 坂口慶祐, 萩原正人, 萩原正人, 水本智也, 水本智也, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 28th 2022

    ISSN: 2188-4420

  17. Phenomenon-wise Evaluation Dataset Towards Analyzing Robustness of Machine Translation Models

    藤井諒, 三田雅人, 三田雅人, 阿部香央莉, 塙一晃, 塙一晃, 森下睦, 森下睦, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    自然言語処理(Web) 28 (2) 2021

    ISSN: 2185-8314

  18. A Data-Oriented Approach for Closed-Book Question Answering

    鈴木正敏, 鈴木正敏, 松田耕史, 松田耕史, 大内啓樹, 大内啓樹, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    自然言語処理(Web) 28 (1) 2021

    ISSN: 2185-8314

  19. Data-oriented Approach for Lookahead Response Generation

    岸波洋介, 赤間怜奈, 赤間怜奈, 佐藤志貴, 鈴木潤, 鈴木潤, 徳久良子, 乾健太郎, 乾健太郎

    人工知能学会全国大会(Web) 35th 2021

  20. Subgoal-Guided Dialogue Self-Play

    岸波洋介, 赤間怜奈, 赤間怜奈, 佐藤志貴, 徳久良子, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会資料 93rd 2021

    ISSN: 0918-5682

  21. 予測の正確な言語モデルがヒトらしいとは限らない

    栗林樹生, 栗林樹生, 大関洋平, 大関洋平, 伊藤拓海, 伊藤拓海, 吉田遼, 浅原正幸, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  22. 日本語の読みやすさに対する情報量に基づいた統一的な解釈

    栗林樹生, 栗林樹生, 大関洋平, 大関洋平, 伊藤拓海, 伊藤拓海, 吉田遼, 浅原正幸, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  23. Transformerの文脈を混ぜる作用と混ぜない作用

    小林悟郎, 栗林樹生, 栗林樹生, 横井祥, 横井祥, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  24. 人と言語モデルが捉える文の主題

    藤原吏生, 栗林樹生, 栗林樹生, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  25. 物語におけるイベントの顕現性推定と物語類似性計算への応用

    大竹孝樹, 横井祥, 横井祥, 井之上直也, 井之上直也, 高橋諒, 高橋諒, 栗林樹生, 栗林樹生, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  26. 英語学習者のための解説文生成手法の調査

    塙一晃, 塙一晃, 永田亮, 永田亮, 永田亮, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  27. オンラインコミュニティにおける単語頻度の通時的変化を利用した新語リストの獲得

    阿部香央莉, 松田耕史, 松田耕史, 吉川将司, 吉川将司, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  28. 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, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  29. 単語埋め込みの決定的縮約

    仲村祐希, 鈴木潤, 鈴木潤, 高橋諒, 高橋諒, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  30. 単一事例エキスパートの統合によるドメイン適応

    清野舜, 清野舜, 小林颯介, 小林颯介, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  31. オープンドメイン質問応答における解答可能性判別の役割

    鈴木正敏, 鈴木正敏, 松田耕史, 松田耕史, 大内啓樹, 大内啓樹, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  32. 事例ベース依存構造解析のための依存関係表現学習

    大内啓樹, 鈴木潤, 鈴木潤, 小林颯介, 小林颯介, 横井祥, 横井祥, 栗林樹生, 栗林樹生, 吉川将司, 吉川将司, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  33. 対話システムの先読み能力を分析可能なタスクの検討

    岸波洋介, 赤間怜奈, 赤間怜奈, 佐藤志貴, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  34. 対話システムの矛盾応答の生成に対する脆弱性の分析

    佐藤志貴, 赤間怜奈, 赤間怜奈, 大内啓樹, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  35. Langsmith:人とシステムの協働による論文執筆

    伊藤拓海, 伊藤拓海, 栗林樹生, 栗林樹生, 日高雅俊, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  36. 項目採点技術に基づいた和文英訳答案の自動採点

    菊地正弥, 菊地正弥, 尾中大介, 尾中大介, 舟山弘晃, 舟山弘晃, 松林優一郎, 松林優一郎, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  37. 事前学習とfinetuningの類似性に基づくゼロ照応解析

    今野颯人, 清野舜, 清野舜, 松林優一郎, 松林優一郎, 大内啓樹, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 27th 2021

    ISSN: 2188-4420

  38. 句の呼応と話題の一貫性に着目した低品質対話データの教師なしフィルタリング

    赤間怜奈, 鈴木潤, 横井祥, 乾健太郎, 赤間怜奈, 鈴木潤, 横井祥, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  39. 言語モデルによる物語中のイベントの顕現性推定

    大竹孝樹, 横井祥, 横井祥, 井之上直也, 井之上直也, 高橋諒, 高橋諒, 栗林樹生, 栗林樹生, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  40. Generation Control Methods for Reliable Feedback Comment Generation

    塙一晃, 塙一晃, 永田亮, 永田亮, 乾健太郎, 乾健太郎

    人工知能学会全国大会(Web) 34th 2020

  41. 日本語語順分析に言語モデルを用いることの妥当性について

    栗林樹生, 栗林樹生, 伊藤拓海, 伊藤拓海, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  42. テキストを通して世界を見る:機械読解における常識的推論のための画像説明文の評価

    GALVAN-SOSA Diana, 西田京介, 松田耕史, 松田耕史, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  43. 文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去

    三田雅人, 三田雅人, 清野舜, 清野舜, 金子正弘, 金子正弘, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  44. スパン間の類似性に基づく事例ベース構造予測

    大内啓樹, 大内啓樹, 鈴木潤, 鈴木潤, 小林颯介, 小林颯介, 横井祥, 横井祥, 栗林樹生, 栗林樹生, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  45. 評価データのクラスタリングを用いた記述式答案自動採点のためのトランズダクティブ学習

    佐藤俊, 佐々木翔大, 佐々木翔大, 大内啓樹, 大内啓樹, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  46. 大規模疑似データを用いた高性能文法誤り訂正モデルの構築

    清野舜, 清野舜, 鈴木潤, 鈴木潤, 三田雅人, 三田雅人, 水本智也, 水本智也, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  47. 単一評価サンプルのためのトランズダクティブ学習

    佐々木翔大, 佐々木翔大, 大内啓樹, 大内啓樹, 鈴木潤, 鈴木潤, BRASSARD Ana, BRASSARD Ana, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  48. 超球面上での最適輸送に基づく文類似性尺度

    横井祥, 高橋諒, 赤間怜奈, 鈴木潤, 乾健太郎, 横井祥, 高橋諒, 赤間怜奈, 鈴木潤, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  49. ベクトル長に基づく自己注意機構の解析

    小林悟郎, 栗林樹生, 栗林樹生, 横井祥, 横井祥, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  50. 対話応答選択による対話応答生成モデルの評価

    佐藤志貴, 赤間怜奈, 赤間怜奈, 大内啓樹, 大内啓樹, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  51. Language-independent Dialogue Data Filtering for Neural Dialogue Response Generation

    赤間怜奈, 赤間怜奈, 横井祥, 横井祥, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    人工知能学会全国大会(Web) 34th 2020

  52. Systematic Analysis of Linguistic Phenomena for Better Understanding Translation on User-Generated Contents

    藤井諒, 三田雅人, 三田雅人, 阿部香央莉, 阿部香央莉, 塙一晃, 塙一晃, 森下睦, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    人工知能学会全国大会(Web) 34th 2020

  53. Optimal Transport Cost between Texts via Norm-Direction Decomposition

    横井祥, 横井祥, 高橋諒, 高橋諒, 赤間怜奈, 赤間怜奈, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    人工知能学会全国大会(Web) 34th 2020

  54. ILYS aoba bot: A Chatbot Combining Rules and Large-Scale Neural Response Generation

    藤原吏生, 岸波洋介, 今野颯人, 佐藤志貴, 佐藤汰亮, 宮脇峻平, 加藤拓真, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会資料 90th 2020

    ISSN: 0918-5682

  55. 反復改良法を用いた日本語述語項構造解析

    宮脇峻平, 清野舜, 清野舜, 松林優一郎, 松林優一郎, 今野颯人, 高橋諒, 高橋諒, 大内啓樹, 大内啓樹, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  56. マスク言語モデルを利用したデータ拡張に基づく日本語文内ゼロ照応解析

    今野颯人, 松林優一郎, 松林優一郎, 清野舜, 清野舜, 大内啓樹, 大内啓樹, 高橋諒, 高橋諒, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  57. 記述式答案自動採点のための確信度推定手法の検討

    舟山弘晃, 舟山弘晃, 佐々木翔大, 佐々木翔大, 水本智也, 水本智也, 三田雅人, 三田雅人, 鈴木潤, 鈴木潤, 松林優一郎, 松林優一郎, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 26th 2020

    ISSN: 2188-4420

  58. 解説文生成研究のためのライティング技術解説付き学習者コーパス

    永田亮, 永田亮, 永田亮, 石川慎一郎, 乾健太郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 25th 2019

    ISSN: 2188-4420

  59. The first step to create a better response selection test set with carefully chosen false candidates

    佐藤志貴, 赤間怜奈, 赤間怜奈, 大内啓樹, 大内啓樹, 鈴木潤, 鈴木潤, 乾健太郎, 乾健太郎

    人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会資料 87th 2019

    ISSN: 0918-5682

  60. クラウドソーシングによる日本語FrameNetと自動構築した格フレームとの対応付け

    河原 大輔, 小原 京子, 関根 聡, 乾 健太郎

    言語処理学会第24回年次大会 706-709 2018/03

  61. ニューラルヘッドライン生成における誤生成問題の改善

    清野舜, 高瀬翔, 鈴木潤, 岡崎直観, 乾健太郎, 乾健太郎, 永田昌明

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 24th 2018

    ISSN: 2188-4420

  62. 複単語表現を利用した因果関係推定モデルの改善

    佐々木翔大, 高瀬翔, 高瀬翔, 井之上直也, 岡崎直観, 乾健太郎

    情報処理学会研究報告(Web) 2017 (SLP-116) Vol.2017‐SLP‐116,No.22,1‐6 (WEB ONLY) 2017/05/08

  63. Supervised Approaches for Japanese Wikification

    Shuangshuang Zhou, Naoaki Okazaki, Koji Matsuda, Ran Tian, Kentaro Inui

    10 (1) 2017/03/22

    ISSN: 1882-7799

  64. A Study of Knowledge Extraction for Managing Incident Response

    上江洲愛, 爰川知宏, 小阪尚子, 乾健太郎, 山口健史, 前田裕二

    電子情報通信学会技術研究報告 116 (488(LOIS2016 62-103)) 2017

    ISSN: 0913-5685

  65. 含意関係認識

    乾 健太郎

    人工知能学大辞典 644-645 2017

  66. Geographical Entity Annotated Corpus of Japanese Microblogs

    Koji Matsuda, Akira Sasaki, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    9 (4) 2016/12/22

    ISSN: 1882-7799

  67. 災害情報システムでのタスク進捗管理における標準処理手順(SOP)策定の有効性評価

    小阪尚子, 小山晃, 爰川知宏, 前田裕二, 河本尋子, 鈴木進吾, 山口健史, 乾健太郎

    地域安全学会梗概集(CD-ROM) (39) 2016

  68. 交通オントロジーと説明生成に基づく交通危険予測

    高橋 諒, 井之上 直也, 栗谷 康隆, 山本 風人, 乾 健太郎

    JSAI大会論文集 2016 (0) 4I41-4I41 2016

    Publisher: 一般社団法人 人工知能学会

  69. 自然言語処理技術の概要

    乾健太郎, 関根聡

    情報処理 57 (1) 6-9 2016/01

  70. Project Next NLP 〜エラー分析を通じた自然言語処理技術の推進〜

    関根聡, 乾健太郎

    情報処理 57 (1) 3-5 2016/01

  71. NLP Technologies and Its Future Directions based on Error Analysis Project:0. Foreword

    57 (1) 2-2 2015/12/15

  72. 自然言語処理

    乾健太郎

    この1冊でまるごとわかる人工知能ビジネス 2015/08

    Publisher: 日経BP社

  73. 対数的共起ベクトルの加法構成性

    田 然, 岡崎 直観, 乾 健太郎

    情報処理学会研究報告. SLP, 音声言語情報処理 2015 (14) 1-12 2015/05/18

    Publisher: 一般社団法人情報処理学会

    More details Close

    この論文では,単語ベクトルの算術平均によって短いフレーズの意味を近似できる理由について初めての数学的解明を行う.具体的には,その近似による 「誤差」 に対する上界が理論的に与えられ,実験的に検証された.このような加法構成性が成り立つ必要条件として,対数関数と文脈のオーバーラップが重要であることや,低い共起頻度を Zipf 則に従って補完するのが有効であることなど,理論上予測される幾つかの性質も実験によって確かめられた.更に,加法構成性を考える上では,特異値分解による単語埋め込みは,最先端な埋め込み手法に匹敵する性能を達成できることを示す.

  74. 単語分散表現のshift-reduce型構文解析への利用

    小松 広弥, 田 然, 岡崎 直観, 乾 健太郎

    情報処理学会研究報告. SLP, 音声言語情報処理 2015 (3) 1-8 2015/05/18

    Publisher: 一般社団法人情報処理学会

    More details Close

    本研究では,英語の shift-reduce 型依存構文解析器において,単語の分散表現を素性に利用することで,単語の意味,構文構造的なクラスを捉え,解析の精度が向上することを示す.これは,類似する単語は,その単語に関する依存構文が類似しているという考えに基づく.単語分散表現の構築については,大量の言語データから分布意味論仮説に基づき,周辺単語の統計情報を利用するような一般的な構築手法に加え,解析器の内部状態を利用し,解析器の内部動作に着目した単語分散表現の構築手法を提案する.

  75. 物理モデルと論理推論の統合による運転シーンの潜在的危険の予測

    小林颯介, 井之上直也, 栗谷康隆, 乾健太郎, 近藤敏之, 安部克則, 奥野英一

    自動車技術会大会学術講演会講演予稿集(CD-ROM) 2015 ROMBUNNO.S205 2015/05/18

    ISSN: 2189-4558

  76. 場所参照表現タグ付きコーパスの構築と評価

    松田 耕史, 佐々木 彬, 岡崎 直観, 乾 健太郎

    研究報告自然言語処理(NL) 2015 (12) 1-10 2015/01/12

    Publisher: 一般社団法人情報処理学会

    More details Close

    ソーシャルメディア上からサンプリングした日本語テキストに中に現れる場所参照表現に対して座標情報を含む具体的なエンティティ情報を付与したコーパスを試作した.その際,エンティティ辞書をどのように構築するか,アノテーション付与の対象をどの範囲にするかなど,様々な設計上の選択を行うことが必要であったため,この過程で行われた議論について述べる.また,ガイドラインの妥当性を検証するために複数人でアノテーションを行い,その結果浮かび上がった課題を整理し,実際に場所参照表現のグラウンディングを行うためにはどのような技術的課題を解決しなければならないかを考察する.

  77. Learning meaning representation for relation knowledge acquisition

    29 1-4 2015

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN: 1347-9881

  78. 言語処理のための仮説推論エンジンPhillip

    山本風人, 井之上直也, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 21st C2-3 (WEB ONLY) 2015

  79. 《特別鼎談》編集長3人は語り尽くせなかった

    平田圭二, 塚本昌彦, 乾健太郎

    情報処理 56 (1) 86-92 2014/12/15

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0447-8053

  80. 言葉が分かるコンピューターを作る

    乾健太郎

    「科学の泉」 2014/12

    Publisher: 河北新報

  81. 共参照解析のための事象間関係知識の文脈化

    井之上直也, 杉浦純, 乾健太郎

    計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM) 2014 ROMBUNNO.SS2-8 2014/11/21

  82. 近似頻度計測手法を用いた大規模データからの関係獲得

    高瀬翔, 岡崎直観, 乾健太郎

    研究報告自然言語処理(NL) 2014 (9) 1-9 2014/06/26

    Publisher: 一般社団法人情報処理学会

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    大規模な Web データからエンティティペアやパタンのクラスタリングによって意味関係を抽出する教師なし関係抽出タスクにおいて,パタンやエンティティペアの間の類似度計算をスケーラブルに行う事は非常に重要な問題である.本論文では,近似頻度計算による省メモリな素性作成手法と次元圧縮による類似度計算時間の高速化を実現する手法を提案する.実験において,近似計算でも精度が落ちない事,また,計算時間の高速化の効果を示す.

  83. Word2vecの並列実行時の学習速度の改善

    岡崎直観, 乾健太郎

    研究報告自然言語処理(NL) 2014 (8) 1-5 2014/06/26

    Publisher: 一般社団法人情報処理学会

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    単語の意味ベクトルを大規模コーパスから学習するためのツールとして,Mikolov らの手法 [14] を実装した word2vec が注目を浴びている.本論文は,word2vec を複数のプロセッサで並列で動作させた時に学習速度が低下する原因を説明し,これを改善するアルゴリズムを提案する.提案手法は学習で得られる単語ベクトルの質を落とすこと無く,複数のプロセッサを効率よく利用できることを実験的に示す.

  84. Efficient Estimation of Plausible Abductive Hypotheses Using A* Search

    Kazeto Yamamoto, Naoya Inoue, Kentaro Inui, Yuki Arase, Junichi Tsujii

    IPSJ SIG Notes 2014 (10) 1-9 2014/06/26

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

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    Abduction is inference to the best explanation. While abduction has long been considered as a promising framework for natural language processing (NLP), its computational complexity hinders applying abduction to practical NLP problems. In this paper, we adapt an A* search-based technique for abduction in order to prune its search space efficiently. More specifically, we present an algorithm to effectively eliminate literals which do not introduce any unification from the search space. Our experiment reveals that our search-based technique considerably reduces the size of the search space and improves the efficiency of the state-of-the-art inference algorithm for abduction on first-order logic.

  85. Semantic Tagging of Functional Expressions in Japanese Predicative Phrases

    Yudai Kamioka, Kazuya Narita, Junta Mizuno, Kentaro Inui

    IPSJ SIG Notes 2014 (9) 1-9 2014/05/15

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

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    Semantic tagging of functional expressions is useful for a broad range of NLP applications such as extended modality analysis and factuality analysis. However, automatic semantic tagging of functional expressions has some technical challenges. For example, the corpus of functional expressions is unavailable. In this paper, for improvement of factuality analysis, we present three contributions; (i) a functional expression dictionary based on the existing dictionary, (ii) an available corpus of functional expressions and (iii) an automatic semantic tagger for functional expressions.

  86. Semantic Tagging of Functional Expressions in Japanese Predicative Phrases

    Yudai Kamioka, Kazuya Narita, Junta Mizuno, Kentaro Inui

    IPSJ SIG Notes 2014 (9) 1-9 2014/05/15

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

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    Semantic tagging of functional expressions is useful for a broad range of NLP applications such as extended modality analysis and factuality analysis. However, automatic semantic tagging of functional expressions has some technical challenges. For example, the corpus of functional expressions is unavailable. In this paper, for improvement of factuality analysis, we present three contributions; (i) a functional expression dictionary based on the existing dictionary, (ii) an available corpus of functional expressions and (iii) an automatic semantic tagger for functional expressions.

  87. ネットにあふれる健康・医療情報の信頼性をどう担保するか? 〜自然言語処理からの情報科学的アプローチ〜

    乾健太郎

    仙台医師会報 2014/04

  88. ビッグデータから知をつむぐ自然言語処理

    乾健太郎

    翠巒 2014/03

  89. 同一文内の表現対を対象とした日本語における時間関係認識

    稲田和明, 松林優一郎, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 20th 2014

    ISSN: 2188-4420

  90. 共参照解析のための事象間関係知識の文脈化

    井之上直也, 杉浦純, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 20th A5-3 (WEB ONLY) 2014

  91. 共参照解析における事象間関係知識の適用

    杉浦純, 井之上直也, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web) 20th A5-2 (WEB ONLY) 2014

  92. Natural Language Processing Applied to Information Credibility Validation

    69 23-27 2013/12/22

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN: 0918-5682

  93. 訂正パターンに基づく誤情報の抽出と集約

    鍋島啓太, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    第75回全国大会講演論文集 2013 (1) 179-180 2013/03/06

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    東日本大震災では、誤情報の拡散が問題となった。その中には「イソジンが被曝に効果がある」のように人体に悪影響を及ぼすものも少なくない。本研究では、誤情報を訂正する表現(以下、訂正パターン)に着目し、東日本大震災後1週間の全ツイートから誤情報を網羅的に抽出することを目指す。具体的には、訂正パターンを人手で整備し、訂正パターンにマッチするツイートを抽出する。次に、収集したツイートを内容の類似性に基づいてクラスタリングし、最後に、その中から誤情報を過不足なく説明する1文を選択する。実験では、誤情報を人手でまとめたウェブサイトを正解データとして、評価を行った。

  94. 返信・非公式リツイートで表明される論述関係の認識

    大和田裕亮, 岡崎直観, 乾健太郎, 石塚満

    第75回全国大会講演論文集 2013 (1) 171-172 2013/03/06

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    東日本大震災では安否確認や被災者支援のためにTwitterが活躍したが,一方で多種多様な情報が流通し,混乱を招いた.我々は,情報の信憑性や重要性を評価するには,ツイート空間の論述的な構造を解析・可視化し,情報の「裏」を取ることが大切だと考えている.本稿では,ツイートの返信および非公式リツイートによって投稿者の「同意」「反論」「疑問」などの態度が表明されると考え,これらを推定する分類器を教師有り学習で構築する.評価実験では,東日本大震災時のツイート群を対象とし,返信・非公式リツイートで表明される態度を推定した時の性能を報告する.

  95. Twitterにおける誤情報の拡散収束過程の可視化

    渡邉研斗, 鍋島啓太, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    全国大会講演論文集 2013 (1) 657-659 2013/03/06

    Publisher: 一般社団法人情報処理学会

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    東日本大震災時では、電話やメールよりも大量の情報を即座に得ることができるTwitterが情報提供・収集に大きく貢献した。一方で、「コスモ石油の爆発で有害な雨が降る」などの誤情報が拡散し、人々の混乱の要因となった。本研究では、東日本大震災後1週間の全ツイートを用い、誤情報の発生・拡散・収束までの過程を分析・可視化する。この分析を正確に行うため、誤情報を拡散するツイートと訂正するツイートを手作業で分類した。さらに、この作業を自然言語処理技術で自動的に行う手法を提案し、誤情報に対してその訂正情報を自動的に提示するシステムの性能や今後の課題を報告する。

  96. マイクロブログユーザからの現地被災者抽出の技術的支援

    水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    全国大会講演論文集 2013 (1) 523-525 2013/03/06

    Publisher: 一般社団法人情報処理学会

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    災害時にマイクロブログに投稿された情報は,来たるべき災害に備えるために有益であると考えられている.中でも,被災者が発信した情報は,今災害時の問題点を明らかにし,今後の対策を講じるために重要な役割を果たす.そのため,多くの情報発信者の中から被災者を同定する技術は重要である.本研究では,投稿情報中の地名や画像データに着目して,実際に災害を経験した被災者を抽出する手法を提案する.地名は,情報の発信場所や被害のあった場所の情報などを示している可能性が高い.画像は,それが被災地で撮影された写真ならば,被災者の撮影したものと考えられる.発表では,それらの情報から被災者をどの程度同定できたかについて報告する.

  97. Assessing Information Credibility Based on Agreement and Rebuttal Relationship Between Microblog Posts

    27 1-4 2013

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN: 1347-9881

  98. Acquisition of pairs of landmarks and their addresses using structure of Web pages

    27 1-4 2013

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN: 1347-9881

  99. Discriminative learning of first-order weighted abduction from partial discourse explanations

    Kazeto Yamamoto, Naoya Inoue, Yotaro Watanabe, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 7816 (1) 545-558 2013

    DOI: 10.1007/978-3-642-37247-6_44  

    ISSN: 0302-9743 1611-3349

  100. Evidence in automatic error correction improves learners' English skill

    Jiro Umezawa, Junta Mizuno, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 7817 (2) 559-571 2013

    DOI: 10.1007/978-3-642-37256-8_46  

    ISSN: 0302-9743 1611-3349

  101. 言語処理による分析-日本栄養士会活動報告の分析

    岡崎直観, 鍋島啓太, 乾健太郎

    日本栄養士会雑誌 55 (12) 6-8 2012/12

  102. Online Large-margin Weight Learning for First-order Logic-based Abduction

    INOUE Naoya, YAMAMOTO Kazeto, WATANABE Yotaro, OKAZAKI Naoaki, INUI Kentaro

    112 (279) 143-150 2012/10/31

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    Abduction is inference to the best explanation. Abduction has long been studied in a wide range of contexts and is used for modeling artificial intelligence systems, such as diagnostic systems and plan recognition systems. However, less attention has been paid to how to automatically learn score functions, which rank explanations in the order of their plausibility. In this paper, we propose a supervised learning approach for first-order logic-based abduction. The contribution of this paper is the following: (i) we show how to formulate the machine learning problem of abduction with the framework of online large-margin training, which has been shown to have both predictive performance and scalability to larger problems; (ii) we extend the state-of-the-art abductive reasoning system [15] to model the score function with a weighted linear model, which is the groundwork for the online large-margin training; (iii) we support partially-specified gold-standard explanations as training examples, where the weights are learned to rank any explanation that includes the gold-standard explanation as the best explanation; (iv) the all-in-one software package for inference and learning is made publicly available.

  103. Extending ILP-based Abductive Reasoning with Cutting Plane Inference

    INOUE Naoya, INUI Kentaro

    情報処理学会研究報告(CD-ROM) 2012 (3) ROMBUNNO.NL-208,NO.5-121 2012/10/15

    DOI: 10.3233/WIA-2011-0209  

    ISSN: 2186-2583

  104. Backpropagation Learning for Weighted Abduction

    山本 風人, 井之上 直也, 渡邊 陽太郎, 岡崎 直観, 乾 健太郎

    研究報告自然言語処理(NL) 2012 (9) 1-8 2012/05/03

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

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    本稿では、重み付き仮説推論のパラメタを教師あり学習によって自動調整する手法を提案する。仮説推論は、与えられた観測に対して評価関数を最大化する最良の説明を求める推論であり、自然言語処理において文章に明示されていない情報の顕在化を行うことに対して有用な枠組みとして注目を浴びている。しかしその一方で、仮説推論の評価関数の学習手法が未だ提案されておらず、評価関数のパラメタの調整は、人手による調整やヒューリスティックな手法に頼らざるを得ないという問題があった。そこで我々は、仮説推論の拡張のひとつである重み付き仮説推論を対象として、仮説の証明木におけるリテラル間のコストの関係をフィードフォワードニューラルネットワークの形で表現することで、誤差に対する各パラメタの勾配を求め、評価関数のパラメタの識別学習を実現する。また、提案手法によって評価関数を学習できていることを確かめるために、既存のデータセットを用いて実験した結果についても報告する。We explore a discourse processing framework for discovering implicit information in texts, based on Hobbs et al.&#039;s weighted abduction [5]. Abduction is inference to the best explanation. In weighted abduction, the best explanation is defined as the explanation that minimizes a parametrized cost function. However, less attention has been paid to how to tune the parameters of the cost function automatically. In this paper, we propose a discriminative approach to learning parameters in weighted abduction. We represent the transition of costs in a proof tree as feed-forward neural networks, and calculate the gradients of parameters in a background knowledge base. Our experiments show that our method correctly learns parameters on the existing dataset of plan recognition.

  105. Natural Logicと条件付確率場の融合による構成的文間関係認識

    渡邉陽太郎, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    情報処理学会自然言語処理研究会予稿集, NL-208-6 2012

  106. Compositional Semantic Relation Recognition between Sentences by Combining Conditional Random Fields and Natural Logic

    渡邉陽太郎, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    情報処理学会自然言語処理研究会予稿集, NL-208-6 2012 (6) 1-9 2012

  107. Organizing information on the web through agreement-conflict relation classification

    Junta Mizuno, Eric Nichols, Yotaro Watanabe, Kentaro Inui

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 7675 126-137 2012

    DOI: 10.1007/978-3-642-35341-3_11  

    ISSN: 0302-9743 1611-3349

  108. Large-scale cost-based abduction in full-fledged first-order predicate logic with cutting plane inference

    Naoya Inoue, Kentaro Inui

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 7519 281-293 2012

    DOI: 10.1007/978-3-642-33353-8_22  

    ISSN: 0302-9743 1611-3349

  109. An Empirical Analysis of Issues in Japanese Factuality Analysis

    2011 (17) 1-8 2011/11/14

  110. An ILP Formulation of Abductive Inference for Discourse Interpretation

    INOUE Naoya, INUI Kentaro

    情報処理学会研究報告(CD-ROM) 2011 (3) ROMBUNNO.NL-203,NO.3 2011/10/15

    ISSN: 2186-2583

  111. Web Search and Analysis for the Info-plosion Era

    KUROHASHI Sadao, INUI Kentaro

    The Journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers 94 (8) 673-678 2011/08/01

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5693

  112. 情報分析システム WISDOM のユーザ評価とその分析

    川田 拓也, 赤峯 享, 河原 大輔, 加藤 義清, 乾 健太郎, 黒橋 禎夫, 木俵 豊

    言語処理学会 第17回年次大会 45-48 2011/03

  113. 大規模Web情報分析のための分析対象ページの段階的選択

    赤峯 享, 加藤 義清, 川田 拓也, レオン 末松豊インティ, 河原 大輔, 乾 健太郎, 黒橋 禎夫

    言語処理学会 第17回年次大会 41-44 2011/03

  114. Identifying and Classifying Comparative Sentences in Japanese

    Yoshitaka Yamasaki, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    IPSJ SIG Notes 2011 (5) 1-7 2011/01/21

    Publisher: 情報処理学会

    ISSN: 1884-0930

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    When Web users search for opinions and reviews about a product or a service, they usually collect opinions and reviews about competitors for it as well. In such a case, it is very helpful for the users to show sentences where the product or the service is compared to its competitors, because a comparative sentence clearly expresses an advantage or a disadvantage of the former over the latter, or a difference between the former and the latter. In this paper, we propose a method of identifying comparative sentences from Japanese texts and classifying these sentences into the following four cl...

  115. Organizing Agreeing and Con icting Opinions based on Semantic Relation Recognition

    Junta Mizuno, Yotaro Watanabe, Eric Nichols, Koji Murakami, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    情報処理学会論文誌 52 (12) 2011

  116. Web時代の音声・言語技術

    中村哲, 磯谷亮輔, 乾健太郎, 柏岡秀紀, 河井恒, 河原達也, 木俵豊, 黒橋禎夫, 隅田英一郎, 関根聡, 鳥澤健太郎, 堀智織, 松田繁樹

    電子情報通信学会誌 94 (6) 2011

  117. Defining and Recognizing Confinement in Texts

    Megumi Ohki, Koji Murakami, Suguru Matsuyoshi, Junta Mizuno, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    IPSJ SIG Notes 2010 (7) 1-9 2010/11/11

    Publisher: 情報処理学会

    ISSN: 1884-0930

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    The task of researches for opinion mining and other such tasks is classifying agreement opinions and contradiction opinions. For instance, there are partial agreement or contradiction opinions except for full agreement or contradiction opinions. These partial contradiction sentence pairs containt useful information that it is different fact of full agreement or contradiction opinions. However it is difficult for Internet users to access this knowledge because current frameworks do not discriminate between full contradictions and partial contradictions. In the Recognizing Textual Entailment ...

  118. Advanced Web Information Analysis Leveraged by Large-Scale Knowledge Acquisition

    INUI Kentaro

    IEICE technical report. Theoretical foundations of Computing 110 (232) 17-17 2010/10/08

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

  119. Expertise Analysis of Information Senders of Web Pages Based on Attribution Count

    2010 (3) 1-6 2010/07/28

  120. Factuality Annotation for Textual Information Analysis

    MATSUYOSHI Suguru, EGUCHI Megumi, SAO Chitose, MURAKAMI Koji, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    The IEICE transactions on information and systems (Japanese edetion) 93 (6) 705-713 2010/06/01

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 1880-4535

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    ブログに代表される個人型情報発信メディアの爆発的な普及に伴い,膨大なテキスト情報がWeb上に加速度的に蓄積されつつある.これらの情報を目的に合わせてうまく整理し,そこから有益なデータを得るためには,記述される個々の事象に対して,その述語と項構造(だれが何をするのか)を認識するだけではなく,書き手が表明している態度や真偽判断,価値判断などの情報も解析し,総合的に分析を行う必要がある.我々は,書き手の態度や真偽判断などに関する情報を事象のモダリティ情報と呼び,文章に存在する各事象に対して,このモダリティ情報を解析する技術の開発に取り組んでいる.本論文では,事象のモダリティ情報を表す七つ組のタグの体系を提案し,現在構築しているコーパスについて報告する.また,提案するタグ体系に基づく解析システムの実現可能性とその性能に関して議論する.コーパスの対象は約4万の事象であり,タグ付与の作業者間一致度はkappa統計量で0.71という高い値であった.我々が試作した解析システムは,真偽判断タグに関して正解率0.95,F値平均0.68という,自動タグ付与機構の実現可能性を示唆する比較的高い値を示した.

  121. Local Structural Alignment for Recognizing Semantic Relations between Sentences

    MIZUNO JUNTA, GOTO HAYATO, WATANABE YOTARO, MURAKAMI KOJI, INUI KENTARO, MATSUMOTO YUJI

    情報処理学会研究報告. SLP, 音声言語情報処理 81 (16) P1-P8 2010/05/27

    Publisher: 情報処理学会

    ISSN: 1884-0930

  122. Advanced Web Information Organization Leveraged by Large-Scale Knowledge Acquisition

    INUI Kentaro

    Technical report of IEICE. Thought and language 110 (63) 19-19 2010/05/21

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

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    This talk presents the current status and future prospects of two on-going research projects aiming at developing semantic text processing technology for advanced Web information access based on recent advances in large-scale knowledge acquisition. The first projects proposes a new language technology application, called experience mining, which aims at automatically collecting instances of personal experiences as well as opinions from an explosive number of user generated contents and storing them in a database with semantically rich indices. The second one addresses credibility of information on the Web by developing the Statement Map generation technology, which supports Web users' understanding of topics of interest by automatically analyzing the logical relations between relevant statements extracted from multiple pages and generating a comprehensive visual representation of the viewpoints on the topic of interest.

  123. 1X-8 Anaphora Resolution for Japanese Definite Noun Phrases

    Inoue Naoya, Iida Ryu, Inui Kentaro, Matsumoto Yuji

    全国大会講演論文集 72 (2) "2-541"-"2-542" 2010/03/08

  124. Web情報分析のための大規模Webページの収集・選択・検索

    赤峯 享, 加藤 義清, 河原 大輔, レオン 末松豊インティ, 新里 圭司, 乾 健太郎, 黒橋 禎夫, 木俵 豊

    言語処理学会第16回年次大会 238-241 2010/03

  125. Web情報の俯瞰的把握のための主要・対比・対立文の抽出と集約

    河原 大輔, 乾 健太郎, 黒橋 禎夫

    言語処理学会第16回年次大会 134-137 2010/03

  126. Web ページの情報発信構成の同定

    加藤 義清, 河原 大輔, 乾 健太郎, 黒橋 禎夫

    言語処理学会第16回年次大会 90-93 2010/03

  127. Resolving Direct and Indirect Anaphora for Japanese Definite Noun Phrases

    INOUE Naoya, IIDA Ryu, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    自然言語処理 17 (1) 221-246 2010/01/10

    Publisher: Information and Media Technologies Editorial Board

    DOI: 10.5715/jnlp.17.1_221  

    ISSN: 1340-7619

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    An anaphoric relation can be either direct or indirect. In some cases, the antecedent being referred to lies outside of the discourse its anaphor belongs to. Therefore, an anaphora resolution model needs to consider the following two decisions in parallel: antecedent selection&mdash;selecting the antecedent itself, and anaphora type classification&mdash; classifying an anaphor into direct anaphora, indirect anaphora or exophora. However, there are non-trivial issues for taking these decisions into account in anaphora resolution models since the anaphora type classification has received little attention in the literature. In this paper, we address three non-trivial issues: (i) how the antecedent selection model should be designed, (ii) what information helps with anaphora type classification, (iii) how the antecedent selection and anaphora type classification should be carried out, taking Japanese as our target language. Our findings are: first, an antecedent selection model should be trained separately for each anaphora type using the information useful for identifying its antecedent. Second, the best candidate antecedent selected by an antecedent selection model provides contextual information useful for anaphora type classification. Finally, the antecedent selection should be carried out before anaphora type classification.

  128. 問題を考える

    乾健太郎

    自然言語処理 17 (1) 2010/01

  129. Extended Modality Analysis for Natural Language Management Invited

    乾 健太郎, 松吉 俊

    Japio 2009 YEAR BOOK 2009 128-133 2009/11/01

    Publisher: 一般財団法人日本特許情報機構

  130. Annotating Modality and its Associated Information to Event Mentions in Japanese Text

    EGUCHI MEGUMI, MATSUYOSHI SUGURU, SAO CHITOSE, INUI KENTARO, MATSUMOTO YUJI

    2009 (5) 1-8 2009/09/21

    Publisher: 情報処理学会

    ISSN: 0919-6072

  131. SIGVerse: Intelligent Robot Simulator with Embodied Social Interaction

    稲邑哲也, 柴田智広, 瀬名秀明, 橋本敬, 川合伸幸, 宮下敬宏, 櫻井圭記, 清水正宏, 大武美保子, 細田耕, 梅田聡, 乾健太郎

    日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM) 27th ROMBUNNO.3S2-05 2009/09/15

  132. Annotating Statement Pairs Extracted from Web Documents with Semantic Relations

    MURAKAMI Koji, MASUDA Shouko, MATSUYOSHI Suguru, NICHOLS Eric, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IEICE technical report 109 (142) 31-36 2009/07/15

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    Recognizing semantic relation is indispensable for summarizing multi-documents. In this paper, we discuss what types of semantic relations are needed to identify a variety of viewpoints on a given topic on the Web and to present these relations to users together with supporting evidence in a way that makes it clear how they are related. In order to construct a Japanese corpus, containing this information, we define semantic relations dealing with facts and opinions, and discuss how to efficiently collect valid examples and their associated semantic relations from Web documents by splitting complex sentences into fundamental units of meaning called "statements" and annotating relations at the statement level. We present an annotation scheme and examine its reliability by annotating around 1,500 pairs of statements. We are preparing the corpus for public release this summer.

  133. Annotating Statement Pairs Extracted from Web Documents with Semantic Relations

    MURAKAMI Koji, MASUDA Shouko, MASUDA Shouko, MATSUYOSHI Suguru, NICHOLS Eric, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    電子情報通信学会技術研究報告 109 (142(NLC2009 1-6)) 31-36 2009/07/15

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    DOI: 10.1527/tjsai.22.227  

    ISSN: 0913-5685

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    Recognizing semantic relation is indispensable for summarizing multi-documents. In this paper, we discuss what types of semantic relations are needed to identify a variety of viewpoints on a given topic on the Web and to present these relations to users together with supporting evidence in a way that makes it clear how they are related. In order to construct a Japanese corpus, containing this information, we define semantic relations dealing with facts and opinions, and discuss how to efficiently collect valid examples and their associated semantic relations from Web documents by splitting complex sentences into fundamental units of meaning called "statements" and annotating relations at the statement level. We present an annotation scheme and examine its reliability by annotating around 1,500 pairs of statements. We are preparing the corpus for public release this summer.

  134. 隠れ変数を持つ条件付き確率場による依存構造木の評価極性分類

    中川 哲治, 乾 健太郎, 黒橋 禎夫

    第192回自然言語処理研究会 2009/07

  135. Webページの大規模収集・検索基盤

    赤峯 享, 加藤 義清, 河原 大輔, 新里 圭司, 乾 健太郎, 黒橋 禎夫, 木俵 豊

    情報処理学会研究会 Vol.2009-DBS-148 No.14 2009/07

  136. Back-channel feedback using evaluation expression for chat

    55 7-12 2009/03/13

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN: 0918-5682

  137. Instance Weighting for Utilizing Automatically Constructed Corpus and its Application to Sentiment Classification

    NAKAGAWA Tetsuji, INUI Kentaro, KUROHASHI Sadao

    IEICE technical report 108 (408) 25-30 2009/01/19

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    In this paper, we present a method to utilize automatically collected labeled data for improving sentiment classification with statistical classifiers. Labeled training data is essential in machine learning based NLP, and several methods have been proposed so far for automatically collecting labeled data. However, such data may contain errors and may not be directly used as training data. We propose an instance weighting method using label confidence for coping with the problem. Experimental results showed that the method can improve the performance of sentiment classification using an automatically collected labeled data.

  138. SIGVerse:身体的認知・運動を伴う社会エージェントのためのシミュレータープラットフォーム

    稲邑哲也, 柴田智広, 瀬名秀明, 橋本敬, 川合伸幸, 宮下敬宏, 櫻井圭記, 清水正宏, 大武美保子, 細田耕, 梅田聡, 乾健太郎

    人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM) 23rd (0) ROMBUNNO.2I2-1-2I21 2009

    Publisher: 一般社団法人 人工知能学会

    ISSN: 1347-9881

  139. Dependency Language Modeling Using KNN and PLSI

    Hiram Calvo, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    MICAI 2009: ADVANCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, PROCEEDINGS 5845 136-+ 2009

    DOI: 10.1007/978-3-642-05258-3_12  

    ISSN: 0302-9743

  140. Learning Co-relations of Plausible Verb Arguments with a WSM and a Distributional Thesaurus

    Hiram Calvo, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    PROGRESS IN PATTERN RECOGNITION, IMAGE ANALYSIS, COMPUTER VISION, AND APPLICATIONS, PROCEEDINGS 5856 363-+ 2009

    DOI: 10.1007/978-3-642-10268-4_43  

    ISSN: 0302-9743

  141. Zero-anaphora Resolution from the Perspectives of Cohesion and Coherence

    IIDA Ryu, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IPSJ SIG Notes 2008 (90) 45-52 2008/09/17

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    This paper approaches zero-anaphora resolution in the perspectives of cohesion and coherence. From the perspective of cohesion, we examine how to use the cache model addressed by Walker , and propose a machine learning-based approach for implementing the cache model. Empirical evaluation is conducted in order to reduce the number of antecedent candidates by the proposed cache model, and this results show that the number of the antecedent candidates of each zero-pronoun is dramatically reduced on the task of antecedent identification. From the perspective of coherence, on the other hand, we investigate whether or not the clues introduced in the area of the automatic inference rules acquisition on entailment recognition improve the performance of anaphora resolution. Through the experiments of the antecedent identification task, we demonstrate the impact of incorporating the inference rules into zero-anaphora resolution.

  142. An Application of a Knowledge Base on Relations between Events to Recognizing Textual Entailment and Contradiction

    MATSUYOSHI SUGURU, MURAKAMI KOJI, MASUDA SHOKO, MATSUMOTO YUJI, INUI KENTARO

    IPSJ SIG Notes 2008 (90) 15-22 2008/09/17

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    We present two language resources for recognizing relations between statements: a database of knowledge on relations between predicate argument structures (PASs) in Japanese and a dictionary of control verbs in Japanese. We have compiled the former database by combining an existing list of relations between two PASs, which were extracted manually from interpretations in a dictionary of Japanese words, with a thesaurus of verb argument structures proposed by Takeuchi et al. This database has 29,555 entries and 45,905 relations between PASs. In a preliminary experiment with this database, a system that recognizes synonymy relation between PASs in Web documents has a performance that its precision is about 80%.

  143. Webページの著者の同定

    加藤 義清, 河原 大輔, 乾 健太郎, 黒橋 禎夫, 柴田 知秀

    第7回情報科学技術フォーラム(FIT2008) 2008/09

  144. E-001 Extracting Subjective and Objective Evaluative Expressions from the Web

    Nakagawa Tetsuji, Kawada Takuya, Inui Kentaro, Kurohashi Sadao

    7 (2) 137-138 2008/08/20

    Publisher: Forum on Information Technology

  145. D-036 Extraction of Appearance Information for Web Information Credibility Analysis

    Akamine Susumu, Kato Yoshikiyo, Inui Kentaro, Kurohashi Sadao

    7 (2) 127-128 2008/08/20

    Publisher: Forum on Information Technology

  146. E-053 Recognizing Synonymous and Antonymous Relations between Events for Generating Statement Map

    Murakami Koji, Matsuyoshi Suguru, Masuda Shoko, Matsumoto Yuji, Inui Kentaro

    7 (2) 261-262 2008/08/20

    Publisher: Forum on Information Technology

  147. E-040 A Database of Knowledge on Relations between Events for Recognizing Entailment and Contradiction in Text

    Matsuyoshi Suguru, Murakami Koji, Matsumoto Yuji, Inui Kentaro

    7 (2) 231-232 2008/08/20

    Publisher: Forum on Information Technology

  148. 言語情報間の含意・矛盾関係の認識 (特集 言語処理研究の新展開--計算機と言語学の対話に向けて)

    乾 健太郎

    言語 37 (8) 30-37 2008/08

    Publisher: 大修館書店

    ISSN: 0287-1696

  149. 言論マップ生成課題 : 言説間の類似・対立の構造を捉えるために

    村上 浩司, 松吉 俊, 隅田 飛鳥, 森田 啓, 佐尾 ちとせ, 増田 祥子, 松本 裕治, 乾 健太郎

    情報処理学会研究報告. NL,自然言語処理研究会報告 186 (141) 55-60 2008/07/17

  150. 2種類のアンカー情報と共起パターンの組み合わせによる事態間関係獲得

    阿部 修也, 乾 健太郎, 松本 裕治

    情報処理学会研究報告. NL,自然言語処理研究会報告 186 19-24 2008/07/17

  151. 言論マップ生成課題 : 言説間の類似・対立の構造を捉えるために(情報分析・要約(テーマセッション1))

    村上浩司, 松吉俊, 隅田飛鳥, 森田啓, 佐尾ちとせ, 増田祥子, 松本裕治, 乾健太郎

    電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション 108 (141) 55-60 2008/07/10

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    Web文書には様々な情報が存在し、あるトピックについて多角的な言論などが述べられていることが多い。こうしたトピックに関わる種々の言論は、単純なクエリ検索だけでは広く網羅することができず、偏在する特定の立場の言論を中心的に捉えてしまう危惧がある.本稿ではWeb情報中の数的に優勢な立場の言論だけでなく、与えられたトピックに関して存在する多様な言論を抽出し、それらの言論間の類似、対立、含意等の論理的関係を解析してマップ化する言論マップ生成課題について論じる。また、述語項構造レベルの言論間の関係解析について、既存の事態関係知識を利用した予備実験について報告し、言論マップ生成のために必要な個々の技術課題について述べる。

  152. Combining Pattern-Based and Ancher-Based Approaches for Event Relation Acquisition

    ABE Shuya, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IEICE technical report 108 (141) 19-24 2008/07/10

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    Addressing the task of acquiring semantic relations between events from a large corpus, we first argue the complementarity between the pattern-based relation-oriented approach and the anchor-based argument-oriented approach. We then proposes a two-phased approach, which first uses lexico-syntactic patterns to acquire predicate pairs and then uses two types of anchors to identify shared arguments. The present results of our empirical evaluation on a large-scale Japanese Web corpus have shown that (a) the anchor-based filtering extensively improves the precision of predicate pair acquisition, (b) the two types anchors are almost equally contributive and combining them improves recall without losing precision, and (c) the anchor-based method achieves high precision also in shared argument identification.

  153. 言論マップ生成課題 : 言説間の類似・対立の構造を捉えるために(情報分析・要約(テーマセッション1))

    村上浩司, 松吉俊, 隅田飛鳥, 森田啓, 佐尾ちとせ, 増田祥子, 松本裕治, 乾健太郎

    情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告 2008 (67) 55-60 2008/07/10

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    Web文書には様々な情報が存在し、あるトピックについて多角的な言論などが述べられていることが多い。こうしたトピックに関わる種々の言論は、単純なクエリ検索だけでは広く網羅することができず、偏在する特定の立場の言論を中心的に捉えてしまう危惧がある.本稿ではWeb情報中の数的に優勢な立場の言論だけでなく、与えられたトピックに関して存在する多様な言論を抽出し、それらの言論間の類似、対立、含意等の論理的関係を解析してマップ化する言論マップ生成課題について論じる。また、述語項構造レベルの言論間の関係解析について、既存の事態関係知識を利用した予備実験について報告し、言論マップ生成のために必要な個々の技術課題について述べる。

  154. Combining Pattern-Based and Ancher-Based Approaches for Event Relation Acquisition

    ABE Shuya, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IEICE technical report 2008 (67) 19-24 2008/07/10

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    Addressing the task of acquiring semantic relations between events from a large corpus, we first argue the complementarity between the pattern-based relation-oriented approach and the anchor-based argument-oriented approach. We then proposes a two-phased approach, which first uses lexico-syntactic patterns to acquire predicate pairs and then uses two types of anchors to identify shared arguments. The present results of our empirical evaluation on a large-scale Japanese Web corpus have shown that (a) the anchor-based filtering extensively improves the precision of predicate pair acquisition, (b) the two types anchors are almost equally contributive and combining them improves recall without losing precision, and (c) the anchor-based method achieves high precision also in shared argument identification.

  155. 主要・対立表現の俯瞰的把握 - ウェブの情報信頼性分析に向けて

    河原 大輔, 黒橋 禎夫, 乾 健太郎

    情報処理学会 第186回自然言語処理研究会 108 (141) 49-54 2008/07

  156. Factuality Analysis for Event Mining

    HARA Kazuo, HIGASHIYAMA Masahiko, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    70 (5) "5-43"-"5-44" 2008/03/13

  157. Web情報の信頼性検証のための情報分析システムWISDOM

    赤峯 亨, 宮森 恒, 加藤 義清, 中川 哲治, 乾 健太郎, 黒橋 禎夫, 木俵 豊

    言語処理学会 第14回年次大会 721-724 2008/03

  158. Webページの情報発信者の同定とその関係の抽出

    加藤 義清, 乾 健太郎, 黒橋 禎夫

    言語処理学会 第14回年次大会 737-740 2008/03

  159. Web上の客観的記述からの評価情報抽出に関する技術的検討

    中川 哲治, 宮森 恒, 赤峯 亨, 乾 健太郎, 黒橋 禎夫

    言語処理学会 第14回年次大会 344-347 2008/03

  160. Webテキストにおける評価情報の整理・分類およびタグ付きコーパスの構築

    川田 拓也, 中川 哲治, 森井 律子, 宮森 恒, 赤峯 亨, 乾 健太郎, 黒橋 禎夫, 木俵 豊

    言語処理学会 第14回年次大会 524-527 2008/03

  161. WWWからの知識獲得--自然言語処理における新展開 (特集 WWWを対象にした日本語研究)

    乾 健太郎, 鳥澤 健太郎

    日本語学 27 (2) 48-61 2008/02

    Publisher: 明治書院

    ISSN: 0288-0822

  162. Factuality Analysis for Event Extraction

    Hara Kazuo, Inui Kentaro

    IPSJ SIG Notes 2008 (4) 75-80 2008/01/21

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

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    In this paper we concentrate on the analysis of the events in terms of factuality. We consider that the identification of factuality is an inevitable step towards practical information extraction after completing the predicate argument structures, however, it has not been studied well up to now. Then, as a case study, we shall propose a framework for examining the factuality of personal experiences in terms of tense, aspect, and mood, and we also give experimental results using Web log texts.

  163. Factuality Analysis for Event Extraction

    HARA Kazuo, INUI Kentaro

    IPSJ SIG Notes 2008 (4) 75-80 2008/01/21

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    In this paper we concentrate on the analysis of the events in terms of factuality. We consider that the identification of factuality is an inevitable step towards practical information extraction after completing the predicate argument structures, however, it has not been studied well up to now. Then, as a case study, we shall propose a framework for examining the factuality of personal experiences in terms of tense, aspect, and mood, and we also give experimental results using Web log texts.

  164. 名詞化された事態表現への意味的注釈付け

    飯田龍, 小町守, 乾健太郎, 松本裕治

    言語処理学会年次大会発表論文集 14th 2008

  165. 汎用アノテーションツールSLAT

    野口正樹, 三好健太, 徳永健伸, 飯田龍, 小町守, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集 14th 2008

  166. E-052 Analyzing the Factuality of Textual Information

    Morita Hiraku, Sao Chitose, Matsuyoshi Suguru, Matsumoto Yuji, Inui Kentaro

    259-260 2008

    Publisher: Forum on Information Technology

  167. Untitled

    Yoshikiyo Kato, Sadao Kurohashi, Kentaro Inui

    INTERNET RESEARCH 18 (2) 140-141 2008

    ISSN: 1066-2243

  168. Information Credibility Analysis of Web Contents Peer-reviewed

    Sadao Kurohashi, Susumu Akamine, Daisuke Kawahara, Yoshikiyo Kato, Tetsuji Nakagawa, Kentaro Inui, Yutaka Kidawara

    PROCEEDINGS OF THE SECOND INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON UNIVERSAL COMMUNICATION 146-+ 2008

    DOI: 10.1109/ISUC.2008.79  

  169. Grasping major statements and their contradictions toward information credibility analysis of web contents Peer-reviewed

    Daisuke Kawahara, Sadao Kurohashi, Kentaro Inui

    Proceedings - 2008 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, WI 2008 393-397 2008

    DOI: 10.1109/WIIAT.2008.289  

  170. Evaluation Data and Prototype System WISDOM for Information Credibility Analysis

    MIYAMORI Hisashi, AKAMINE Susumu, KATO Yoshikiyo, KANEIWA Ken, SUMI Kaoru, INUI Kentaro, KUROHASHI Sadao

    IPSJ SIG Notes 2007 (76) 103-108 2007/07/24

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    Evaluation data and a prototype system named WISDOM used for analyzing information credibility based on natural language processing are described. Our group started the Information Credibility Criteria project in April, 2006, mainly to analyze the credibility of information (text) on the Web. The project proposes to capture information credibility based on four criteria (content, sender, appearance, and social valuation) and aims to analyze and organize them logically using natural language processing based on predicate argument structure. The evaluation data were developed as learning and verifying data for these various analysis modules, and were composed of manually-annotated data based on each evaluation criteria about pre-selected 20 topics such as current events and medical issues with 100 pages per topic being collected from the Web. The prototype system WISDOM was developed to provide information credibility from different perspectives. Users will be able to find credible information more reliably by browsing information using different evaluation criteria and conditions provided by the system.

  171. Issues in Generating Entailed Sentences Using Inference Rules Represented by Natural Language

    ONISHI Yoshiaki, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IPSJ SIG Notes 2007 (76) 55-60 2007/07/24

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

    More details Close

    In order to handle the language on computers, it is important not only to analyze language but to make inference based on world-knowledge. In this paper, we extract the pairs of the predicate argument structures as a rule of inference from dictionary. And we break down the problems and discuss technical challenges we must resolve.

  172. Evaluation Data and Prototype System WISDOM for Information Credibility Analysis

    MIYAMORI Hisashi, AKAMINE Susumu, KATO Yoshikiyo, KANEIWA Ken, SUMI Kaoru, INUI Kentaro, KUROHASHI Sadao

    IEICE technical report 107 (158) 103-108 2007/07/17

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    Evaluation data and a prototype system named WISDOM used for analyzing information credibility based on natural language processing are described. Our group started the Information Credibility Criteria project in April, 2006, mainly to analyze the credibility of information (text) on the Web. The project proposes to capture information credibility based on four criteria (content, sender, appearance, and social valuation) and aims to analyze and organize them logically using natural language processing based on predicate argument structure. The evaluation data were developed as learning and verifying data for these various analysis modules, and were composed of manually-annotated data based on each evaluation criteria about pre-selected 20 topics such as current events and medical issues with 100 pages per topic being collected from the Web. The prototype system WISDOM was developed to provide information credibility from different perspectives. Users will be able to find credible information more reliably by browsing information using different evaluation criteria and conditions provided by the system.

  173. Issues in Generating Entailed Sentences Using Inference Rules Represented by Natural Language

    ONISHI Yoshiaki, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IPSJ SIG Notes 107 (158) 55-60 2007/07/17

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    In order to handle the language on computers, it is important not only to analyze language but to make inference based on world-knowledge. In this paper, we extract the pairs of the predicate argument structures as a rule of inference from dictionary. And we break down the problems and discuss technical challenges we must resolve.

  174. Classifying Information Sender of Web Documents

    Yoshikiyo Kato, Sadao Kurohashi, Kentaro Inui

    In Proceedings of the First International Symposium on Universal Communication 238-241 2007/06

  175. Evaluation Data and Prototype System WISDOM for Information Credibility Analysis

    Hisashi Miyamori, Susumu Akamine, Yoshikiyo Kato, Ken Kaneiwa, Kaoru Sumi, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi

    In Proceedings of the First International Symposium on Universal Communication 234-237 2007/06

  176. Web文書の情報発信者クラス分類

    加藤 義清, 黒橋 禎夫, 乾 健太郎

    言語処理学会 第13回年次大会 891-894 2007/03

  177. NAIST Text Corpus: Annotating Predicate-Argument and Coreference Relations

    IIDA Ryu, KOMACHI Mamoru, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IPSJ SIG Notes 2007 (7) 71-78 2007/01/26

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    In this paper, we discuss how to annotate predicate-argument and coreference relations in Japanese written text. Predicate argument analysis and coreference resolution are particularly important as they often provide a crucial bridge between basic NLP techniques such as morpho-syntactic analysis and end-level applications, and they have been mainly developed with corpus-based empirical approaches. In order to train a classification model in such approaches, a large scale corpus annotated with predicate-argument and coreference information is needed. To our best knowledge, however, there is no corpus including plenty of such tags in Japanese. In addition, we have difficulty adopting the traditional specifications for annotating tags due to the problem setting of each task and the difference between Japanese and English. So, we develop a new criteria for our annotating processes by examining the previous work on annotating tasks. This paper explains our annotating specification cultivated through actual annotating processes for the texts in Kyoto Text Corpus version 3.0, and discusses the future directions.

  178. Building an Event Ontology for Textual Entailment Computation

    INUI Kentaro, TAKEUCHI Koichi, FUJITA Atsushi

    IEICE technical report 106 (518) 13-18 2007/01/24

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

  179. 日本語書き言葉を対象とした述語項構造と共参照関係のアノテーション:NAISTテキストコーパス開発の経験から

    飯田龍, 小町守, 乾健太郎, 松本裕治

    言語処理学会年次大会発表論文集 13th 2007

  180. 事態性名詞の項構造解析における共起尺度と構文パターンの有効性の分析

    小町守, 飯田龍, 乾健太郎, 松本裕治

    言語処理学会年次大会発表論文集 13th 2007

  181. Opinion Mining from Web Documents: Extraction and Structurization

    KOBAYASHI Nozomi, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    Inf Media Techol (Web) 2 (1) 326-337 (J-STAGE) 2007

    DOI: 10.11185/imt.2.326  

    ISSN: 1881-0896

  182. Extracting Inter-Eventual Relations from Text Data Using Event-Related Nouns

    ABE Shuya, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IPSJ SIG Notes 2006 (124) 95-100 2006/11/22

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    This paper addresses automatic extraction of inter-eventual relations such as causality relations and means relation from a large text corpus using linguistic patterns. The main concerns are (a) the impacts of using eventrelated nouns, as well as verbs, as indicators of events and (b) the effects of applying state-of-the-art techniques for pattern learning in entity relation extraction. The current results of our preliminary experiment are reported.

  183. 事態含意名詞を用いた事態間関係知識の獲得

    阿部 修也, 乾 健太郎, 松本 裕治

    情報処理学会研究報告. NL,自然言語処理研究会報告 176 95-100 2006/11/22

  184. 言語情報処理における辞書と語彙概念構造 (まえがき)

    加藤 恒昭, 乾 健太郎, 竹内 孔一

    レキシコンフォーラム (2) 1-25 2006/04

    Publisher: ひつじ書房

  185. 言い換え計算モデルの工学的実現への語彙意味論的アプローチ (まえがき)

    乾 健太郎, 藤田 篤

    レキシコンフォーラム (2) 27-55 2006/04

    Publisher: ひつじ書房

  186. 語彙概念構造に基づく日本語動詞の統語・意味特性の記述 (まえがき)

    竹内 孔一, 乾 健太郎, 藤田 篤

    レキシコンフォーラム (2) 85-120 2006/04

    Publisher: ひつじ書房

  187. Designing the Task of Opinion Extraction and Structurization

    KOBAYASHI Nozomi, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IPSJ SIG Notes 2006 (1) 111-118 2006/01/12

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    The task of opinion extraction and structurization is a key component of opinion mining, which would allow Web users to retrieve and summarize personal opinions scattered over the network. On the bases of our recent experiences of building a opinion-tagged corpus, this paper discusses how the task of opinion extraction and structurization should be designed.

  188. 共起用例と名詞の出現パターンを用いた動作性名詞の項構造解析

    小町守, 飯田龍, 乾健太郎, 松本裕治

    言語処理学会年次大会発表論文集 12th 2006

  189. LE_003 Learning Sytactic Patterns for Zero-Anaphora Resolution

    Iida Ryu, Inui Kentaro, Matsumoto Yuji

    81-84 2006

    Publisher: Forum on Information Technology

  190. Opinion mining as extraction of attribute-value relations

    Nozomi Kobayashi, Ryu Iida, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    NEW FRONTIERS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE 4012 470-481 2006

    DOI: 10.1007/11780496_49  

    ISSN: 0302-9743

  191. Building a Paraphrase Corpus Using Morpho-syntactic Paraphrasing Patterns

    FUJITA ATSUSHI, INUI KENTARO

    IPSJ SIG Notes 2005 (117) 143-150 2005/11/21

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    Several classes of paraphrases have a potential to be compositionally explained by combining syntactic and semantic properties of constituent words : e.g., composing/decomposing compounds, voice/case alternation, various verb alternation, and lexical derivation. Towards deep analysis of these compositional classes of paraphrases, we have examined a class-oriented framework for collecting paraphrase examples, in which sentential paraphrases are collected for each paraphrase class separately by means of automatic candidate generation using morphosyntactic paraphrasing patterns, followed by manual judgement. Our preliminary experiments on building two paraphrase sub-corpora have so far been producing promising results with regard to cost-efficiency, exhaustiveness, and reliability.

  192. Noun Anaphora Resolution Combining Anaphoricity Determination and Antecedent Identification: Experiments and Analysis

    Iida Ryu, Inui Kentaro, Matsumoto Yuji

    IPSJ SIG Notes 2005 (94) 93-100 2005/09/29

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    We discuss how to combine the anaphoricity determination process with the antecedent identification process in anaphora resolution. In doing so, we provide existing models, such as Soon et al. [21] and Ng and Cardie [20], and present a new model which effectively incorporates clues obtained from preceding contextual information together with those from local information of a given target noun phrase. We conducted experiments on resolving Japanese anaphora with noun phrases. The results show that the proposed model outperforms earlier learning-based approaches. We manually analyze major error sources, and discuss remaining problems and future directions.

  193. Construction of Compositional Lexical Database Based on Lexical Conceptual Structure

    Takeuchi Koichi, Inui Kentaro, Fujita Atsushi, Takeuchi Nao, Abe Shuya

    IPSJ SIG Notes 2005 (94) 123-130 2005/09/29

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    This paper presents our ongoing research for constructing a Japanese verb lexicon which is founded on the theory of lexical conceptual structure (LCS). LCS provides a framework for capturing the relation between syntactic behaviors of lexical items and their semantic properties, which is useful for a range of NLP tasks including translation, paraphrasing and summarization. We discuss design issues involved in LCS dictionary development, and present an overview of the current specification of the lexicon, which is designed to allow successive future refinements.

  194. Noun Anaphora Resolution Combining Anaphoricity Determination and Antecedent Identification: Experiments and Analysis

    Iida Ryu, Inui Kentaro, Matsumoto Yuji

    IPSJ SIG Notes 2005 (94) 93-100 2005/09/29

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

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    We discuss how to combine the anaphoricity determination process with the antecedent identification process in anaphora resolution. In doing so, we provide existing models, such as Soon et al. [21] and Ng and Cardie [20], and present a new model which effectively incorporates clues obtained from preceding contextual information together with those from local information of a given target noun phrase. We conducted experiments on resolving Japanese anaphora with noun phrases. The results show that the proposed model outperforms earlier learning-based approaches. We manually analyze major error sources, and discuss remaining problems and future directions.

  195. Lexical Paraphrasing for Improving Accessibility to the Web

    NAKANO Tomoko, ENDO Atsushi, SUGAWARA Shohei, INUI Kentaro, FUJITA Atsushi

    IEICE technical report. Welfare Information technology 105 (186) 11-14 2005/07/07

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    Textual information included in Web pages is not equally accessible to users depending, for example, on their language proficiency and browsing methods. This paper reports on the preliminary results of our experiment on the task of automatically simplifying unfamiliar words in Web documents. In the experiment, we aim at examining present techniques for automatic lexical paraphrasing to our task and are obtaining promising results indicating our approach would work as far as the target domain is carefully restricted.

  196. 英国で見つけた歴史の試験問題に思う

    乾健太郎

    人工知能学会誌 20 (2) 243-244 2005/03/01

    ISSN: 0912-8085

  197. A Machine Learning-Based Method to Extract Attribute-Value Pairs for Opinion Mining

    IIDA Ryu, KOBAYASHI Nozomi, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji, TATEISHI Kenji, FUKUSHIMA Toshikazu

    IPSJ SIG Notes 2005 (1) 21-28 2005/01/11

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    This paper addresses the task of extracting opinions described in a given document collection. Assuming that an opinion can be represented as a tuple <Subject, Attribute, Value>, we propose a computational method to extract such tuples from texts. In this method, the major task is decomposed into (a) the process of extracting Attribute-Value pairs from given texts and (b) the process of judging whether each extracted pair is expressed as an opinion of the author, to both of which we apply machine-learning techniques. We also report on the present results of our experiments discussing future directions.

  198. Webページのテキストセグメント階層構造の抽出

    松本吉司, 高橋哲朗, 乾健太郎, 松本裕治

    言語処理学会年次大会発表論文集 11th 2005

  199. 言語パタンと統計的共起尺度による属性関係抽出

    高橋哲朗, 乾健太郎, 松本裕治

    言語処理学会年次大会発表論文集 11th 2005

  200. Anaphora resolution by antecedent identification followed by anaphoricity determination

    Ryu Iida, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    ACM Transactions on Asian Language Information Processing 4 (4) 417-434 2005

    DOI: 10.1145/1113308.1113312  

    ISSN: 1530-0226

  201. Exploiting lexical conceptual structure for paraphrase generation

    A Fujita, K Inui, Y Matsumoto

    NATURAL LANGUAGE PROCESSING - IJCNLP 2005, PROCEEDINGS 3651 908-919 2005

    DOI: 10.1007/11562214_79  

    ISSN: 0302-9743

  202. Automatic Extraction of Attribute Relations from Text

    TAKAHASHI TETSURO, INUI KENTARO, MATSUMOTO YUJI

    IPSJ SIG Notes 2004 (108) 19-24 2004/11/04

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    This paper describes an algorithm to extract triplets of attribute-value relations (Object, Attribute, Value) from text for the purpose of building a knowledge base for question answering. In our approach, the system first extracts triplets using abstracted surface language patterns, and then use a statistical model to filter out implausible ones. Our experiment showed that the method performed well in both recall and precision.

  203. Automatic Extraction of Attribute Relations from Text

    TAKAHASHI TETSURO, INUI KENTARO, MATSUMOTO YUJI

    IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication 104 (416) 19-24 2004/10/28

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    This paper describes an algorithm to extract triplets of attribute-value relations (Object, Attribute, Value) from text for the purpose of building a knowledge base for question answering. In our approach, the system first extracts triplets using abstracted surface language patterns, and then use a statistical model to filter out implausible ones. Our experiment showed that the method performed well in both recall and precision.

  204. Web Opinion Extraction and Summarization Based on Viewpoints of products

    Tateishi Kenji, Fukushima Toshikazu, Kobayashi Nozomi, Takahashi Tetsuro, Fujita Atsushi, Inui Kentaro, Matsumoto Yuji

    IPSJ SIG Notes 2004 (93) 1-8 2004/09/16

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

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    This paper proposes an opinion extraction and classification system, which extracts people's opinions from Web documents and summarize/visualizes them in the form of "radar charts". People's opinions on the Internet are available for many purposes such as surveys before purchasing products, market research and risk management for enterprises. There are two issues on this area One is to locate opinion sentences from Web documents, and the other is to summarize/visualize the extracted opinions. The proposed system solves them by employing an opinion model {object name, attribute expression, evaluative expression} and information extraction techniques. The experimental result conducted with 100 articles on the car domain showed that the system performed 82% on precision and 52% on recall, and that both radar charts created by the system and by the hand are similar to each other.

  205. Web Opinion Extraction and Summarization Based on Viewpoints of products

    Tateishi Kenji, Fukushima Toshikazu, Kobayashi Nozomi, Takahashi Tetsuro, Fujita Atsushi, Inui Kentaro, Matsumoto Yuji

    IPSJ SIG Notes 2004 (93) 1-8 2004/09/16

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

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    This paper proposes an opinion extraction and classification system, which extracts people's opinions from Web documents and summarize/visualizes them in the form of "radar charts". People's opinions on the Internet are available for many purposes such as surveys before purchasing products, market research and risk management for enterprises. There are two issues on this area One is to locate opinion sentences from Web documents, and the other is to summarize/visualize the extracted opinions. The proposed system solves them by employing an opinion model {object name, attribute expression, evaluative expression} and information extraction techniques. The experimental result conducted with 100 articles on the car domain showed that the system performed 82% on precision and 52% on recall, and that both radar charts created by the system and by the hand are similar to each other.

  206. 質問応答に必要な言い換えの分析

    高橋哲朗, 乾健太郎, 関根聡, 松本裕治

    言語処理学会年次大会発表論文集 10th (CD-ROM) 2004

  207. User Utterance Segmentation for Information - Seeking Dialogue

    TOKUHISA Ryoko, TERASHIMA Ryuta, WAKITA Toshihiro, INUI Kentaro

    IPSJ SIG Notes 2003 (124) 247-252 2003/12/18

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    One of the old but unsolved issues in designing mixed-initiative spoken dialogue systems is how to decide the timing of system utterances. This paper addresses the issue restricting the target domain to information-seeking dialogues. We first claim that it is critically important for a system to decide when it should takes the dialogue initiative, and define the notion of information-requesting utterance segments (IRUSs), which gives useful clues for turn/initiative taking. We then report the present results of our experiments in which we took a machine learning-based approach achieving 81.1% accuracy in segmenting user utterances into IRUSs. We also examined how speech recognition errors influenced the performance of our model, finding that it worked tolerantly to at most 30% word recognition errors.

  208. User Utterance Segmentation for Information-Seeking Dialogue

    TOKUHISA Ryoko, TERASHIMA Ryuta, WAKITA Toshihiro, INUI Kentaro

    IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication 103 (520) 1-6 2003/12/12

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    One of the old but unsolved issues in designing mixed-initiative spoken dialogue systems is how to decide the timing of system utterances. This paper addresses the issue restricting the target domain to information-seeking dialogues. We first claim that it is critically important for a system to decide when it should takes the dialogue initiative, and define the notion of information-requesting utterance segments (IRUSs), which gives useful clues for turn/initiative taking. We then report the present results of our experiments in which we took a machine learning-based approach achieving 81.1% accuracy in segmenting user utterances into IRUSs. We also examined how speech recognition errors influenced the performance of our model, finding that it worked tolerantly to at most 30% word recognition errors.

  209. User Utterance Segmentation for Information-Seeking Dialogue

    TOKUHISA Ryoko, TERASHIMA Ryuta, WAKITA Toshihiro, INUI Kentaro

    IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication 103 (518) 1-6 2003/12/12

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    One of the old but unsolved issues in designing mixed-initiative spoken dialogue systems is how to decide the timing of system utterances. This paper addresses the issue restricting the target domain to information-seeking dialogues. We first claim that it is critically important for a system to decide when it should takes the dialogue initiative, and define the notion of information-requesting utterance segments (IRUSs), which gives useful clues for turn/initiative taking. We then report the present results of our experiments in which we took a machine learning-based approach achieving 81.1% accuracy in segmenting user utterances into IRUSs. We also examined how speech recognition errors influenced the performance of our model, finding that it worked tolerantly to at most 30% word recognition errors.

  210. User Utterance Segmentation for Information-Seeking Dialogue

    TOKUHISA Ryoko, TERASHIMA Ryuta, WAKITA Toshihiro, INUI Kentaro

    IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication 103 (518) 1-6 2003/12/12

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    One of the old but unsolved issues in designing mixed-initiative spoken dialogue systems is how to decide the timing of system utterances. This paper addresses the issue restricting the target domain to information-seeking dialogues. We first claim that it is critically important for a system to decide when it should takes the dialogue initiative, and define the notion of information-requesting utterance segments (IRUSs), which gives useful clues for turn/initiative taking. We then report the present results of our experiments in which we took a machine learning-based approach achieving 81.1% accuracy in segmenting user utterances into IRUSs. We also examined how speech recognition errors influenced the performance of our model, finding that it worked tolerantly to at most 30% word recognition errors.

  211. Effects of structural matching and paraphrasing in question answering

    T Takahashi, K Nawata, K Inui, Y Matsumoto

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS E86D (9) 1677-1685 2003/09

    ISSN: 0916-8532

  212. Automatic Detection of Verb Valency Errors in Paraphrasing

    FUJITA Atsushi, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IPSJ SIG Notes 2003 (76) 53-60 2003/07/25

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    This paper argues the issue of transfer errors in paraphrasing. Our previous investigation into transfer errors revealed that verb valency errors occur frequently, irrespective of the types of transfer. Motivated by this finding, we propose an empirical method to detect incorrect verb valences occurring in paraphrasing Japanese sentences. Our error detection model involves ensembling of two error detection models that are separately trained on a large collection of unlabeled positive examples and a small collection of labeled negative examples. An experiment showed that our ensemble method achieved 79.4% 11-point average precision, a 13.2 point improvement over the model trained only on positive examples. We also propose a selective sampling scheme to reduce the cost of labeling examples.

  213. One Method for Resolving Japanese Zero Pronouns with Machine Learning Model

    IIDA Ryu, INUI Kentaro, TAKAMURA Hiroya, MATSUMOTO Yuji

    IPSJ SIG Notes 2003 (23) 161-168 2003/03/06

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    We propose to enhance a machine learning model ror coreference resolution by incorporating linguistically motivated contextual clues, such as the centering theory. ln comparison to Soon et al. (2001), our model shows improvements arising from two sources: (i) the feature of local contextual factors and (ii) an augmentation of the learning model to take into account comparison between candidates. This model is applied to resolve Japanese zero-anaphors and outperforms earlier machine learning approaches.

  214. Collecting Evaluative Expressions by A Text Mining Technique

    KOBAYASHI Nozomi, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji, TATEISHI Kenji, FUKUSHIMA Toshikazu

    IPSJ SIG Notes 2003 (23) 77-84 2003/03/06

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    It has been receiving increasing interest how to extract opinions from tremendous piles of Web documents. To automate the process of opinion extraction, a collection of evaluative expressions like "the monitor is fine" would be useful. However, it can be prohibitively costly to manually create an exhaustive list of evaluative expressions for each domain since they tend to be domain-dependent. Motivated by this background, we have been exploring how to accelerate the process of collecting evaluative expressions by applying a text mining technique. This paper proposes a semi-antomatic method where we use particular patterns of cooccurrences between an evaluated subject, focused attribute and orientation expression, and reports the results of our empirical evaluation on the computer and beer domains.

  215. 質問応答における構文的照合と言い換えの効果

    高橋哲朗, 縄田浩三, 乾健太郎, 松本裕治

    言語処理学会年次大会発表論文集 9th 2003

  216. 汎用依存構造処理モジュールKURALANG

    岩倉友哉, 乾健太郎, 高橋哲朗, 飯田龍, 藤田篤

    言語処理学会年次大会発表論文集 9th 2003

  217. 半構造化文書に対する情報探索のための対話履歴管理 (テーマ:一般)

    山下 亜希子, 乾 健太郎, 松本 裕治

    言語・音声理解と対話処理研究会 36 45-50 2002/11/07

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN: 0918-5682

  218. Machine Learning Based Analysis of Japanese Braille Transcription : toward the Development of Transcription System for Japanese Braille Translation

    SUGANO Aki, TAKAOKA Yutaka, YONEDA Ryuichi, INUI Kntaro, MATSUMOTO Yuji

    Technical report of IEICE. Thought and language 102 (254) 9-14 2002/07/22

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    This paper investigates various types of Japanese Braille transcription and proposes an analysis of chunk boundaries based on Support Vector Machine. This learning model can acquire chunk boundaries in Japanese Braille without describing rules. The paper discusses ambiguities in Japanese Braille transcription rules and the difficulty of translating Japanese into Japanese Braille. A preliminary experiment suggests that the learning model can achieve high precision in learning chunk boundaries of Japanese Braille text including exceptional transcriptions.

  219. Extracting Causal Knowledge from Text The Case of Resultative Connectives "tame"

    INUI Takashi, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IPSJ SIG Notes 2002 (66) 171-178 2002/07/15

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    This paper discusses how to extract causal knowledge from a large text collection. Our goal is to develop an automatic method of identifing the causal knowledge that supports the underlying coherence of a given causal expression. We report our ongoing attempts to design the overall problem setting and to explore the feasibility of pursue the goal, forcusing on a class of target sentences including a resultative conjunction "tame". While the recall was not very high, the precision we achieved in an experiment empirically proved that our approach is promising.

  220. Methods for Estimating Syntactic Similarity

    TAKAHASHI Tetsuro, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IPSJ SIG Notes 2002 (66) 163-170 2002/07/15

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    This paper discusses how to estimate the similarity of a given pair of syntactic trees. The proposed method, an extension of Collins' Tree Kernel, provides three options for similarity measurement and relaxes the constraints of node/tree matching with the time complexity O(|T_1||T_2|). The paper also argues that the proposed method fits the question-answering task.

  221. Extracting Causal Knowledge from Text : The Case of Resultative Connectives "tame"

    INUI Takashi, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication 102 (200) 73-80 2002/07/09

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    This paper discusses how to extract causal knowledge from a large text collection. Our goal is to develop an automatic method of identifing the causal knowledge that supports the underlying coherence of a given causal expression. We report our ongoing attempts to design the overall problem setting and to explore the feasibility of pursue the goal, forcusing on a class of target sentences including a resultative conjunction "tame". While the recall was not very high, the precision we achieved in an experiment empirically proved that our approach is promising.

  222. Methods for Estimating Syntactic Similarity

    TAKAHASHI Tetsuro, INUI Kentaro, MATSUMOTO Yuji

    IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication 102 (200) 65-72 2002/07/09

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    This paper discusses how to estimate the similarity of a given pair of syntactic trees. The proposed method, an extension of Collins' Tree Kernel, provides three options for similarity measurement and relaxes the constraints of node/tree matching with the time complexity O(&mid;T_1&mid;&mid;T_2&mid;). The paper also argues that the proposed method fits the question-answering task.

  223. Decomposing Linguistic Knowledge for Lexical Paraphrasing

    FUJITA Atsushi, INUI Kentaro

    IPSJ SIG Notes 2002 (44) 31-38 2002/05/23

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    We have focused and explored some instances of lexico-structural paraphrasing. The almost sorts of required knowledge in order to realize paraphrases are built in the transfer rules. In this paper, we discuss decomposing linguistic knowledge into reusable components, focusing on lexical paraphrasing.

  224. 語釈文を利用した「p/n 辞書」の作成 (テーマ なぜインタラクションでなければならないか?)

    小林 のぞみ, 乾 孝司, 乾 健太郎

    言語・音声理解と対話処理研究会 33 45-50 2001/11/05

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN: 0918-5682

  225. Kura:統一的かつ宣言的知識記述に基づく言い換えエンジン

    岩倉, 友哉, 高橋, 哲朗, 飯田, 龍, 乾, 健太郎

    第63回全国大会講演論文集 2001 (1) 277-278 2001/09/26

  226. KURA : A Paraphrasing Engine Based on Unified and Declarative Knowledge Representation

    TAKAHASHI Tetsuro, IWAKURA Tomoya, IIDA Ryu, INUI Kentaro

    Technical report of IEICE. Thought and language 101 (243) 23-30 2001/07/24

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    This paper presents our new paraphrasing engine KURA, discussing its architectural and implementational issues. KURA has several features suitable for paraphrasing;(a) it divides the paraphrasing process into the tree transfering processed followed by the revision processes, (b) it allows all the knowledge for paraphrasing to be represented in the unified and declarative fashion, and (c) it runs fast enough to be used for large-scale experiments.

  227. Anaphoric Expression Selection in the Generation of Japanese

    HASHIMOTO Sachie, INUI Kentaro, SHIRAI Kiyoaki, TOKUNAGA Takenobu, TANAKA Hozumi

    IPSJ SIG Notes 2001 (54) 33-40 2001/05/31

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    As there are many kinds of anaphoric expressions such as demonstrative, pronoun, zero anaphor etc., selecting a natural anaphoric expression is one of the important task in the natural language generation. In this paper, we aimed at constructing a new model to select an appropriate anaphoric expression in the generation of Japanese. First, we analyzed the text and explored effective features for selecting anaphoric expressions. Then, we manually constructed the model according to the result of this analysis. Experimental results indicated that 96% anaphoric expression produced by our model is appropriate, showing the validness of it.

  228. Toward Realization of Text Simplification for Reading Assistance : Issues, Approaches and Prospects

    INUI Kentaro

    Technical report of IEICE. Thought and language 101 (61) 51-58 2001/05/11

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    This paper describes our ongoing research project on text simplification for congenitally deaf people. Text simplification we are aiming at is the task of offering a deaf reader a syntactic and lexical paraphrase of a given text for assisting her/him to understand what it means. In this paper, we discuss the issues we should address to realize text simplication, and overview our previous activities in the two different aspects of text simplification, (a) paraphrase generation and (b) text evaluation, providing several future prospects.

  229. 言語コーパスにおける感情生起要因と感情クラスの注釈づけ (テーマ:コーパスを利用した談話・対話研究)

    徳久 良子, 乾 健太郎, 徳久 雅人

    言語・音声理解と対話処理研究会 31 9-14 2001/03/02

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN: 0918-5682

  230. Two Case Studies for Emotion Tagging in Text Corpora

    TOKUHISA Ryoko, INUI Kentaro, TOKUHISA Masato, OKADA Naoyuki

    Proceedings of the IEICE General Conference 514-515 2001/03

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

  231. A Method of Modeling the Sentence Readability Criteria for Deaf People

    YAMAMOTO Satomi, INUI Kentaro, INUI Hiroko

    IPSJ SIG Notes 2001 (9) 131-136 2001/01/25

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    This paper describes our ongoing research project on text simplification for congenitally deaf people. Text simplification we are aiming at is the task of offering a deaf reader a syntactic and lexical paraphrase of a given text for assisting her/him to understand what it means. A text simplification system would be required to be able to estimate the readability of each fragment of a given text. This paper proposes a method of acquiring a model of the sentence readability criteria for typical deaf from a collection of our questionnaire data.

  232. 不完全な構造変換規則による言い換えの実現方法

    高橋哲朗, 岩倉友哉, 乾健太郎

    言語処理学会年次大会発表論文集 7th 2001

  233. Language Generation Model for Revision-Based Paraphrasing.

    岩倉友哉, 高橋哲朗, 乾健太郎

    人工知能学会全国大会論文集 15th (Vol.1) 2001

  234. Issues in Sentence-Dividing Paraphrasing: A Empirical Study

    15 1-4 2001

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN: 1347-9881

  235. 感情の生起とその反応

    乾健太郎, 徳久雅人, 徳久良子, 岡田直之

    特集:感情のモデルと工学的応用の動向, 日本ファジィ学会誌 12 (6) 741-751 2000/12

    DOI: 10.3156/jfuzzy.12.6_23  

  236. An Environment for Constructing Nominal-Paraphrase Corpora

    FUJITA Atsushi, INUI Kentaro, INUI Hiroko

    Technical report of IEICE. Thought and language 100 (480) 53-60 2000/11/27

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    In lexical paraphrasing, which is the task of replacing a content word with some semantically equivalent expression in a given context, one of the most critical issue is how to acquire the large-scale knowledge about the fine-grained semantic equivalence between near-synonyms. In this paper, we explore how one could use the existing thesauri and the descriptions appearing in machine read-able dictionaries for humans for this purpose. The key idea is to extract the information about the fine-grained semantic difference between near-synonyms by matching their meaning descriptions. This paper presents a computational environment for developing nominal-paraphrase corpora, which would serve as the basis for our on-going research on paraphrasing, discussing several technical issues that have come up through our preliminary experiments.

  237. Now Natural Language Processing Has Come to This Stage - Collecting and Using of Example Sentences - :Natural Language Analysis Using Example Sentences

    INUI Kentaro, SHIRAI Kiyoaki

    IPSJ Magazine 41 (7) 763-768 2000/07/15

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0447-8053

  238. Exploring the Readability Criteria for Congenitally Deaf People : A Step toward Computer - Aided Text Reading

    YAMAMOTO Satomi, INUI Kentaro, NOGAMI Masaru, FUJITA Atsushi, INUI Hiroko

    IPSJ SIG Notes 2000 (11) 127-134 2000/01/27

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    This paper describes our ongoing research project on text simplification for congenitally deaf people. Text simplification we are aiming at is the task of offering a deaf reader a syntactic and lexical paraphrase of a given text for assisting her / him to understand what it means. In this paper, we particularly focus on our questionaaire survey on the readability of Japanese sentences for deaf people, presenting an overview and the results we have so far obtained.

  239. An application of Probabilistic Partial Parsing -Detection of Syntactic - Tag Errors in Treebanks-

    INUI Takashi, INUI Kentaro

    IPSJ SIG Notes 1999 (95) 15-22 1999/11/25

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    We have been exploring a way of enhancing the current state of the art of statistical parsing by reintroducing the notion of partial parsing, which we call probabilistic partial parsing. Among the various advantages of probabilistic partial parsing, in this paper, we discuss the feasibility of applying it to the task of error detection in treebanks. This task is to retrieve erroneous tags from the all tags that are inconsistent with the parser's outputs. The results of our preliminary experiments on the Kyoto Japanese corpus shows that the scheme of our probabilistic partial parsing improves the performance of this retrieval task.

  240. Toward the Construction of Affective Dialogue Systems : Feasibility of Emotion-Tag Annotation in Dialogue Corpora

    TOKUHISA Ryoko, TOKUHISA Masato, INUI Kentarou, OKADA Naoyuki

    Technical report of IEICE. Thought and language 99 (237) 13-20 1999/07/26

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    The mechanisms for reasoning the emotions of dialogue participants have a good potential for enhancing the user-friendliness of dialogue systems. However, since such emotional aspects of dialogue have been paid very limited attentions in the field of dialogue processing, there are still many open issues with respect to, for instance, what is required to dynamically infer the user's emotions from the context of dialogue, how this emotion inference task interacts or should interact with the utterance planning task, etc. To explore these issues, it should be needed to construct considerable amount of corpora that are annotated in terms of the participants' emotions. Given this context, this paper reports our on-going activities to explore the feasibility of emotion-tag annotation in dialogue corpora, discussing several issues that have become salient through it.

  241. An POS-Tag Conversion Method for Reusing Corpora

    INUI Kentaro, WAKIGAWA Hirokazu

    IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication 99 (228) 31-38 1999/07/23

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    ISSN: 0913-5685

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    The problems in reusing the POS-tag information of an existing corpus are in the gap between different tag sets; corpora are annotated in terms of different tag sets. While the recent efforts for standardizing tags are important, we still need to explore techniques for the (semi-)automatic conversion between different tag sets in order to maximally reuse the existing tagged corpora. This paper presents an NLP-based method for the conversion between Japanese POS-tag sets, and reports the results of our preliminary experiment.

  242. An POS - Tag Conversion Method for Reusing Corpora

    INUI Kentaro, WAKIGAWA Hirokazu

    IPSJ SIG Notes 1999 (62) 87-94 1999/07/22

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    The problems in reusing the POS-tag information of an existing corpus are in the gap between different tag sets; corpora are annotated in terms of different tag sets. While the recent efforts for standardizing tags are important, we still need to explore techniques for the (semi-)automatic conversion between different tag sets in order to maximally reuse the existing tagged corpora. This paper presents an NLP-based method for the conversion between Japanese POS-tag sets, and reports the results of our preliminary experiment.

  243. Empirical Support for New Probabilistic Generalized LR Parsing

    SORNLERTLAMVANICH Virach, INUI Kentaro, TANAKA Hozumi, TOKUNAGA Takenobu, TAKEZAWA Toshiyuki

    Journal of natural language processing 6 (3) 3-22 1999/04/10

    Publisher: 言語処理学会

    ISSN: 1340-7619

  244. A distributed concurrent processing method for an integrated intelligent agent

    TOKUHISA Masato, SADAMITSU Yasushi, INUI Kentaro, OKADA Naoyuki

    Technical report of IEICE. KBSE 98 (636) 15-22 1999/03/04

    Publisher: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

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    We are developing an intelligent agent that can behave just like a human. We assume that it is necessary for the agent to behave interleavely or carefully and to use knowledge selected in all according to its situation. We propose a distributed concurrent processing method for the intelligent agent. First, we referred the way to describe conditons of rules and to limit rules to check in blackboard model, and compared the object oriented concurrent computational model, ABCM with ours. Next, we made an interpreter to realize our idea.Then the agent could be made and ran on the interpreter as our expectations.

  245. A Framework of Integrating Syntactic and Lexical Statistics in Statistical Parsing

    SHIRAI Kiyoaki, INUI Kentaro, TOKUNAGA Takenobu, TANAKA Hozumi

    自然言語処理 = Journal of natural language processing 5 (3) 85-106 1998/07/10

    Publisher: 言語処理学会

    ISSN: 1340-7619

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    本論文では,構文解析の曖昧性解消を行うために,構文的な統計情報と語彙的な統計情報を統合する手法を提案する.我々が提案する統合的確率言語モデルは,構文的優先度などの構文的な統計情報を反映する構文モデルと,単語の出現頻度や単語の共起関係などの語彙的な統計情報を反映する語彙モデルの2つの下位モデルから成る.この統計的確率言語モデルは,構文的な統計情報と語彙的な統計情報を同時に学習する過去の多くのモデルと異なり,両者を個別に学習する点に特徴がある.構文的な統計情報と語彙的な統計情報を独立に取り扱うことにより,それぞれの統計情報を異なる言語資源から独立に学習することができるだけでなく,それぞれの統計情報が曖昧性解消においてどのような効果を果たすのかを容易に分析することができる.この統計的確率言語モデルを評価するために,日本語文の文節の係り受け解析を行った.構文モデルを用いたときの文節の正解率は73.38%となり,ベースラインに比べて11.70%向上した.また,構文モデルと語彙モデルを組み合わせることにより,文節の正解率はさらに10.96%向上し84.34%となった.この結果,本研究で提案する枠組において,語彙的な統計情報は構文的な統計情報と同程度に曖昧性解消に貢献することを確認した. : In this paper, we propose a new framework of statistical language modeling integrating syntactic statistics and lexical statistics. Our model consists of two submodels, the syntactic model and lexical model. The syntactic model reflects syntactic statistics, such as structural preferences, whereas the lexical model reflects lexical statistics, such as occurrence of each word and word collocations. One of the characteristics of our model is that it learns both types of statistics separately, although many previous models learn them simultaneously. Learning each submodel separately enables us to use a different language source for different submodels, and to make understanding of each submodel&#039;s behavior much easier. We conducted a preliminary experiment, where our model was applied to the disambiguation of dependency structures of Japanese sentences. The syntactic model achieved 73.38% in Bunsetu phrase accuracy, which is 11.70 points above the baseline, and when incorporating the lexical model with the syntactic model, further 10.96 point gain was achieved, to 84.34%. Thus the contribution of lexical statistics for disambiguation is as great as that of syntactic statistics in our framework.

  246. Probabilistic GLR Parsing: A New Formalization and Its Impact on Parsing Performance

    INUI Kentaro, SORNLERTLAMVANICH Virach, TANAKA Hozumi, TOKUNAGA Takenobu

    Journal of Natural Language Processing 5 (3) 33-52 1998

    Publisher: The Association for Natural Language Processing

    ISSN: 1340-7619

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    This paper presents a new formalization of probabilistic GLR (PGLR) language modeling for statistical parsing.Our model inherits its essential features from Briscoe and Carroll&#039;s generalized probabilistic LR model (Briscoe and Carroll 1993), which takes context of parse derivation into account by assigning a probability to each LR parsing action according to its left and right context. Briscoe and Carroll&#039;s model, however, has a drawback in that it is not formalized in any probabilistically well-founded way, which may degrade its parsing performance. Our formulation overcomes this drawback with a few significant refinements, while maintaining all the advantages of Briscoe and Carroll&#039;s modeling. In this paper, we discuss the formal and qualitative aspects of our PGLR model, illustrating the qualitative differences between Briscoe and Carroll&#039;s model and our model, and their expected impact on parsing performance.

  247. Analysis of Japanese Sentences Using an Integrated Statistical Language Model

    SHIRAI Kiyoaki, INUI Kentaro, TOKUNAGA Takenobu, TANAKA Hozumi

    IPSJ SIG Notes 1997 (109) 43-50 1997/11/20

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

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    We propose a new statistical language model which integrates lexical association statistics with syntactic preferences, while maintaining the modularity of these different statistics types, facilitating both the training of the model and analysis of its behavior. In this paper, we report the results of an empirical evaluation of our model, in which the model is applied to the disambiguation of Japanese sentence dependency structures. The results show that both syntactic preferences and lexical associations significantly raise the accuracy, which is the ratio of the number of Bunsetu phrases whose modifiee is correctly identified, to the total phrase number. We also discuss further room for improvement based on our error analysis.

  248. A Framework of Decision-Theoretic Utterance Planning

    INUI Kentaro, TOKUNAGA Takenobu, TANAKA Hozumi, Kentaro Inui, Takenobu Tokunaga, Hozumi Tanaka, Dept. of Computer Science Tokyo Institute of Technology, Dept. of Computer Science Tokyo Institute of Technology, Dept. of Computer Science Tokyo Institute of Technology

    Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 12 (5) 760-769 1997/09/01

    Publisher: 人工知能学会

    ISSN: 0912-8085

  249. A Comparative Evaluation of Recent Corpus - Based Word Sense Disambiguation Techniques

    FUJII Atsushi, INUI Kentaro, TOKUNAGA Takenobu, TANAKA Hozumi

    IPSJ SIG Notes 1997 (53) 45-52 1997/05/26

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

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    This paper describes an extensive comparative evaluation of recent corpus-based word sense disambiguation techniques, focusing around ten Japanese verbs. The basis of this task is the computation of the similarity between a given input and examples which have been annotated with its verb sense, and we compare different methods modeling this process. Through our experiments and discussion, we found the effective components of word sense disambiguation to be : (a)the use of the syntactic relation between a target verb and its complements (case pattern), and (b)the use of existing thesauri to approximate human knowledge.

  250. Incorporating Probabilistic Parsing into an LR Parser : LR Table Engineering (4)

    SORNLERTLAMVANICH Virach, INUI Kentaro, SHIRAI Kiyoaki, TANAKA Hozumi, TOKUNAGA Takenobu, TAKEZAWA Toshiyuki

    Information Processing Sciety of Japan 119 (53) 61-68 1997/05/26

    Publisher: 一般社団法人情報処理学会

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    We propose a probabilistic model for incorporating probability into a (G)LR parser. The model is formalized based on stack transition during parsing distinguishing it from the existing models proposed by Wright and Wrigley, and Briscoe and Carroll. Our model produces a remarkable improvement in statistical parsing with probability. Associating probabilities directly to actions in an LR parsing table, and theoretically requiring only one probability for each action promise model trainability and potential extension to other related tasks.

  251. A Maximum Entropy Model for Estimating Lexical Bigrams

    SIRAI Kiyoaki, INUI Kentaro, TOKUNAGA Takenobu, TANAKA Hozumi

    IPSJ SIG Notes 1996 (114) 21-28 1996/11/18

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

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    To estimate lexical bigram distribution, smoothing method are generally applied to overcome concerns of data sparseness. First, we discuss the relation between smoothing methods using a thesaurus and the quality of lexical bigram distribution estimated by them. We conclude that maximum entropy methods are suitable for estimating lexical bigram distribution. As the computational cost associated with maximum entropy methods is too large for lexical bigram distribution estimation, we propose several methods to suppress the overhead. We conducted an experiment to analyze Japanese compound nouns, and the result indicated that our method is better than existing smoothing methods.

  252. The Integration of Statistics-based Techniques in the Analysis of Japanese Sentences

    INUI Kentaro, SHIRAI Kiyoaki, TOKUNAGA Takenobu, TANAKA Hozumi

    IPSJ SIG Notes 116 (114) 35-42 1996/11/18

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

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    This paper presents a probabilistic language model for statistics-based morphological, syntactic and semantic analysis of Japanese sentences, Which integrates some of the existing statistics-based techniques. The model couples structural preferences, morphological preference and lexical sensitivities on the theoretical basis.

  253. Selective Example Sampling for Word Sense Disambiguation

    FUJII Atsushi, INUI Kentaro, TOKUNAGA Takenobu, TANAKA Hozumi

    IPSJ SIG Notes 1996 (55) 91-97 1996/05/27

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

    ISSN: 0919-6072

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    This paper proposes an efficient example selection method for example-based word sense disambiguation systems. To construct a practical size database, a considerable overhead for manual sense disambiguation is required. Our method is characterized by the reliance on the notion of the utility of training: the degree to which each example is informative for future example selection when used for the training of the system. The system progressively collects examples by selecting those with great utility. The paper reports the effectivity of our method through an experiment on over one thousand sentences. According to the comparative experiment with random example selection, our method reduced the overhead without the degeneration of the performance of the system.

  254. 多義性解消に用いる事例の獲得

    藤井 敦, 乾 健太郎, 徳永 健伸, 田中 穂積

    言語処理学会年次大会発表論文集 = Proceedings of the ... annual meeting of the Association for Natural Language Processing 2 261-264 1996/03/26

  255. 日本語学習者用電子化辞書の開発に向けて

    白井 太三, 乾 健太郎, 太田 武昭, 徳永 健伸, 田中 穂積

    言語処理学会年次大会発表論文集 = Proceedings of the ... annual meeting of the Association for Natural Language Processing 2 405-408 1996/03/26

  256. 単一化に基づく漸進的発話生成 (第16回 SLUD)

    坂庭 克幸, 乾 健太郎, 徳永 健伸

    合同研究会AIシンポジウム (7) 45-50 1996

    Publisher: 人工知能学会

  257. 対話における即応的/熟考的な談話プランニングの制御について

    杉山 聡, 乾 健太郎, 長尾 確, 徳永 健伸, 田中 穂積

    全国大会講演論文集 51 105-106 1995/09/20

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    本稿では,対話者がタスクプランを構築したり遂行したりすることを目的として情報伝達を行なう対話(タスク指向対話)における即応性/熟考性の切り換えの制御について論じる.即応的な対話システムは浅い推論にもとづいて発話するので,応答時間は短い反面,対話相手が聞いたことしか答えないなどふるまいが不親切になりやすい.一方,熟考的なシステムは深い推論をするので,対話相手に対し協調的にふるまうが,応答に時間がかかる.対話システムは状況に依存して即応性/熟考性を適切に切り換えられることが望ましいが,そのためには熟考的に推論することの効用と時間コストのトレードオフの最適化が必要である.しかしながら,従来のタスク指向対話システムの多くは可能なかぎり熟考的に推論を行なうように設計されており,時間コストを十分に考慮していない.この問題に対し本稿では,「浅い推論→即応的発話→少し深い推論→少し熟考的な発話→・・・→非常に深い推論→非常に熟考的な発話」というように推論と発話の実行をインタリーブさせ,推論と発話の繰り返しの途中で随時対話相手の発話が割り込めるという枠組について述べる.これは推論と行為の実行をインタリーブさせるという意味で一種のリアクティブプランニング[2]である.この枠組では,対話相手が自分に必要十分な情報を受けとった時点でシステムの発話に割り込むと期待できるので,対話相手にとってどの程度熟考的な発話が必要かを対話相手自身に判断させることができる.これによって,過度に複雑な機構を使わなくても状況に依存して熟考性の程度を変化させることができると考えられる.以下では,タスク指向対話で典型的に起こる発話のタイプを時間コストと発話義務の観点から整理し,適当な単位で推論と発話をインタリーブさせることによって上述の枠組がどのように機能するかを考察する.

  258. 人間に対して友好的なインタフェースの実現を目指して : 東京工業大学 田中・徳永研究室 研究室紹介

    田中 穂積, 徳永 健伸, 乾 健太郎

    日本認知科学会大会論文集 = Annual meeting of the Japanese Cognitive Science Society 12 243-244 1995/06/15

  259. Planning in running commentary generation

    50 89-90 1995/03/15

  260. A Environment for Development of Systemic Grammar

    KUMANO Tadashi, TOKUNAGA Takenobu, INUI Kentaro, TANAKA Hozumi

    人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI 8 555-558 1994/06/20

    ISSN: 0914-4293

  261. Utterance Planning based on Probabilistic Constraints

    Inui Kentaro, Tokunaga Takenobu, Tanaka Hozumi

    IPSJ SIG Notes 1994 (77) 25-32 1994

    Publisher: Information Processing Society of Japan (IPSJ)

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    This paper presents a framework for utterance planning where content planning is guided by a situation-independent heuristics. Here we address two issues on planning cooperative and efficient utterance: how the system could react when ambiguity of the user&#039;s plan can not be completely resolved, and how the system could take into consideration user&#039;s expected reaction to utterance of itself when planning. In our framework, every piece of knowledge is represented as a probabilistic constraint, on which the utility of each utterance plan is evaluated. Contents of utterance are chosen according to their utility. This paper focuses on the representation of probabilistic constraints and evaluation of utterance&#039;s utility.

  262. Implementation of Revision in Text Generation

    1992 (93) 17-24 1992/11/19

  263. A Report on ANLP'92 and IWNLG'92

    1992 (33) 91-98 1992/05/14

  264. Natural Language Generation in 1980s : 3

    Takenobu Tokunaga, Kentaro Inui, Dept. of Computer Science Faculty of Eng. Tokyo Institute of Technology, Dept. of Computer Science Faculty of Eng. Tokyo Institute of Technology

    6 (5) 651-662 1991/09/01

    ISSN: 0912-8085

  265. Natural Language Generation in 1980s : 2

    Takenobu Tokunaga, Kentaro Inui

    人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 6 (4) 510-519 1991/07/01

    ISSN: 0912-8085

  266. The Role of Revision in Text Generation

    1991 (37) 47-54 1991/05/16

  267. Naturnal Language Generation in 1980s : 1

    Takenobu Tokunaga, Kentaro Inui

    人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 6 (3) 380-387 1991/05/01

    ISSN: 0912-8085

  268. Text Generation as Revising Process

    42 124-125 1991/02/25

  269. A Estimation Model of Japanese Word Order and Its Applications for Natural Language Processing

    1991 (7) 9-16 1991/01/17

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Books and Other Publications 7

  1. In Nancy Ide and James Pustejovsky (Eds), Handbook of Linguistic Annotation

    Ryu Iida, Mamoru Komachi, Naoya Inoue, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    Springer 2017/07

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    Part II, pp.1177-1196

  2. 批判的思考と市民リテラシー

    乾健太郎

    2016/06

  3. 自然言語処理における意味・談話情報のコーパスアノテーション. 小川芳樹, 長野明子, 菊地朗 (編), コーパスからわかる言語変化・変異と言語理論, Part V

    福原裕一, 松林優一郎, 乾健太郎

    開拓社 2016

  4. ワードマップ 批判的思考

    乾健太郎

    2015/01

  5. Plan, Activity, and Intent Recognition

    Naoya Inoue, Ekaterina Ovchinnikova, Kentaro Inui, nd Jerry R. Hobbs

    2014/03

  6. 言語と情報科学

    乾健太郎, 関根聡

    2011/07

  7. 言語情報編集のための広義モダリティ解析に向けて

    乾健太郎, 松吉俊

    2009/09

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Presentations 312

  1. リスクコミュニケーションと情報技術: 人と機械の役割分担を考える

    乾健太郎

    東北大学卓越大学院合同企画「卓越解拓プロジェクト」セミナー 2022/03

  2. データ科学の具現&道具としての自然言語処理

    乾健太郎

    東北大学実験家のためのデータ駆動科学オンラインセミナー 2021/09

  3. ラーニングアナリティクス×自然言語処理

    乾健太郎

    東北大学ラーニングアナリティクス研究センター キックオフシンポジウム 2021/07

  4. パネル討論「いま注目のAI、自然言語処理の実社会への活用の可能性に迫る」

    乾健太郎

    ストックマークオンラインイベント 2021/07

  5. 自然言語処理から見るAIの現在と未来

    乾健太郎

    半導体エネルギー研究所セミナー 2021/05

  6. AIはいつか言葉を理解するか?〜言語から見る人工知能の現在と未来〜

    乾健太郎, 赤間怜奈

    宮城県宮城第一高等学校講義 2021/05

  7. 記述式答案の採点・評価を支援する言語処理技術

    乾健太郎

    全国学力調査CBT化検討WG 2021/01

  8. 言語で説明できるAIへの道のり:質問応答、自然言語アセスメントを例題として

    乾健太郎

    IDRユーザフォーラム 2020 2020/11

  9. 言語で説明できるAIへの道のり

    乾健太郎

    第40回医療情報学連合大会 2020/11

  10. Natural Language Understanding and Assessment

    The 68th Seminar on RIKEN Center for Advanced Photonics 2020/11

  11. コロナ新時代に自然言語処理ができること. コロナ新時代における人工知能の活用

    乾健太郎

    ニューノーマルを創る~コロナ新時代を拓く東北大学卓越大学院セミナーシリーズ~第5回 オンラインセミナー 「コロナ新時代における人工知能の活用」 2020/10

  12. Natural Language Understanding and Assessment

    Kentaro Inui

    The 1st International Symposium on AI Electronics 2020/10

  13. 「知識と推論に基づいて⾔語で説明できる AI」への道のり

    乾健太郎

    ACL2020オンライン読み会 2020/09

  14. 自然言語処理のフロンティア〜言語理解マシンへの道のり〜

    乾健太郎

    コンピュータソフトウェア協会(CSAJ)人工知能技術研究会 2020/02

  15. 自然言語処理から見える人工知能研究の方向性

    乾健太郎

    文部科学省戦略的創造研究推進事業ワークショップ 「人間中心社会におけるAIの信頼性を支える基盤技術」 2019/12

  16. New Challenges in Natural Language Assessment

    Bilateral Workshop between National Tsing Hua University and Tohoku University 2019/11

  17. AIはいつか言葉を理解するか? 〜言語から見る人工知能の現在と未来〜. Invited

    乾 健太郎

    秋桜会第339回例会 2019/02/20

  18. Natural language understanding and assessment. International-presentation

    INUI Kentaro

    The 1st Japan-Israel Machine Learning Workshop 2018/11

  19. 言語から見た人工知能の現在と未来

    INUI Kentaro

    朝日地球会議 パネル討論「AI×IoT時代、『人と人の間』はどう変わる」 2018/09/26

  20. AIはいつか言葉を理解するか? 〜言語から見る人工知能の現在と未来〜

    INUI Kentaro

    東北大学111周年萩友会関東交流会 2018/07/22

  21. Commonsense Reasoning for Natural Language Discourse Understanding.

    INUI Kentaro

    Lecture in Machano-informatics, Tokyo University, 2018/07

  22. 講演

    INUI Kentaro

    三菱ケミカルホールディングス Data Scientist Network 2018年度第1Q会合 2018/05/24

  23. 言葉がわかる人工知能をつくるには 〜自然言語処理の挑戦〜

    INUI Kentaro

    宮城第一高校「出前講義」 2018/05/21

  24. テクノロジー支援と市民参加の可能性

    INUI Kentaro

    ファクトチェック・イニシアティブ設立シンポジウム 2018/04/23

  25. AI版「赤ペン先生」をつくる!自然言語処理のフロンティア Invited

    INUI KENTARO

    グロービス経営大学院「知の創造勉強会」 2018/03/26

  26. 自然言語処理のフロンティア ~自然言語の意味計算とその向こう側~

    INUI Kentaro

    Hitachiアカデミックシステム研究会 第41回研究会 2018/03/08

  27. 言葉がわかる人工知能をつくるには~言葉の不思議と自然言語処理の最前線~

    INUI Kentaro

    特別講演会「東北大学in東京 工学部編」 2018/03

  28. Modeling Commonsense Reasoning for Natural Language Understanding. International-presentation

    乾健太郎

    International Conference for Top and Emerging Computer Scientists (IC-TECS) 2017/12/24

  29. Modeling Commonsense Reasoning for Natural Language Understanding International-presentation

    乾健太郎

    The 1st NTU-Tohoku U Symposium on Interdisciplinary AI and Human Studies 2017/12/23

  30. 雛形化による手続き的知識の汎化

    吉成未菜里, 横井祥, 乾健太郎

    情報処理学会第166回データベースシステム研究会ならびに電子情報通信学会データ工学研究会(食メディア研究会協賛) 2017/12/22

  31. Examining Macro-level Argumentative Structure Features for Argumentative Relation Identification.

    Tatsuki Kuribayashi, Paul Reisert, Naoya Inoue, Kentaro Inui

    第4回自然言語処理シンポジウム・第234回自然言語処理研究会 2017/12/20

  32. 文法誤り訂正の文単位評価におけるリファレンスレス手法の評価性能

    浅野広樹, 水本智也, 松林優一郎, 乾 健太郎

    第4回自然言語処理シンポジウム・第234回自然言語処理研究会 2017/12/20

  33. 人工知能の現在と未来

    乾健太郎

    市民のためのサイエンス講座 2017/12/17

  34. パネル討論

    乾健太郎

    Inter BEE Forum「災害情報とAI~データ・ジャーナリズムの視点から」 2017/11/17

  35. 記述答案の自動評価に向けて

    乾健太郎

    DiTTシンポジウム「AI時代の教育を考える」 2017/11/09

  36. カーネル法に基づく共起尺度

    横井祥, 福水健次, 小林颯介, 乾健太郎

    第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS) 2017/11/08

  37. . ファクトチェック・イニシアティブ+SmartNews+東北大によるファクトチェック支援技術の実証実験構想

    乾健太郎

    SmartNews メディアパートナーミーティング Vol.5 2017/11

  38. 発話の語の文体ベクトルの半教師あり学習.

    赤間怜奈, 横井祥, 渡邉研斗, 乾健太郎

    人工知能学会 音声・言語理解と対話処理研究会(SLUD)第81回研究会 第8回対話システムシンポジウム, Vol.2017-SIG-SLUD-B508-27, 2017/10/13

  39. 深い言語解析のための知識と推論

    乾健太郎

    第3回Language & Robotics 研究会 (LangRobo) 2017/10/07

  40. 自然言語処理のフロンティア.

    乾健太郎

    Astro-AI 第1回研究会 2017/09/26

  41. クラウドソーシングを系に組み込んだテキストからの関係知識抽出

    松田耕史, 岡崎直観, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  42. 自治体QAサービスのためのFAQの自治体間の横断的解析

    伊藤拓海, 鈴木正敏, 田然, 山口健史, 岡崎直観, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  43. 作業記憶とスクランブリングの関係性

    阿部香央莉, 折田奈甫, 門馬翔太

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  44. トピックに関する因果関係知識を利用した賛否分類

    塙一晃, 佐々木彬, 岡崎直観, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  45. マイクロブログを利用した評判分析に向けてのデータセット作成

    栗原理聡, 水本智也, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  46. 日本語メタファー表現に対する分散表現の評価と考察

    菊地凜, 松林優一郎, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  47. 発話スタイル空間の教師なし学習およびスタイル制御可能な対話システムの実現

    赤間怜奈, 渡邉研斗, 横井祥, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  48. カーネル密度推定に基づく関係予測

    横井祥, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  49. 数量表現と比較に着目した意味解析に向けて

    佐々木翔大, 田然, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  50. Dependency-based Compositional Semantics Vectorに基づく文脈付き選択選好モデル

    高橋諒, 松林優一郎, 中山周, 田然, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  51. Wikipedia を知識源に用いた文書検索と読解によるクイズ解答システム

    鈴木正敏, 松田耕史, 岡崎直観, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  52. 分散表現から感情極性は予測できるか?

    中村拓, 田然, 松田耕史, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  53. 大学入試の国語の記述式問題の自動採点に向けて

    水本智也, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  54. 文法誤り訂正のリファレンスレス評価における文単位評価

    浅野広樹, 水本智也, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  55. コノテーションに基づいた名詞の感情極性の予測

    白井穂乃, 田然, 松田耕史, 乾健太郎

    第12回NLP若手の会 シンポジウム 2017/09/03

  56. 人工知能・自然言語処理から見える産業のスマート化 〜人工知能ブームへの備え方〜.

    乾健太郎

    東北生産性本部平成29年度労使セミナー 2017/09

  57. 言葉がわかる人工知能をつくるには 〜自然言語処理の挑戦〜

    乾健太郎

    河合塾仙台校「知の広場」 2017/07/27

  58. 言葉がわかる人工知能をつくるには 〜言葉の不思議と自然言語処理の最前線〜

    乾健太郎

    東北大学オープンキャンパス模擬講義 2017/07/25

  59. Modelling Relations between Objects for Referring Expression Comprehension

    冉 文升, 田然, 岡崎直観, 乾健太郎

    第232回自然言語処理研究会 2017/07/19

  60. Commonsense Reasoning for Natural Language Discourse Understanding International-presentation

    Kentaro Inui

    Machano-informatics 2017/07

  61. Commonsense Reasoning for Natural Language Discourse Understanding

    乾健太郎

    Lecture in Machano-informatics, Tokyo University, 2017/07

  62. 言葉がわかる人工知能をつくるには 〜自然言語処理の挑戦〜

    乾健太郎

    渋谷教育学園幕張高等学校 2017/07

  63. 言葉がわかる人工知能をつくるには 〜自然言語処理の挑戦〜

    乾健太郎

    宮城県立富谷高校 2017/06

  64. 独立性尺度に基づく知識の粒度の教師なし推定

    横井祥, 持橋大地, 高橋諒, 岡崎直観, 乾健太郎

    第31回人工知能学会全国大会 2017/05/23

  65. メロディと歌詞の相関に基づく自動歌詞生成

    渡邉研斗, 松林優一郎, 深山覚, 中野倫靖, 後藤真孝, 乾健太郎

    第231回自然言語処理研究会・第116回音声言語情報処理研究会 2017/05/15

  66. 複単語表現を利用した因果関係推定モデルの改善

    佐々木翔大, 高瀬翔, 井之上直也, 岡崎直観, 乾健太郎

    第231回自然言語処理研究会・第116回音声言語情報処理研究会 2017/05/15

  67. 言葉がわかる人工知能をつくるには 〜自然言語処理の挑戦〜

    乾健太郎

    宮城第一高校 2017/05

  68. 従属性に基づく事態間関係知識の粒度調整

    横井祥, 持橋大地, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第23回年次大会 2017/03/13

  69. 人工知能・自然言語処理から見える産業のスマート化:人工知能ブームへの備え方

    乾健太郎

    仙台商工会議所 工業部会2 月常任委員会講演会 2017/02/10

  70. 自然言語処理のフロンティア「新たな数理科学の可能性に向けて:IoT・人工知能・量子ウォークとその周辺」

    乾健太郎

    横浜国立大学研究集会 2016/12/18

  71. カーネル法を用いた従属性の高い部分木ペアの教師なし推定

    横井祥, 持橋大地, 岡崎直観, 乾健太郎

    第19回情報論的学習理論ワークショップ 2016/11/17

  72. 文章の「行間」を読むコンピュータの実現を目指して

    乾健太郎

    日立ソリューションズ東日本事業化発表会 2016/11/10

  73. Commonsense Reasoning for Natural Language Discourse Understanding International-presentation

    乾健太郎

    Bilateral Workshop between Tohoku University and National Tsing Hua University 2016/10/25

  74. 「行間を読む」言語理解のための知識と推論

    乾健太郎, 関根聡

    第4回けいはんなエジソンの会 2016/10/03

  75. Computational models of commonsense reasoning for natural language discourse understanding International-presentation

    乾健太郎

    AEARU Web Technology and Computer Science Workshop 2016 2016/09/20

  76. 自然言語処理における深層ニューラルネットワーク

    岡崎直観

    Prometech Simulation Conference 2016 2016/09/09

  77. 言語処理における常識的知識の獲得・活用

    岡崎直観

    第32回ファジィシステムシンポジウム 2016/08/31

  78. seq2seqモデルに基づく略語の自動生成

    鶴田崇仁, 松田耕史, 岡崎直観, 乾健太郎

    第11回NLP若手の会 シンポジウム 2016/08

  79. 質問応答タスクの設定と文章読解モデルの比較・検討

    清野舜, 岡崎直観, 乾健太郎

    第11回NLP若手の会 シンポジウム 2016/08

  80. 独立性判定基準に基づく知識の汎化

    横井祥, 持橋大地, 岡崎直観, 乾健太郎

    第11回NLP若手の会 シンポジウム 2016/08

  81. 分散表現を用いた因果関係のモデル化

    佐々木翔大, 高瀬翔, 井之上直也, 岡崎直観, 乾健太郎

    第11回NLP若手の会 シンポジウム 2016/08

  82. 地理情報に対する実体験に焦点を当てた意見抽出に向けて

    栗原理聡, 水本智也, 松田耕史, 乾健太郎

    第11回NLP若手の会 シンポジウム 2016/08

  83. 共参照関係に基づく分散表現の共有と動的更新

    小林颯介, 岡崎直観, 乾健太郎

    第11回NLP若手の会 シンポジウム 2016/08

  84. 自然言語処理との付き合い方 〜災害対応とメディアを例に〜

    乾健太郎

    日本原子力学会HMS研究部会2016年度夏期セミナー 2016/07

  85. ツイート中の地理情報に対する時間的極性の自動推定

    珊瑚 彩主紀, 松田 耕史, 岡崎 直観, 乾 健太郎

    人工知能学会第30回全国大会 2016/06

  86. 因果関係に基づく雑談対話発話生成の試み

    佐藤 祥多, 井之上 直也, 乾 健太郎, 渡部 生聖, 樋口 佐和

    人工知能学会第30回全国大会 2016/06

  87. ストーリー展開と一貫性を同時に考慮した歌詞生成モデル

    渡邉 研斗, 松林 優一郎, 乾 健太郎, 深山 覚, 中野 倫靖, 後藤 真孝

    人工知能学会第30回全国大会 2016/06

  88. 交通オントロジーと説明生成に基づく交通危険予測

    高橋 諒, 井之上 直也, 栗谷 康隆, 山本 風人, 乾 健太郎

    人工知能学会第30回全国大会 2016/06

  89. Businnovare - PwC Technology Day -

    乾健太郎

    パネリスト 2016/06

  90. 関係代数の意味論に基づく含意関係認識

    田 然, 岡崎直観, 乾健太郎

    人工知能学会第30回全国大会 2016/06

  91. 言葉を理解する人工知能のいま 〜自然言語処理・人工知能から見える社会・産業のスマート化〜

    乾健太郎

    産学連携セミナー「第102回寺子屋せんだい」 2016/05

  92. 「拡張固有表表現+Wikipedia」データ

    関根聡, 安藤まや, 松田耕史, 鈴木正敏, 乾健太郎

    言語処理学会第22回年次大会 2016/03

  93. 利用物に関する知識のコーパスアノテーション

    上村明衣, 折田奈甫, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第22回年次大会 2016/03

  94. 画像説明文生成に向けた物体間の関係の認識

    村岡雅康, Sumit Maharjan, 齋藤真樹, 山口光太, 岡崎直観, 岡谷貴之, 乾健太郎

    言語処理学会第22回年次大会 2016/03

  95. 日本語Wikificationコーパスの構築に向けて

    Davaajav Jargalsaikhan, 岡崎直観, 松田耕史, 乾健太郎

    言語処理学会第22回年次大会 2016/03

  96. Wikipedia記事に対する拡張固有表現ラベルの多重付与

    鈴木正敏, 松田耕史, 関根聡, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第22回年次大会 2016/03

  97. An Ontology for Question-Answering on Minecraft

    Dumont Corentin, 田然, 乾健太郎

    言語処理学会第22回年次大会 2016/03

  98. 分散表現による文脈情報を用いた選択選好モデル

    大野雅之, 井之上直也, 松林優一郎, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第22回年次大会 2016/03

  99. 感情状態に基づく因果関係推論の一般化

    井之上直也, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第22回年次大会 2016/03

  100. 談話内における局所文脈の動的分散表現

    小林颯介, 田然, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第22回年次大会 2016/03

  101. 自然言語処理を活用した防災情報の整理と共有

    乾健太郎

    仙台防災未来フォーラム2016「『しなやかな社会』の情報通信ネットワークを目指して」 2016/03

  102. もしも災害で情報が混乱してしまったら 〜自然言語処理を活用した防災情報の整理と共有〜

    乾健太郎

    東北大学大学院情報科学研究科シンポジウム「『情報科学』から『防災』を考える」 2016/03

  103. 分散表現に基づく選択選好モデルの文脈化

    大野雅之, 井之上直也, 松林優一郎, 岡崎直観, 乾健太郎

    情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告 2016/01

  104. 自然言語処理・人工知能から見るビッグデータの今と未来

    乾健太郎

    第1回 ビッグデータ車座 in 仙台 2016/01

  105. 人工知能研究から見えるスマート社会の地平

    乾健太郎

    東北大学電気・情報系東京フォーラム 2015/11

  106. 言葉がわかる人工知能をつくる 〜自然言語処理の挑戦〜

    乾健太郎

    仙台一高 2015/10

  107. 言葉がわかるコンピュータをつくる 〜言葉の不思議と自然言語処理の最前線〜

    乾健太郎

    東北大学祭模擬講義 2015/10

  108. 大規模知識獲得で深化する自然言語処理のフロンティア

    乾健太郎

    モバイル・コンテンツ・フォーラム「モバイルビジネスの発展を実現する人工知能の活用とは」 2015/10

  109. 言葉がわかる人工知能をつくる 〜自然言語処理の挑戦〜

    乾健太郎

    宮城一高 2015/10

  110. Determining Argument Strength and Consistency using a Causality-based Knowledge Graph

    Paul Reisert, Naoya Inoue, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    第10回NLP若手の会 シンポジウム 2015/09

  111. ストーリー展開を考慮した自動歌詞生成システム

    渡邉研斗, 松林優一郎, 乾健太郎, 深山覚, 中野倫靖, 後藤真孝

    第10回NLP若手の会 シンポジウム 2015/09

  112. Wikipediaエントリの拡張固有表現階層への自動分類

    鈴木正敏, 松田耕史, 関根聡, 岡崎直観, 乾健太郎

    第10回NLP若手の会 シンポジウム 2015/09

  113. Exploring the Challenges of Entity Linking in Knowledge-based Question Answering

    周双双, 岡崎直観, 乾健太郎

    第10回NLP若手の会 シンポジウム 2015/09

  114. 審査委員としての視点による説明

    乾健太郎

    平成27年度科研費学内説明会 2015/09

  115. 言語コーパスへの重層的意味情報付与 〜自然言語処理から見たコーパス分析〜

    乾健太郎, 松林優一

    言語変化・変異研究ユニット第二回ワークショップ「コーパスからわかる言語の可変性と普遍性」 2015/09

  116. 自然言語処理による情報編集

    乾健太郎

    SmartNews Tech Night Vol.3 2015/08

  117. 「行間を読む」自然言語処理への挑戦 〜知識、学習、推論、そしてグラウンディング〜

    乾健太郎

    第18回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU) 2015/07

  118. 文間弱対立関係認識のためのNatural Logicの拡張

    大江貴裕, 水野淳太, 稲田和明, 乾健太郎

    人工知能学会第29回全国大会 2015/06

  119. ディベート人工知能における意見生成

    柳井孝介, 三好利昇, 柳瀬利彦, 佐藤美沙, 丹羽芳樹, Reisert Paul, 乾健太郎

    人工知能学会第29回全国大会 2015/06

  120. Bi-gram連接表と単語列変形規則に基づく回文自動生成

    清野舜, 渡邉研斗, 岡崎直観, 乾健太郎

    人工知能学会第29回全国大会 2015/06

  121. 関係知識獲得のための意味表現の学習

    高瀬翔, 岡崎直観, 乾健太郎

    人工知能学会第29回全国大会 2015/05

  122. Twitterを利用した地域毎の要望抽出

    栗原理聡, 佐々木彬, 松田耕史, 岡崎直観, 乾健太郎

    人工知能学会第29回全国大会 2015/05

  123. 物理モデルと論理推論の統合による運転シーンの潜在的危険の予測

    小林颯介, 井之上直也, 栗谷康隆, 近藤敏之, 安部克則, 奥野英一, 乾健太郎

    自動車技術会 2015年春季大会学術講演会講演予稿集 2015/05

  124. 単語分散表現のshift-reduce型構文解析への利用

    小松 広弥, 田 然, 岡崎 直観, 乾 健太郎

    情報処理学会研究報告 自然言語処理(NL) 2015/03

  125. キーワードの自動拡張に基づくイベント言及ツイートの収集

    五十嵐祐貴, 大野雅之, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第21回年次大会 2015/03

  126. Exploring Linguistic Features for Cross-document Named Entity Disambiguation

    周双双, Canasai Kruengkrai, 乾健太郎

    言語処理学会第21回年次大会 2015/03

  127. 言語処理のための仮説推論エンジン Phillip

    山本風人, 井之上直也, 乾健太郎

    言語処理学会第21回年次大会 2015/03

  128. 構成性に基づく関係パタンの意味計算

    高瀬翔, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第21回年次大会 2015/03

  129. Computationalizing a Toulmin Model for Argumentation Generation

    Paul Reisert, Naoya Inoue, Kentaro Inui, Toshihiko Yanase, Kohsuke Yanai

    言語処理学会第21回年次大会 2015/03

  130. 日本語述語項構造解析のための統語パターン分析

    中山周, 松林優一郎, 乾健太郎

    言語処理学会第21回年次大会 2015/03

  131. 機能表現に基づく日本語事実性解析

    成田和弥, 水野淳太, 上岡裕大, 菅野美和, 乾健太郎

    言語処理学会第21回年次大会 2015/03

  132. 形式意味論に基づく出来事間関係認識に向けて-リソース構築の展望とテンス「タ」のアノテーション

    宇津木舞香, 稲田和明, 金子貴美, 戸次大介, 乾健太郎

    言語処理学会第21回年次大会 2015/03

  133. Learning Visual Attributes from Image and Text

    Maharjan Sumit, 齋藤真樹, 山口光太, 岡崎直観, 岡谷貴之, 乾健太郎

    言語処理学会第21回年次大会 2015/03

  134. 大規模歌詞データからの潜在的トピック遷移のモデル化

    渡邉研斗, 松林優一郎, 乾健太郎, 後藤真孝

    情報処理学会 第77回全国大会予稿集 2015/03

  135. 日本語文における機能表現意味ラベル付与と事実性解析への効果

    上岡裕大, 成田和弥, 菅野美和, 水野淳太, 乾健太郎

    情報処理学会 第77回全国大会予稿集 2015/03

  136. 日本語文内で表現されるイベント間の時間的な順序関係の認識

    稲田和明, 松林優一郎, 乾健太郎

    情報処理学会 第77回全国大会予稿集 2015/03

  137. 自然言語処理から見える知能情報技術の近未来

    乾健太郎

    JASA東北 知能情報フェスタ 2015/03

  138. ビッグデータで加速する自然言語処理

    乾健太郎

    東北IT推進機構 勉強会 2015/03

  139. 自然言語処理の立場から見た近未来

    乾健太郎

    情報処理学会第77回全国大会「トップランナーが語るITの未来」 2015/03

  140. Modeling "Reading between the Lines" Based on Scalable and Trainable Abduction and Large-scale Knowledge Acquisition

    Kentaro Inui

    Workshop on Deep and Large-Scale Semantic Processing: The Way Ahead 2015/03

  141. 計算機によるデータに基づく言い換え

    乾健太郎

    第6回産業日本語研究会・シンポジウム 2015/02

  142. 場所参照表現タグ付きコーパスの構築と評価

    松田耕史, 佐々木 彬, 岡崎直観, 乾健太郎

    情報処理学会研究報告 自然言語処理(NL) 2015/01

  143. Modeling "Reading between the Lines" Based on Scalable and Trainable Abduction and Large-scale Knowledge Acquisition

    Kentaro Inui

    NII Shonan Meeting Seminar 057: Towards Explanation Production Combining Natural Language Processing and Logical Reasoning 2014/11

  144. 言葉がわかるコンピュータを創るには 〜言葉の不思議と自然言語処理の最前線〜

    乾健太郎

    東北大学祭模擬講義 2014/11

  145. 実用的な自動歌詞生成に向けて

    渡邉研斗, 松林優一郎, 乾健太郎, 後藤真孝

    第9回NLP若手の会 シンポジウム 2014/09

  146. 述部機能表現に対する意味ラベル付与と事実性解析への適用

    上岡裕大, 菅野美和, 成田和弥, 水野淳太, 乾健太郎

    第9回NLP若手の会 シンポジウム 2014/09

  147. 共参照解析のための事象間関係知識の一般化に向けて

    井之上直也, 杉浦純, Canasai Kruengkrai, 乾健太郎

    第9回NLP若手の会 シンポジウム 2014/09

  148. Word2vecの並列実行時の学習速度の改善

    岡崎直観, 乾健太郎

    情報処理学会研究報告 自然言語処理(NL) 2014/07

  149. 近似頻度計測手法を用いた大規模データからの関係獲得

    高瀬翔, 岡崎直観, 乾健太郎

    情報処理学会研究報告 自然言語処理(NL) 2014/07

  150. 述部機能表現に対する意味ラベル付与

    上岡裕大, 成田和弥, 水野淳太, 乾健太郎

    情報処理学会 第216回自然言語処理研究会・第101回 音声言語情報処理研究会 2014/05

  151. インターネット上の当選運動・落選運動の分析

    船木洋晃, 佐々木彬, 岡崎直観, 乾健太郎, 深田陽介, 竹下隆一郎, 田森秀明, 野澤博

    人工知能学会第28回全国大会 2014/05

  152. ビッグデータ時代の自然言語処理

    乾健太郎

    テレコムサービス協会東北支部セミナー 2014/05

  153. 知のメディアへ:自然言語処理からの展開

    乾健太郎

    人工知能学会全国大会特別セッション「人間と調和した創造的協働を実現する知的情報処理システム」 2014/05

  154. 曖昧になる境界、散り散りになる課題

    乾健太郎

    言語処理学会第20回年次大会ワークショップ「自然言語処理の発展に向けた情報共有・討論」 2014/03

  155. 高速な類似度計算手法による関係パタンのクラスタリング

    高瀬翔, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第20回年次大会 2014/03

  156. 場所参照表現のグラウンディングに向けて

    佐々木彬, 五十嵐祐貴, 渡邉陽太郎, 乾健太郎

    言語処理学会第20回年次大会 2014/03

  157. 同一文内の表現対を対象とした日本語における時間関係認識

    稲田和明, 松林優一郎, 乾健太郎

    言語処理学会第20回年次大会 2014/03

  158. 統計的日本語述語項構造解析のための素性設計再考

    松林優一郎, 乾健太郎

    言語処理学会第20回年次大会 2014/03

  159. An Investigation of Evidence Relations within Social Media Conversations

    Paul Reisert, Junta Mizuno, Miwa Kanno, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    言語処理学会第20回年次大会 2014/03

  160. 大局的な構造を考慮した歌詞自動生成システムの提案

    渡邉研斗, 松林優一郎, 乾健太郎, 後藤真孝

    言語処理学会第20回年次大会 2014/03

  161. 共参照解析における事象間関係知識の適用

    杉浦純, 井之上直也, 乾健太郎

    言語処理学会第20回年次大会 2014/03

  162. 共参照解析のための事象間関係知識の文脈化

    井之上直也, 杉浦純, 乾健太郎

    言語処理学会第20回年次大会 2014/03

  163. 実世界指向情報構造化支援のための情報抽出技術

    渡邉陽太郎, 佐々木彬, 五十嵐祐貴, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第20回年次大会 2014/03

  164. ガウス分布による単語と句の意味の分布的表現

    島岡聖世, 村岡雅康, 山本風人, 渡邉陽太郎, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第20回年次大会 2014/03

  165. 係り受け関係を用いた句ベクトルの生成

    村岡雅康, 島岡聖世, 山本風人, 渡邉陽太郎, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第20回年次大会 2014/03

  166. ソーシャルメディア時代のソーシャルリスニング

    乾健太郎

    仙台泉倫理法人会モーニングセミナー 2014/01

  167. 情報信頼性の検証への自然言語処理的アプローチ

    乾健太郎, 岡崎直観

    人工知能学会第69回言語・音声理解と対話処理研究会(SIG-SLUD) 2013/12

  168. ビッグデータから知をつむぐ自然言語処理

    乾健太郎

    第13回東北大学-NTT技術交流会 2013/12

  169. 日本語述語項構造アノテーションに関わる諸問題の分析

    松林優一郎, 飯田龍, 笹野遼平, 横野光, 松吉俊, 藤田篤, 宮尾祐介, 乾健太郎

    情報処理学会 第214回自然言語処理研究会 2013/11

  170. ツイッター分析に基づく福島県産桃に対する風評の実態解明とその対策

    岡崎直観, 佐々木彬, 乾健太郎, 阿部博史, 石田望

    第26回日本リスク研究学会年次大会 2013/11

  171. 言葉が少しわかるようになったコンピュータの使い方

    乾健太郎

    仙台エコーライオンズクラブ 2013/11

  172. ビッグデータから知をつむぐ自然言語処理

    乾健太郎

    東北大学 電気・情報 東京フォーラム 2013/11

  173. ビッグデータと対話する自然言語処理

    乾健太郎

    お茶の水女子大学情報科学科 理学総論 2013/11

  174. 自然言語処理から見たビッグデータの可能性

    乾健太郎

    ITCみやぎ・SAAJ東北・JISTA東北ワークショップ2013 2013/10

  175. 「行間を読む」自然言語処理への挑戦

    乾健太郎

    豊田工業大学第9回ジョイントCSセミナー 2013/10

  176. ソーシャルメディア時代のソーシャルリスニング

    乾健太郎

    仙台青葉倫理法人会モーニングセミナー 2013/10

  177. 防災情報データベース化支援システム

    渡邉陽太郎, 乾健太郎

    ALAGIN & NLP若手の会 合同シンポジウム 2013/09

  178. Acquisition of Inference Rules for Distinct Relative Entities

    Daiqin, Naoya Inoue, Kentaro Inui, Naoaki Okazaki

    ALAGIN & NLP若手の会 合同シンポジウム 2013/09

  179. 事実性解析における否定のスコープ解析

    成田和弥, 水野淳太, 乾健太郎

    ALAGIN & NLP若手の会 合同シンポジウム 2013/09

  180. ツイッターからの社会の「論点」を探る

    渡邉研斗, 岡崎直観, 乾健太郎

    ALAGIN & NLP若手の会 合同シンポジウム 2013/09

  181. 拡張モダリティ解析器の試作と課題分析

    水野淳太, 成田和弥, 乾健太郎, 大竹清敬, 鳥澤健太郎

    ALAGIN & NLP若手の会 合同シンポジウム 2013/09

  182. 耐災害ICTを目指す自然言語処理

    乾健太郎

    東北大学電気通信研究機構シンポジウム 2013/07

  183. 自然言語処理によるネット情報分析、およびツイート分析と報道

    乾健太郎, 岡崎直観

    三金会 2013/07

  184. ビッグデータと対話する自然言語処理

    乾健太郎

    東京大学大学院情報理工学研究科コンピュータ科学専攻講演会 2013/07

  185. 機械学習に基づくマイクロブログ上のテキストの正規化

    佐々木彬, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    人工知能学会第27回全国大会 2013/06

  186. マイクロブログにおける同意・反論関係を用いた情報信頼度推定

    佐藤雅宏, 岡崎直観, 乾健太郎

    人工知能学会第27回全国大会 2013/06

  187. ウェブ文書の構造を利用した場所名・住所ペアの獲得

    佐藤貴大, 岡崎直観, 乾健太郎

    人工知能学会第27回全国大会 2013/06

  188. 文章構造を用いたWhy型質問応答システム

    車智修, 鍋島啓太, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    人工知能学会第27回全国大会 2013/06

  189. ビッグデータ時代の自然言語処理

    乾健太郎

    東北データベースソサエティ 2013/06

  190. 大学でワクワクするためのいくつかのヒント 〜言葉がわかるコンピュータの話とともに〜

    乾健太郎

    仙台第三高等学校 2013/05

  191. 語彙知識と構成性に基づく日本語事実性解析

    成田和弥, 水野淳太, 乾健太郎

    言語処理学会第19回年次大会 2013/03

  192. Twitter上での誤情報と訂正情報の自動分類

    渡邉研斗, 鍋島啓太, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第19回年次大会 2013/03

  193. マイクロブログからの誤情報の発見と集約

    鍋島啓太, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第19回年次大会 2013/03

  194. ソーシャルメディア上の発言とユーザー間の関係を利用した批判的ユーザーの抽出

    高瀬翔, 村上明子, 榎美紀, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第19回年次大会 2013/03

  195. 数量の大小の自動判定:「彼は身長が2mある」は高いか低いか

    成澤克麻, 渡邉陽太郎, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第19回年次大会 2013/03

  196. 効率的な推論処理のための日本語文の論理式変換に向けて

    稲田和明, 松林優一郎, 井之上直也, 乾健太郎

    言語処理学会第19回年次大会 2013/03

  197. オートエンコーダにおける単語ベクトルの学習

    島岡聖世, 山本風人, 乾健太郎

    言語処理学会第19回年次大会 2013/03

  198. 文節間限定関係に基づく文間弱対立関係認識

    大西真輝, 水野淳太, 福原裕一, 渡邉陽太郎, 乾健太郎

    言語処理学会第19回年次大会 2013/03

  199. Exploiting Dependency Context Gazetteers for Named Entity Recognition

    Han-Cheol Cho, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    言語処理学会第19回年次大会 2013/03

  200. ネット情報の信頼性分析を支援する言語処理技術

    乾健太郎

    情報処理学会 第75回全国大会 2013/03

  201. Twitterにおける誤情報の拡散収束過程の可視化

    渡邉研斗, 鍋島啓太, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    情報処理学会 第75回全国大会予稿集 2013/03

  202. 訂正パターンに基づく誤情報の抽出と集約

    鍋島啓太, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    情報処理学会 第75回全国大会予稿集 2013/03

  203. マイクロブログユーザからの現地被災者抽出の技術的支援

    水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    情報処理学会 第75回全国大会予稿集 2013/03

  204. 返信・非公式リツイートで表明される論述関係の認識

    大和田裕亮, 岡崎直観, 乾健太郎, 石塚満

    情報処理学会 第75回全国大会予稿集 2013/03

  205. 言葉がわかるコンピューターはどこまでできたか 〜言葉の不思議と自然言語処理の最前線

    乾健太郎

    東北大学サイエンスカフェ 2013/02

  206. ビッグデータ時代の自然言語処理

    乾健太郎

    鹿児島大学情報工学科先端科学特別講義 2013/02

  207. 「被災者」ツィートに見る東日本大震災発生1週間の災害対応過程の分析

    佐藤翔輔, 今村文彦, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    平成24年度東北地域自然災害科学研究集会 2012/12

  208. Online Large-margin Weight Learning for First-order Logic-based Abduction

    Naoya Inoue, Kazeto Yamamoto, Yotaro Watanabe, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui

    In Proceedings of the 15th Information-Based Induction Sciences Workshop 2012/11

  209. 言葉が少しわかるようになったコンピュータの使い方

    乾健太郎

    仙台はなもく七三会 2012/11

  210. 重み付き仮説推論における部分的な正解仮説からの識別学習

    山本風人, 井之上直也, 渡邉陽太郎, 岡崎直観, 乾健太郎

    NLP若手の会 第7回シンポジウム 2012/09

  211. 命題ネット構築にむけて

    鍋島啓太, 水野淳太, 渡邉陽太郎, 岡崎直観, 乾健太郎

    NLP若手の会 第7回シンポジウム 2012/09

  212. 単語間関係に基づく含意関係認識

    水野淳太, 隅田飛鳥, 乾健太郎

    NLP若手の会 第7回シンポジウム 2012/09

  213. 談話関係認識への連想情報の応用

    杉浦純, 井之上直也, 乾健太郎

    NLP若手の会 第7回シンポジウム 2012/09

  214. 名詞カテゴリからの関係知識獲得に向けて

    高瀬翔, 岡崎直観, 乾健太郎

    NLP若手の会 第7回シンポジウム 2012/09

  215. Extending ILP-based Abductive Inference with Cutting Plane Inference

    Naoya Inoue, Kentaro Inui

    In IPSJ SIG Technical Reports 2012/09

  216. Natural Logicと条件付確率場の融合による構成的文間関係認識

    渡邉陽太郎, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    情報処理学会研究報告 2012/09

  217. ネット情報の信頼性分析を支援する言語処理技術

    乾健太郎

    第86回デジタルドキュメント研究会 2012/07

  218. 誤差逆伝播を利用した重み付き仮説推論の教師あり学習

    山本風人, 井之上直也, 渡邊陽太郎, 岡崎直観, 乾健太郎

    情報処理学会研究報告 2012/05

  219. 数量表現を伴う文における含意関係認識の課題分析

    成澤克麻, 渡邉陽太郎, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第18回年次大会論文集 2012/03

  220. Web文書からの人の安全・危険に関わる情報の抽出

    岡崎直観, 成澤克麻, 乾健太郎

    言語処理学会第18回年次大会論文集 2012/03

  221. 英作文支援のための用例検索システムの構築

    高松優, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第18回年次大会論文集 2012/03

  222. 冠詞誤り訂正時における訂正根拠の提示

    梅澤次郎, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第18回年次大会論文集 2012/03

  223. 隠れ変数を持つ識別モデルによる文間意味関係の学習

    渡邉陽太郎, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第18回年次大会論文集 2012/03

  224. 意味カテゴリの階層関係を活用した集合拡張

    高瀬翔, 岡崎直観, 乾健太郎

    言語処理学会第18回年次大会論文集 2012/03

  225. 説明生成に基づく談話構造解析の課題分析

    杉浦純, 井之上直也, 乾健太郎

    言語処理学会第18回年次大会論文集 2012/03

  226. 大規模世界知識を用いた仮説推論による談話解析の課題と対策

    井之上直也, 乾健太郎, Ekaterina Ovchinnikova, Jerry R Hobbs

    言語処理学会第18回年次大会論文集 2012/03

  227. 大規模言語資源時代の意味談話処理

    乾健太郎

    言語処理学会第18回年次大会チュートリアル講演 2012/03

  228. Toward deep processing of language in the era of large-scale knowledge resources: Time for formal semantics to meet NLP again

    Kentaro Inui

    In Proceedings of the 8th International Workshon on Logic and Engineering of Natural Language Semantics (LENLS8) 2011/12

  229. 日本語事実性解析課題の経験的分析

    成田和弥, 水野淳太, 乾健太郎

    情報処理学会研究報告 第204回自然言語処理研究会 2011/11

  230. 事実性解析のその後

    成田和弥, 乾健太郎

    機能表現・文末表現に関するワークショップ 2011/10

  231. Scalable Abduction for Deep NLP

    Kentaro Inui, Naoya Inoue

    Workshop 'Perspectives on Processing Japanese' 2011/10

  232. 日本語事実性解析課題の経験的分析

    成田和弥, 水野淳太, 乾健太郎

    NLP若手の会 第6回シンポジウム 2011/09

  233. 大規模語彙知識を用いた仮説推論による文章理解モデルの構築に向けて

    杉浦純, 井之上直也, 乾健太郎

    NLP若手の会 第6回シンポジウム 2011/09

  234. Evidence Evaluation Using Argument Schemes

    Eric Nichols, Kentaro Inui

    NLP若手の会 第6回シンポジウム 2011/09

  235. 文間関係認識における意味的関係の分析

    水野淳太, 乾健太郎

    NLP若手の会 第6回シンポジウム 2011/09

  236. An ILP Formulation of Abductive Inference for Discourse Interpretation

    Naoya Inoue, Kentaro Inui

    In IPSJ SIG Technical Reports 2011/09

  237. Scalable Abduction for Deep NLP

    Kentaro Inui, Naoya Inoue

    The Shonan Meeting on Knowledge-leveraged Computational Thinking through Natural Language Processing and Statistical Logic 2011/09

  238. 大規模言語資源に基づくWeb情報の組織化

    乾健太郎

    ALAGINシンポジウム2011 2011/09

  239. ネット情報の信頼性を検証するための技術的支援

    乾健太郎

    情報アクセスシンポジウム2011 2011/09

  240. Toward Plan Recognition in Discourse Using Large-Scale Lexical Resources.

    Naoya Inoue

    The Seventeenth Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing. 2011/03/07

  241. 言論マップ生成技術の現状と課題

    水野 淳太, Eric Nichols, 渡邉 陽太郎, 村上 浩司, 松吉 俊, 大木 環美, 松本 裕治

    言語処理学会第17回年次大会 2011/03/07

  242. Toward Evidence Search.

    Eric Nichols, Junta Mizuno, Yotaro Watanabe

    Proceedings of The Seventeenth Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing 2011/03/07

  243. 大規模Web情報分析のための分析対象ページの段階的選択.

    赤峯享, 加藤義清, 川田拓也, レオン末松豊インティ, 河原大輔, 黒橋禎夫

    言語処理学会第17回年次大会 2011/03/07

  244. 情報分析システムWISDOMのユーザ評価とその分析.

    川田拓也, 赤峯享, 河原大輔, 加藤義清, 黒橋禎夫, 木俵豊

    言語処理学会第17回年次大会 2011/03/07

  245. Web文書の時間・論理関係分析に基づく情報信頼性判断支援システムの開発と実証実験.

    岡嶋穣, 河合剛巨, 中澤聡, 村上浩司, 松吉俊, 水野淳太, エリック・ニコルズ, 渡邉陽太郎, 渋木英潔, 中野正寛, 宮崎林太郎, 石下円香, 森辰則

    言語処理学会第17回年次大会. 2011/03/07

  246. 自然言語処理の新展開とウェブ情報編集の未来像

    東北大学大学院国際文化研究科第11回「言語・脳・認知」コロキアム 2010/12

  247. 文間の弱い対立関係の認識

    大木 環美, 村上 浩司, 松吉 俊, 水野 淳太, 乾 健太郎, 松本 裕治

    情報処理学会研究報告 第199回自然言語処理研究会 2010/11

  248. 大規模言語/世界知識に基づく次世代Web情報分析

    電子情報通信学会コンピュテーション研究会 2010/10

  249. コーパスへの意味的注釈の重層的付与

    英語コーパス学会第36回大会シンポジウム「コーパスにおける言語的注釈と自然言語処理技術」 2010/10

  250. コミュニケーションの条件と言語情報編集技術

    東北大学情報科学研究科第4回総合科学を考えるセミナー 2010/10

  251. Toward Evidence Search

    Eric Nichols, Kentaro Inui

    NLP若手の会 第5回シンポジウム 2010/09

  252. 文間関係認識における局所構造アライメントの有効性

    水野 淳太, 増田 祥子, 村上 浩司, 渡邉 陽太郎, 乾 健太郎

    NLP若手の会 第5回シンポジウム 2010/09

  253. 文章に潜在する書き手の心的状態の推定に向けて

    井之上直也, 乾健太郎

    NLP若手の会 第5回シンポジウム 2010/09

  254. 帰属文書数に基づくWebページ情報発信者の専門性分析

    加藤義清, 乾健太郎, 黒橋禎夫

    情報処理学会情報基礎とアクセス技術研究会 2010/07

  255. 大規模知識に基づく言語情報処理と次世代ウェブ情報編集の可能性

    北海道大学大学院情報科学研究科GCOE講演会 2010/06

  256. 大規模言語/世界知識に基づくWeb情報編集の高度化.

    電子情報通信学会思考と言語研究会 2010/05

  257. 文間関係認識のための局所構造アライメント

    水野淳太, 後藤隼人, 渡邉陽太郎, 村上浩司, 松本裕治

    第196回自然言語処理研究会 2010/05

  258. 日本語文章における直接照応及び間接照応の統合的解析

    井之上直也, 飯田龍, 松本裕治

    情報処理学会第72回全国大会 2010/03

  259. 文間意味的関係認識による言論マップ生成

    村上浩司, 水野淳太, 後藤隼人, 大木環美, 松吉俊, 松本裕治

    言語処理学会第16回年次大会 2010/03

  260. 文間の限定関係認識:課題設計および分析と予備実験

    大木環美, 村上浩司, 水野淳太, 増田祥子, 松本裕治

    言語処理学会第16回年次大会 2010/03

  261. 文間関係認識のための構造的アライメント

    後藤隼人, 水野淳太, 村上浩司, 松本裕治

    言語処理学会第16回年次大会 2010/03

  262. モダリティ、真偽情報、価値情報を統合した拡張モダリティ解析

    江口萌, 松吉俊, 佐尾ちとせ, 松本裕治

    言語処理学会第16回年次大会 2010/03

  263. Web ページの情報発信構成の同定

    加藤義清, 河原大輔, 黒橋禎夫

    言語処理学会第16回年次大会 2010/03

  264. Web 情報の俯瞰的把握のための主要・対比・対立文の抽出と集約.

    河原大輔, 黒橋禎夫

    言語処理学会第16回年次大会 2010/03

  265. Web情報分析のための大規模Webページの収集・選択・検索

    赤峯享, 加藤義清, 河原大輔, レオン末松豊インティ, 新里圭司, 黒橋禎夫, 木俵豊

    言語処理学会第16回年次大会 2010/03

  266. 機械翻訳研究の課題と新方式の展望

    乾健太郎

    機械翻訳シンポジウム 2009/10

  267. 次世代Web情報編集のための言語情報処理技術

    乾健太郎

    ニフティ技術講演会 2009/10

  268. 日本語書き言葉コーパスへの重層的意味情報付与 〜照応・共参照,述語項構造,モダリティ,談話関係〜,

    飯田龍

    科研費特定研究「日本語コーパス」平成21年度全体会議 2009/09

  269. 日本語文章の事象に対する判断情報アノテーション

    江口萌, 松吉俊, 佐尾ちとせ, 松本裕治

    情報処理学会研究報告, 自然言語処理研究会 2009/09

  270. Webページの大規模収集・検索基盤

    赤峯享, 加藤義清, 河原大輔, 新里圭司, 黒橋禎夫, 木俵豊

    情報処理学会研究会 2009/07

  271. 隠れ変数を持つ条件付き確率場による依存構造木の評価極性分類

    中川哲治, 黒橋禎夫

    情報処理学会研究報告, 自然言語処理研究会 2009/07

  272. 複数文書から抽出した言明間の意味的関係の整理と関係付与

    村上浩司, 増田祥子, 松吉俊, Eric Nichols, 松本裕治

    情報処理学会研究報告, 自然言語処理・言語理解とコミュニケーション合同研究会 2009/07

  273. コンピュータが言葉の意味を理解できると何が変わるか? --検索エンジンを超えるもの--

    乾健太郎

    NTTコミュニケーション科学基礎研究所未来想論 2009/06

  274. 言語情報編集と意味処理基盤

    乾健太郎

    大阪市立大学大学院創造都市研究科ワークショップ 2009/06

  275. SIGVerse:身体的認知・運動を伴う社会エージェントのためのシミュレータープラットフォーム

    稲邑哲也, 柴田智広, 瀬名秀明, 橋本敬, 川合伸幸, 宮下敬宏, 櫻井圭記, 清水正宏, 大武美保子, 細田耕, 梅田聡, 乾健太郎

    人工知能学会全国大会 2009/06

  276. 社会的インタラクションを実装可能なシミュレータープラットフォーム 〜SIGVerse: 社会的知能発生シミュレータ〜.

    稲邑哲也, 柴田智広, 瀬名秀明, 橋本敬, 川合伸幸, 宮下敬宏, 櫻井圭記, 清水正宏, 大武美保子, 細田耕, 梅田聡, 乾健太郎

    日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 2009/05

  277. 指定指示・代行指示を区別した指示連体詞の照応解析

    井之上直也, 飯田龍, 松本裕治

    言語処理学会第15回年次大会 2009/03

  278. 言明間の意味的関係の体系化とコーパス構築

    村上浩司, 増田祥子, 松吉俊, 松本裕治

    言語処理学会第15回年次大会 2009/03

  279. みんなの経験:ブログから抽出したイベントおよびセンチメントのDB化

    阿部修也, 江口萌, 隅田飛鳥, 大崎梓

    言語処理学会第15回年次大会 2009/03

  280. Constructing a Scientific Blog Corpus for Information Credibility Analysis

    Eric Nichols, Koji Murakami, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto

    言語処理学会第15回年次大会 2009/03

  281. ウェブニュースを利用した雑談対話システム

    水野淳太, 松本裕治

    人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会 2009/03

  282. 雑談対話のための評価表現を利用する相槌.

    清水友裕, 松本裕治

    人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会 2009/03

  283. 根拠情報抽出の課題設計と予備実験

    飯田龍, 松本裕治

    言語処理学会第15回年次大会 2009/03

  284. 日本語文のモダリティ・極性情報を捉えるために.

    佐尾ちとせ, 江口萌, 松吉俊

    言語処理学会第15回年次大会 2009/03

  285. 記念パネル討論「情報科学の最前線:AIの進化がもたらす人間社会へのインパクトに迫る」

    乾健太郎

    東北大学情報科学研究科創立30周年記念行事

  286. 言語処理の人工知能最前線 〜最先端の技術開発と社会実装〜

    乾健太郎

    工学院大学情報学先端技術特別講義

  287. How can We Build Trust in Automated Writing Evaluation?

    Kentaro Inui

  288. 自然言語処理によるライティング自動評価

    乾健太郎

    情報科学研究科シンポジウム

  289. Explainability in Automated Writing Evaluation

    Kentaro Inui

    COLING 2022

  290. AI はいつか言葉を理解するか? 〜言語から見る人工知能の現在と未来〜

    乾健太郎

    Workshop on ExploreCSR @Tohoku University

  291. 言語処理の人工知能最前線 〜最先端の技術開発と社会実装〜

    乾健太郎

    工学院大学情報学先端技術特別講義

  292. 自然言語処理(AI 添削)の最前線 ~仕組み、活用事例、現状と課題点~

    乾健太郎

    日本能率協会

  293. ディベートの自動評価は可能か?:学習するAIと言葉の理解

    乾健太郎

    一般社団法人パーラメンタリーディベート人財育成協会第1回キーノートディベート

  294. 自然言語アセスメント:自然言語処理からの試み

    乾健太郎

    Ed-AI研究会第2回シンポジウム「Ed-AIが生みだす未来の教育」

  295. 読み書きの支援/診断技術と読み書き

    乾健太郎

    第13回産業日本語研究会・シンポジウム

  296. 言語で説明できるAI実現への道のり

    乾健太郎

    東北大学未来型医療創造卓越大学院セミナー

  297. 言語で説明できるAIへの道のり

    乾健太郎

    東北大学 電気・情報 産学官フォーラム2021

  298. ファクトチェックの技術支援:自然言語処理から見た現状と展望

    乾健太郎

    東北大学ヨッタインフォマティクス研究センター研究会

  299. 自然言語理解への道のり

    乾健太郎

    JST/CRDSワークショップ「深層学習と知識・記号推論の融合によるAI基盤技術の発展」

  300. Natural Language Understanding and Assessment

  301. New Challenges in Natural Language Assessment

    The 19th China-Japan Natural Language Processing Collaboration Promotion Conference (CJNLP2019)

  302. 言葉がわかる人工知能をつくるには〜言葉の不思議と自然言語処理の最前線〜

    乾健太郎

    東北管区警察局

  303. 自然言語処理のフロンティア 深層学習のインパクトと活用方法

    乾健太郎

    土木学会 構造工学でのAI活用に関する研究小委員会

  304. 言葉がわかる人工知能をつくる〜自然言語処理の挑戦〜

    乾健太郎

    河合塾 『知の広場』

  305. 言論マップ、ファクトチェック: 自然言語処理技術によるアプローチ

    乾健太郎

    JST/CRDS 公開ワークショップ 「意思決定のための情報科学 ~情報氾濫・フェイク・分断に立ち向かうことは可能か~」.

  306. ネットの誤情報に対する自然言語処理からのアプローチ

    乾健太郎

    総務省プラットフォームサービスに関する研究会

  307. AIはいつか言葉を理解するか? 〜言語から見る人工知能の現在と未来〜

    乾健太郎

    宮城県宮城第一高等学校講義

  308. 自然言語処理研究から見える人工知能の現在と未来

    乾健太郎

    宮城県高等学校進路指導研究会春季総会

  309. ネットの誤情報に対する自然言語処理からのアプローチ

    乾健太郎

    シンポジウム「フェイクニュースとどう向き合うか――メディアの現場と社会科学・情報科学の対話」,

  310. 言葉がわかる人工知能をつくる

    乾健太郎

    東北大学工学部 in 東京

  311. ラーニングアナリティクス×自然言語処理

    乾健太郎

    日本学術会議公開シンポジウム「ラーニングアナリティクスによるエビデンスに基づく教育に関する国際シンポジウム」

  312. 自然言語テキストの理解と評価

    乾健太郎

    第2回 自然言語処理の中長期研究構想を論じる会(第239回自然言語処理研究会)

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Industrial Property Rights 5

  1. 危険予測装置、運転支援システム

    井之上直也, 奥野英一, 安部克則, 近藤敏之, 栗谷康隆, 乾健太郎

    Property Type: Patent

  2. 管理装置、管理方法及び管理プログラム

    小阪尚子, 上江洲愛, 爰川知宏, 乾健太郎, 山口健史

    Property Type: Patent

  3. 危機対応支援装置及び危機対応支援方法

    上江洲愛, 小阪尚子, 爰川知宏, 乾健太郎, 山口健史

    Property Type: Patent

  4. 危機対応マネジメント装置

    上江洲愛, 小阪尚子, 爰川知宏, 種茂文之, 乾健太郎, 山口健史

    Property Type: Patent

  5. 対話処理装置

    乾健太郎, 井之上直也, 佐藤祥多, 渡部生聖, 樋口佐和

    Property Type: Patent

Research Projects 22

  1. Computational Modeling of Argumentation Understanding

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research

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

    Institution: Tohoku University

    2022/04/01 - 2027/03/31

  2. Study on construction of factchecking system as effective countermeasure against dis- & mis-information

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research

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

    Institution: Waseda University

    2019/04/01 - 2023/03/31

  3. Sentence translation mechanism equipped with an explainable process based on real-world and linguistic knowledge

    Suzuki Jun

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research

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

    Institution: Tohoku University

    2019/04/01 - 2022/03/31

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    Realizing a text generation mechanism at the human level is one of the most critical and challenging unsolved problems in artificial intelligence and natural language processing research. While current methods based on deep neural networks can generate fluent sentences, a new problem, the erroneous generation problem, has been pointed out. In this study, to solve the erroneous generation problem and reveal the mechanism of its occurrence, we have developed several methods, such as an example-based method to detect reasons for erroneous generation, and an improved natural language analysis system for analyzing erroneous generations.

  4. 論理推論・機械学習・物理計算の融合によって「行間を読む」談話解析モデル Competitive

    乾 健太郎

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金 基盤研究(A)

    2015 - 2018

  5. Higher-order literacy and critical thinking ability of 21st-century citizens: Assessment and teaching

    Kusumi Takashi, KOYASU Masuo, MICHITA Yasushi, MANALO Emmanuel, HAYASHI Hajimu, HIRAYAMA Rumi, NOBUHARA Yukihiro, SAKAGAMI Masamichi, HARA Saku, MIURA Asako, OGURA Kanayo, INUI Kentaro, TANAKA Yuko, OGUCHI Mineki

    Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research

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

    Institution: Kyoto University

    2011/04/01 - 2016/03/31

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    This project is divided into three units. Unit 1-1, “Assessment of civil literacy and critical thinking,” develops the tools to assess civil literacy and critical thinking and explores them using survey data on several citizens. Unit 1-2, “Educational program and practice for critical thinking,” examines the effects of several activities based on interaction among high school and university students to improve critical thinking. Unit 2, “Neuroscience literacy and science communication,” explores reasoning and emotion based on the philosophy and neurobiology method and examines science communication through citizens’ activities. Unit 3, “Internet literacy and information credibility evaluation,” explores information credibility, evaluation of radiation risk, and internet literacy using five-wave panel survey data on the residents who lived both near and far from the Fukushima nuclear plant disaster site and develops the information credibility analysis system.

  6. ネット上の医療・健康情報の健全な利活用を可能にするヘルスリテラシー支援環境 Competitive

    乾 健太郎

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(基盤研究(A), 基盤研究(A))

    2011 - 2014

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    本研究では,ネットユーザの情報信憑性判断を支援し,その能力を育成するヘルスリテラシー支援環境の研究開発を行うもので,本年度は次の3つの研究項目に取り組んだ.(A)相対言論空間生成(乾,岡崎,渡邉)・医療・健康情報に関連するWeb文書を数百万ページの規模で収集したドメインコーパスを用意し,これと医療関連知識ベースであるライフサイエンス辞書を用いて,種々の言語解析モジュールを医療・健康情報ドメインにチューニングした.・ドメインコーパスの一部に文脈情報や言明間関係を人手で付与した注釈付きコーパスを作成した.これにより,文脈処理や言明間関係の仕様を医療・健康情報ドメインに適応させる.得られた注釈付きコーパスは,今後モデルの訓練・評価用データとして用いる予定である.・現在の文間関係認識モジュールを医療・健康情報ドメインにチューニングする.(B)ヘルスリテラシー支援環境(乾,楠見)・ドメインチューニングした文間関係認識モジュールをベースに想定し,ヘルスリテラシー支援環境の基本設計を行った.(C)ヘルスリテラシーの支援・教育方法(楠見)・一般市民および患者・家族を対象とする大規模なネット行動調査を行うための種々の準備を行った.

  7. 経験マイニング技術の高度化と実用化 Competitive

    乾 健太郎

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(特定領域研究)

    2009 - 2010

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    ウェブには、社会的な大事件から個人の小さな経験まで、あるいは専門家の評論から一般ユーザの意見まで、さまざまな事実や意見の膨大な情報が日々刻々蓄積されている。こうした情報の山は、使い方によっては人類共通の「知の宝庫」となる可能性を秘めている。本研究では、ウェブ文書中に言葉で書かれた事実情報や意見情報をその意味内容に基づいて整理する言語情報編集技術の開発に取り組んだ。事実や意見の情報を整理する方法には、個々の情報をさまざまな観点から分類し、大きな表のような構造をつくる方法と、個々の情報の間の関係をとらえ、ネットワーク型の構造をつくる方法が考えられる。分類によって整理する方法については、ウェブ文書に書かれた個人の経験情報を<トピック,経験主,事態タイプ,事実性>という一般性の高い4種類の意味的な軸で分類し、巨大な経験データベースを自動生成する経験マイニング技術を世界で初めて開発した。「視力が戻る(=ポジティブな出来事)」のような幅広い事態表現を分類し、さらに事態の成立、不成立、願望などの事実性を区別して経験情報を収集する。これにより、たとえば「あるサービスの利用に伴うトラブル」や「ある商品に関心を持ちながらまだ買っていない人」など、複雑な検索も可能になる。一方、関係によって整理する方法については、別々の文書に書かれた情報の間の隠れた根拠関係を自動的に検出する技術を開発した。前述の経...

  8. 書き言葉コーパスの自動アノテーションの研究 Competitive

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(特定領域研究)

    2006 - 2009

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    コーパスに対する自動アノテーションツールの開発:係り受け解析において最適の係り先を比較によって決定する手法の提案,述語項構造解析のための手法の事態名詞への拡張を行い,システムの開発の過程で作成した共参照および項構造情報が付与されたコーパスを公開した。 コーパス管理ツールの開発:形態素・係り受け解析コーパス管理ツールに対していくつかの機能拡張を行った。特に、係り受け構造の表示機能の充実、および、高頻度の連続・非連続のパターンのマイニング機能などを開発した。汎用アノテーションツールについてデータ構造の設計の詳細化といくつかの機能拡張を行った。さらに、Webベースのコーパス検索ツールの開発を行った。 大規模な固有表現辞書の構築:Wikipediaの構造情報を利用し、自動的に固有表現を抽出する手法を提案し、実際に大規模な固有表現抽出を行った。抽出した大規模固有表現辞書とコーパスからの統計的手法を組み合わせることにより、精度向上を図った。白書コアデータ対する固有表現タグ付け作業を行った。 談話構造アノテーションツールの開発:文関数、共参照、項構造を記述するためセマンティックエディタの拡張を行った.一般化された木構造表示ユーザインタフェスの実装を行い、談話構造や述語に対する統語的構成素の記述や文章の埋め込み構造、意味構造を編集する機能をこのユーザインタフェースにプラグインする形で実装した。

  9. 経験マイニング : Web文書からの個人の経験の抽出と分類 Competitive

    乾 健太郎

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(特定領域研究)

    2007 - 2008

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    商品やサービスなど, 指定されたトピックに関連する個人の経験の記述をWeb文書集合から収集し, 述語項構造に基づく表現形式に構造化するとともに, 事態タイプ(ポジティブ/ネガティブな出来事・状態, 入手・利用等の行為など)や事実性情報(当該事態の時間情報とそれに対する話者態度)といった意味情報を解析する経験マイニングを開発した. 20年度の具体的成果は次の4点である.(1)評価極性知識獲得の大規模実験 : 事態タイプのうち, とくに「遅刻する, 炎症が治まる, 錆が出る」など, 評価極性を持つ出来事に関する知識の獲得に注力し, 大規模なWeb文書コーパスからこれを獲得する実験を行った. その結果, コーパスのサイズを大きくすると, 獲得できる知識の精度, カバレッジともに劇的に向上に, 最終的に1.6億文のコーパスから75以上のカバレッジを85以上の精度で獲得できることが確かめられた.(2)事実性解析モデルの洗練 : 事実性解析については, 2007年度の成果をベースに, 事実性タグ体系の見直しと訓練データの拡張を行った. また, 文中で隣接する事態表現の事実性の間に依存関係があることに着目し, これをFactorial CRFでモデル化することによって解析精度を向上させることができた.(3)公開デモサイト「みんなの経験」の開発 : 以上の成果を利用し, 文書集合から実際に経...

  10. 語構成を考慮した多言語の語彙および用語解析システムの研究開発 Competitive

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(基盤研究(B))

    2006 - 2008

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    次の3項目に分けて研究を実施した. (1)中国語および日本語の合成語の語構成の整理と分類:中国語と日本語の合成語を複合語と派生語に分類し、語構成に関する分類を行なった。特に、中国語の3文字からなる合成語について、構造の記述を網羅的に行い、自動分類に関する実験を行った。 (2)言語解析用辞書の語彙項目の拡充:形態素解析器「茶筌」用の辞書の拡張を目指して、大規模テキストからの未知語の自動抽出に関する検討を行った。また、中国語と日本語の新規の複合語の抽出と登録を行った。中国語について、合討約13万語の辞書を構築した。 (3)複合表現・専門用語の自動解析手法の開発:特定の分野に頻出する用語の抽出と意味分類を目指し、Web上の大規模なデータからの自動抽出に関する研究を行った.特に、インターネット上で構築が進んでいるWikipediaを対象とし、そのDOM構造を利用して,用語の意味分類を行なう手法を提案し、固有表現辞書の自動構築を行った。

  11. Building resources and a model for computing paraphrase based on lexical semantics Competitive

    Kentaro INUI

    Offer Organization: Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology

    System: Grants-in-Aid for Scientific Research(基盤研究(B))

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

    Institution: Nara Institute of Science and Technology

    2005 - 2007

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    Aiming at building a computational model and computational recourses for computing paraphrase at the level of predicate-argument structure, this research project gained the following results:(i) For paraphrase knowledge, a large-scale hierarchical lexicon of predicate-argument structure was built. The lexicon organizes about 4,000 Japanese basic verbs (about 7,000 senses in total) with predicate-argument structure information in a fine-grained semantic hierarchy so that lexical entries in a semantic class can be regarded as near synonyms. For augmenting this knowledge base, additional knowl...

  12. 円滑な情報伝達を支援する言語規格と言語変換技術 Competitive

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(基盤研究(A))

    2004 - 2007

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    本研究の主な成果は次のとおりである。 1. 日本語の中核となる語彙を列挙した日本語基本語彙JC2.2を編纂した。この語彙表は、211の機能表現と177の慣用表現を含む、5814語(表現)を収録している。 2. 機能表現341語とその出現形16,711件を階層的に整理した、日本語機能表現辞書を編纂した。この辞書を用いて、機能表現を言い換えるシステムを実現した。 3. 「現代語複合辞用例集」に準拠した日本語複合辞用例データベースMUST1を編纂した。このデータベースを利用した機械学習により、テキスト中の機能表現を検出するシステムを実現した。 4. 小中高の文部科学省検定教科書と大学教養課程の教科書からサンプルテキストを抽出した教科書コーパス(サンプルテキスト数1478、総文字数約100万字)を編纂した。この教科書コーパスを規準テキストとして、日本語テキストの難易度を推定するシステムを実現した。 5. 述語句に対して、多数の同義表現を生成・提示するフレーザル・シソーラスを実現した。 6. 応用指向の言い換え・言語変換として、「サ変動詞+名詞」の複合名詞への言い換え、理解補助を目指した動詞句の言い換え、「新幹線要約」のための文末の言い換えを実現した。また、要約の新しい手法として、要約事例を用例として利用したニュース記事要約を提案・実現した。 7. 上記成果のうち、JC2.2, MUS...

  13. 言語研究のためのコーパスの作成と利用に関する研究 Competitive

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(基盤研究(B))

    2003 - 2005

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    言語解析ツールに関する研究として,これまで開発してきた日本語の形態素解析,係り受け解析システムを中国語の品詞タグ付けおよび単語係り受け解析システムとして実装した. また,辞書の整備については,中国語の未知語解析法の整備を行い,大量のテキストデータから未知語を抽出する実験を行い,10万語を越える大規模な中国語辞書を作成した.また,日本語の複合表現の辞書への登録に関する基準を設定して複合語辞書の整備を行い,複合語の内部構造を記述した日本語辞書を作成した.英語についても,複合表現の品詞推定についての実験を行い,複合表現が字義的に使われているかどうかを自動判定する手法について高い精度を与える成果を得た. コーパス管理ツールについては,タグ付き言語データと辞書項目の関連付けと関係データベースへの格納のフォーマットの詳細化を行い,これまで開発してきたタグ付きコーパス管理システムに実装した.コーパス中の単語分かち書きおよび品詞タグ付けに関する誤りを修正するためのインタフェースの設計と実装を行った.係り受け解析が行われた文のデータベースへの格納法を決定し,また,係り受け構造を表示するためのインタフェースの実装を行った.さらに,そのインタフェースを用いて,文節のまとめあげと係り受けに関するタグ付け誤りを修正する機能を実装した. 構築したタグ付きコーパス管理システムの諸機能の使い易さと正しさの検...

  14. 文書集合からの事態関係知識の自動獲得と深い言語理解への応用 Competitive

    乾 健太郎

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(若手研究(A))

    2003 - 2005

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    本研究は,大規模な事態関係知識を文書集合から抽出し,深い言語理解の実現に利用する技術の確立を目的とするものである.計画立案当初は3年間で(a)事態間の因果関係に関する知識(以下,因果関係知識.Casuse(<地震が起こる>,<津波が起こる>),Effect(<X_<具体物>を干す>,<X_<具体物>が乾く>)など),および(b)事態の望ましさに関する単項関係知識(Positive(<健康である>),Negative(<津波が起こる>など)の2種類の知識を対象とする計画だったが,研究代表者が平成15年度2月より日本学術振興会在外研究のため渡英することになったので,(a)のタイプの因果関係知識の獲得に絞って研究を実施した.まず,因果関係に立つ2つの出来事がそれぞれ行為であるか事態であるかに基づき,cause,effect,precond(ition),meansの4つの因果関係を定義した.接続標識「ため」を含む複文からこれら4つの因果関係への自動分類実験を行い,cause,precond,meansの各関係について,80%の再現率で95%以上の分類精度を達成した.また,effect関係については,30%の再現率で90%の分類精度,を達成した.さらに,新聞記事1年分の文書集合に本手法を適用することにより,およそ27,000件を超える因果知識が獲得できる見積りを得た.研究費は主として...

  15. Semantic Webの高度化のためのオントロジーの自動生成に関する研究 Competitive

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(萌芽研究)

    2003 - 2004

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    Semantic Webは、オントロジーに基づくコンテンツの意味内容記述に基づくグローバルな知識ベースであり、近年盛んに研究活動が行われている。そのベースとなるオントロジーを作成するために、辞典のような自然言語で記述・体系化された知識源の、人間と機械の共同作業による意味構造化を目指す。そこで、昨年度に引き続き、用語辞典(認知科学辞典)コンテンツをXML(Extensible Markup Language)によって構造化し、用語の定義文に対して、言語構造や語彙情報に基づく言語的アノテーションの付与を行った。これは、言語的アノテーションに関する研究代表者らの研究成果であるアノテーション作成支援システムを用いることによって、半自動的に行った。 今年度は、昨年度の実験結果を踏まえて、辞典項目への言語的アノテーションによって構築される用語のネットワーク構造の修正・補完を行った。たとえば、ネットワーク構造の構成要素に欠落があり、関係が正しく導かれない場合は、XML構造化されたコーパスを用いて、欠けている部分の補完を試みた。論文のカテゴリー分け、未知語の認定などには機械学習の手法を用いた。人間は、コーパスから得られるネットワーク構造を吟味し、用語のネットワーク構造に付け加える作業を行った。同一の用語が異なる分野あるいは異なる文脈で使われる現象を、機械学習の手法を用いて発見し、用語を細分化...

  16. 既存の言語資源からの大規模語彙的言い換え知識の自動抽出 Competitive

    乾 健太郎

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(奨励研究(A), 若手研究(B))

    2001 - 2002

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    語彙的言い換えは,入力文中の語句を同じ意味を持つ別の語句に置換する作業である.ただし,実際には,文脈に無関係に置換可能な言い換え対はほとんど存在しないため,与えられた言い換え対が置換可能かどうかを所与の文脈に照らして評価する機構が必要になる.本研究では,語彙的言い換えの方法として,同概念語への言い換えと国語辞典の語釈文への言い換えの二つを検討し,実験によって評価機構の有効性を経験的に評価した.初年度は,言い換え事例約1000件を分析し,言い換え後の文に対する適格性評価の項目と修正処理を分類・整理した.得られた知見は以下の通りである.(a)もっとも頻度が高かったのは活用の誤りだが,これの解決は難しくない.(b)次に多かったのは,動詞と格要素の共起が不適格なケースである.第2年度に解決を試みた.(c) (c)と同様に多かったのは,言い換え前の語が多義であり,誤った言い換え対を選択したケースである.しかし,これらの約半数は(b)と同様の方法で解決できることがわかった.(d)その他の問題は上の3種類に比べると頻度がかなり少なかった.以上の観察に基づいて,第2年度は,主として上記(b)の問題にとりくんだ.具体的には,20年分の新聞記事コーパスから<名詞,助詞,動詞>の共起事例を大量に収集し,それを正例の訓練データとした.また,評価対象とする名詞と動詞を頻度に基づいて制限し,この制限を満...

  17. 統計情報と言語的制約情報の融合に関する研究 Competitive

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(基盤研究(B))

    2000 - 2002

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    電子化された言語データの増加に伴い、統計的言話処理が盛んに研究されているが、多くは表面的な言語処理が対象であり、詳細な意味解析など深い言語処理を行うには適切でない。一方で、主辞駆動句構造文法に代表される制約に基づく文法では、個々の単語に詳細な言語情報を記述し、単語固有の文法現象を説明することができるが、制約に合致する文の間の解釈の優先度の違いを説明できないこと、制約に少しでも違反する文の解析を行うことができないなどの欠点がある。 本研究では、これら両者の欠点を補うため、高精度の単語係り受け解析を統計情報に基づく頑健な方法で実現し、得られた統語構造を利用して、制約に基づく文法による詳細な解析を行うことを目的とした。その際、制約違反を緩和するために、生成語彙理論で導入されたタイプ強制や共構成という演算を実装するためのソフトウェアシステムとインタフェースを構築した。 係り受け解析については、サポートベクターマシンという機械学習を用い、上昇型に決定的に解析を行うアルゴリズムを提案し、日本語および英語の解析システムを構築した。制約に基づく文法として、主辞駆動句構造文法に基づく日本語文法を引き続き開発するとともに、タイプ強制と共構成という高次の生成演算を行うメカニズムを実装した。また、統計解析および文法情報を受け取って、文解析を行い、その過程を表示するためのユーザインタフェースを構築した。

  18. 自己増殖型言語知識ベース構築技術に関する研究 Competitive

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(基盤研究(A))

    1997 - 1999

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    本研究課題では,自然言語処理に有用な言語知識ベースのうち,特に形態素情報・構文情報が付与されたコーパスに着目し,これを自己増殖的に構築する手法に関する研究を行った.その手法の概要は以下の通りである.まず,大量のテキストの形態素・構文解析を行い,コーパスに付与すべき形態素情報・構文情報を得る.次に,得られた形態素情報・構文情報から,形態素・構文解析に必要な知識や解析精度を向上させるための知識として,接続表と確立一般化LRモデルを学習する.接続表とは,品詞対の隣接可能性に関する知識であり,コーパス内に一度でも隣接して現われた品詞対は隣接可能,それ以外の品詞対は隣接不可能として,品詞タグ付きコーパスから自動的に獲得することができる.一方,確率一般化LRモデルは,解析結果の統計的な意味での正しさの尺度を構文木に与える確率モデルであり,そのパラメタはコーパスに付与された構文情報(構文木)から容易に学習することができる.さらに,得られた知識をもとに再びテキストの形態素・構文解析を行い,コーパスに付与するべき新たな形態素情報・構文情報を得る.このことを繰り返し行うことにより,形態素情報・構文情報が付与されたコーパスを自動的に作成する.実験の結果,本研究課題で提案する手法は,既存の形態素情報・構文情報が付与されたコーパスが存在するとき,その規模を拡大する際に,すなわち形態素・構文情報が付与さ...

  19. 関連する複数のテキストを対象とした要約生成技術に関する研究 Competitive

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(基盤研究(B))

    1997 - 1998

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    従来の情報検索システムでは,検索対象となる文書と検索要求とを重み付きのキ-ワ-ドベクトルで表現し,余弦を求めることで関連性を判定するベクトル空間モデルを用いることが多い.通常,ベクトルの各要素の重みの計算には出現回数を基にした統計量を用いるが,このような表層的な情報のみを利用した手法では,関連性が低い文書も検索してしまうという問題が生ずる.今年度は,従来の手法によって検索された文書集合を対象とし,その中から自然言語処理技術を用いて不適切な文書を排除する手法について研究をおこなった.具体的には,文書中の動詞,格要素(名詞,助詞)からなる格フレ-ムに注目し,格フレ-ムと検索要求との関連性を求めることによって文書と検索要求との関連性を判定する.格フレ-ムを利用することで,文書の構造的な情報を扱うことが可能となり,キ-ワ-ドのみの集合に比べて精密に文書の内容を把握することが可能となる.初期検索によって検索された文書集合から,格フレ-ムと検索要求との関連性の計算する.関連性の判定には,格フレ-ムがどの程度検索要求に対して特徴的であるかを示す重要度という尺度を用いる.格フレ-ムに対して直接重要度をめることは難しいため,動詞,格要素それぞれに重要度を求め,それらを用いて格フレ-ム重要度を求める.また類似,包含関係にある格フレ-ム間では,類似性に応じて相互に重要度を修正することにより,特徴的...

  20. タスク指向日本語対話システムにおける漸進的発話の生成方法に関する研究 Competitive

    乾 健太郎

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(奨励研究(A))

    1997 - 1998

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    人間どうしの対話を観察すると,複雑な情報をより単純な情報に分割し,少しずつ互いの理解を深めていくように工夫していることがわかる.本研究では,このような対話の漸進性に着目し,対話システム上で漸進的発話を生成する計算機構の構築をはかった.研究は以下の手順で進めた.まず,対話コーパスを分析し,対話に現れる漸進的発話についてその表現上の特徴と意味・意図の分類を行った.対話コーパスには,電話と地図による道案内模擬対話データを用いた.この模擬対話では,発話権の移動を制限していない.分析の結果,個々の断片的発話について,従来の対話研究に見られる発話意図よりも粒度の細かい微細な発話意図が認められた.そこで我々は,道案内対話という領域に限定して,微細な発話意図を手作業により網羅的に収集し,分類した.この結果,個々の断片的発話の意図を複数の微細な発話意図の組み合わせで表現できることがわかった.つぎに,この分析にもとづき,微細な発話意図と断片的発話の対応関係を単一化システムCUF上に記述することによって,漸進的発話生成システムを試作した.本システムは,微細な発話意図を組み合わせて適当な大きさの発話プランを作る処理と,発話プランを表層の言語表現に変換する処理を擬似並列的に行う.後者の処理のための言語知識はシステミック文法に基づく記述方法によって実装してある.生成実験の結果,道案内に領域を限れば,ある...

  21. 種々の統計情報を統合した統計的自然言語解析に関する研究 Competitive

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(萌芽的研究)

    1997 - 1997

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    本研究では,構文解析の曖昧性解消を行うために,構文的な統計情報と語彙的な統計情報を統合する手法を提案する.我々が提案する統合的確率言語モデルは,構文的優先度などの構文的な統計情報を反映する構文モデルと,単語の出現頻度や単語の共起関係などの語彙的な統計情報を反映する語彙モデルの2つの下位モデルから成る.この統合的確率言語モデルは,構文的な統計情報と語彙的な統計情報を同時に学習する 去の多くのモデルと異なり,両者を個別に学習する点に特徴がある.構文的な統計情報と語彙的な統計情報を独立に取り扱うことにより,それぞれの統計情報を異なる言語資源から独立に学習することができるだけでなく,それぞれの統計情報が曖昧性解消においてどのような効果を果たすのかを容易に分析することができる.この統合的確率言語モデルを評価するために,日本語文の文節の係り受け解析を行った.構文モデルを用いたときの文節の正解率は73.38$%となり,ベ-スラインに比べて11.70$%向上した.また,構文モデルと語彙モデルを組み合わせることにより,文節の正解率はさらに10.96$%向上し84.34$%となった.この結果,本研究で提案する枠組において,語彙的な統計情報は構文的な統計情報と同程度に曖昧性解消に貢献することを確認した.なお,本研究の成果は下記国際会議で報告されている。 Kiyoaki Shirai,Kentaro...

  22. タスク指向日本語対話システムにおけるあいづちの理解と生成に関する研究 Competitive

    乾 健太郎

    Offer Organization: 文部科学省

    System: 科学研究費補助金(奨励研究(A))

    1996 - 1996

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    対話における情報の送り手は,受け手にとって新しい情報の伝達を言わば小出しに行い,受け手の反応に応じて情報を付加していく.本研究では,このようにして作られる送り手の発話を漸進的発話と呼び,その生成と理解のための計算モデルの構築をはかった.具体的には以下の点を明らかにした.1.漸進的発話の結果生じる個々の断片的発話について、その言語的・文脈的特徴と発話意図との対応関係を対話コーパスから分析し,断片的発話の意図理解のためのヒューリスティクスとしてまとめた.2.対話コーパスの分析をさらに進め,個々の発話断片を形成する発話意図が微細な発話意図の組み合わせとして表現できることを明らかにし、これを計算機上で扱うための内部表現を設計した.3.微細な発話意図の集合を入力とし,これを必要に応じて組み合わせ,漸進的発話の発話プランを生成する単一化ベースのアルゴリズムを開発し,発話プランニングモジュールとして実装した.4.発話プランを体系機能文法に基づいて表出する発話表出モジュールとして実装した.5.実装したシステムを用いて,対話コーパスに現れる漸進的発話を網羅的に生成する実験を行い,アルゴリズムの評価,および生成に必要な言語資源の拡充を行った.研究成果は平成8年12月に人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会(SIG-J-9601-8)で発表し,また平成9年3月には言語処理学会第2回年次大会で発...

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Social Activities 2

  1. 高校大学連携講座

    2011/10/03 -

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    千葉県立千葉高校に出張し,高校生を相手に言語情報処理の先進的技術に関する講義を行った.

  2. 高校大学連携講座

    2010/07/21 -

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    県下佐沼高校に出張し,高校生を相手に言語情報処理の先進的技術に関する講義を行った.

Other 9

  1. 知識の構造化に関する研究

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    知識の構造化に関する研究

  2. 高齢者・家族間コミュニケーション時の高齢者応答自動生成と、高齢者の心の状態推論のためのQOL推論知識構築に関する検討

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    高齢者・家族間コミュニケーション時の高齢者応答自動生成と、高齢者の心の状態推論のためのQOL推論知識構築に関する検討

  3. テキストからの知識抽出技術と知識の活用技術の研究

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    テキストからの知識抽出技術と知識の活用技術の研究

  4. 自然言語処理を活用した危機対応ログに基づくリスク予測・レコメンド手法に関わる研究開発

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    自然言語処理を活用した危機対応ログに基づくリスク予測・レコメンド手法に関わる研究開発

  5. ロボットコミュニケーションのための常識知識獲得技術の研究

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    ロボットコミュニケーションのための常識知識獲得技術の研究

  6. 自然言語処理技術・知識情報処理技術の産業応用に関する学術指導

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    自然言語処理技術・知識情報処理技術の産業応用に関する学術指導

  7. 静止画・動画からのシーン理解とイベント予測

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    静止画・動画からのシーン理解とイベント予測

  8. 言語情報間の論理関係の自動推論による言論空間の可視化

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    Web上の情報の信憑性の判断を支援することを目的として,Web上の言語情報間の論理関係を自動推論し,隠れた言論空間を可視化する技術を研究開発する.

  9. 先端的知識獲得の研究

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    高度な言語意味解析により、Webなどの大量言語情報から世界知識を獲得する研究

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