発表

受賞

  1. 第240回自然言語処理研究会 優秀研究賞 (2019-06-14)
    • 松丸 和樹, 高瀬 翔, 岡崎 直観
    • 含意関係に基づく見出し生成タスクの見直し
  2. 人工知能学会 論文賞 (2018-06-27)
    • 高瀬 翔, 岡崎 直観, 乾 健太郎
    • 関係パタンの分散表現の計算
  3. 言語処理学会 第24回年次大会 優秀賞 (2018-03-15)
    • 清野 舜, 高瀬 翔, 鈴木 潤, 岡崎 直観, 乾 健太郎, 永田 昌明
    • 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

発表文献

ジャーナル論文

  1. Masatoshi Suzuki, Koji Matsuda, Satoshi Sekine, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui. A Joint Neural Model for Fine-Grained Named Entity Classification of Wikipedia Articles. IEICE Transactions on Information and Systems, Special Section on Semantic Web and Linked Data, E101.D(1):73–81, 2018年1月. [DOI: 10.1587/transinf.2017SWP0005]
  2. Ran Tian, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui. The mechanism of additive composition. Machine Learning, 106(7):1083–1130, 2017年7月. [DOI: 10.1007/s10994-017-5634-8]
  3. 高瀬 翔, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 関係パタンの分散表現の計算. 人工知能学会論文誌, 32(4):D-G96_1-11, 2017年7月. [DOI: 10.1527/tjsai.D-G96]
  4. Shuangshuang Zhou, Naoaki Okazaki, Koji Matsuda, Ran Tian, Kentaro Inui. Supervised Approaches for Japanese Wikification. Journal of Information Processing, 25:341–350, 2017年4月. [DOI: 10.2197/ipsjjip.25.341]
  5. Koji Matsuda, Akira Sasaki, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui. Geographical Entity Annotated Corpus of Japanese Microblogs. Journal of Information Processing, 25:121–130, 2017年1月. [DOI: 10.2197/ipsjjip.25.121]

国際会議論文

  1. Sakae Mizuki and Naoaki Okazaki. Analyzing the Variation Property of Contextualized Word Representations. In The 32nd Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence, AI-2019, pages (to appear), Springer, December 2019.
  2. Yuichi Sasazawa, Sho Takase, and Naoaki Okazaki. Neural Question Generation using Interrogative Phrases. In The 12th International Conference on Natural Language Generation, pages (to appear), October 2019.
  3. Emanuele Bugliarello, Swayambhoo Jain, and Vineeth Rakesh. Matrix Completion in the Unit Hypercube via Structured Matrix Factorization. In Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI-19, pages 2038–2044, International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, July 2019. [DOI: 10.24963/ijcai.2019/282]
  4. Tatsuya Hiraoka, Hiroyuki Shindo, and Yuji Matsumoto. Stochastic Tokenization with a Language Model for Neural Text Classification. In Proceedings of the 57th Conference of the Association for Computational Linguistics, pages 1620–1629, Florence, Italy, Association for Computational Linguistics, July 2019.
  5. Hayate Iso, Yui Uehara, Tatsuya Ishigaki, Hiroshi Noji, Eiji ARAMAKI, Ichiro Kobayashi, Yusuke Miyao, Naoaki Okazaki, and Hiroya Takamura. Learning to Select, Track, and Generate for Data-to-Text. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pages to appear, July 2019.
  6. Sho Takase and Naoaki Okazaki. Positional Encoding to Control Output Sequence Length. In 2019 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL-HLT 2019), pages (to appear), June 2019.
  7. Zhishen Yang, Sam Vijlbrief, and Naoaki Okazaki. TokyoTech NLP at SemEval-2019 Task 3: Emotion-related symbols in emotion detection. In SemEval 2019, pages (to appear), June 2019.
  8. Sho Takase, Jun Suzuki, and Masaaki Nagata. Character n-gram Embeddings to Improve RNN Language Models. In Proceedings of the Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2019), pages (to appear), January 2019.
  9. Shun Kiyono, Sho Takase, Jun Suzuki, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui, and Masaaki Nagata. Reducing Odd Generation from Neural Headline Generation. In The 32nd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 32), pages (to appear), December 2018.
  10. Kaori Abe, Yuichiroh Matsubayashi, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. Multi-dialect Neural Machine Translation and Dialectometry. In The 32nd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 32), pages (to appear), December 2018.
  11. Sho Takase, Jun Suzuki, and Masaaki Nagata. Direct Output Connection for a High-Rank Language Model. In Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2018), pages 4599–4609, 2018.
  12. Shun Kiyono, Sho Takase, Jun Suzuki, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui, and Masaaki Nagata. Unsupervised Token-wise Alignment to Improve Interpretation of Encoder-Decoder Models. In Proceedings of the 2018 EMNLP Workshop BlackboxNLP: Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP, pages 74–81, 2018.
  13. Diana Galvan, Naoaki Okazaki, Koji Matsuda, and Kentaro Inui. Investigating the Challenges of Temporal Relation Extraction from Clinical Text. In Proceedings of the Ninth International Workshop on Health Text Mining and Information Analysis, pages 55–64, 2018.
  14. Akira Sasaki, Kazuaki Hanawa, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. Predicting Stances from Social Media Posts using Factorization Machines. In Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics (Coling 2018), pages 3381–3390, August 2018.
  15. Yuta Hitomi, Hideaki Tamori, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. Proofread Sentence Generation as Multi-Task Learning with Editing Operation Prediction. In Proceedings of the Eighth International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP 2017), pages 436–441, Taipei, Taiwan, November 2017.
  16. Sosuke Kobayashi, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. A Neural Language Model for Dynamically Representing the Meanings of Unknown Words and Entities in a Discourse. In Proceedings of the Eighth International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP 2017), pages 473–483, Taipei, Taiwan, November 2017.
  17. Kazuaki Hanawa, Akira Sasaki, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. A Crowdsourcing Approach for Annotating Causal Relation Instances in Wikipedia. In Proceedings of the 31st Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 2017), pages 336–345, November 2017.
  18. Shota Sasaki, Sho Takase, Naoya Inoue, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. Handling Multiword Expressions in Causality Estimation. In Proceedings of the 12th International Conference on Computational Semantics (IWCS 2017), pages (6 pages), September 2017.
  19. Hideaki Tamori, Yuta Hitomi, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. Analyzing the Revision Logs of a Japanese Newspaper for Article Quality Assessment. In Proceedings of the 2017 EMNLP Workshop: Natural Language Processing meets Journalism, pages 46–50, Copenhagen, Denmark, September 2017.
  20. Sho Yokoi, Daichi Mochihashi, Ryo Takahashi, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. Learning Co-Substructures by Kernel Dependence Maximization. In Proceedings of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2017), pages 3329–3335, Melbourne, Australia, August 2017.
  21. Akira Sasaki, Kazuaki Hanawa, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. Other Topics You May Also Agree or Disagree: Modeling Inter-Topic Preferences using Tweets and Matrix Factorization. In Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 398–408, Vancouver, Canada, July 2017.
  22. Koji Matsuda, Mizuki Sango, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. Monitoring Geographical Entities with Temporal Awareness in Tweets. In Proceedings of 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing 2017), pages (12 pages), Budapest, Hungary, April 2017.
  23. Paul Reisert, Naoya Inoue, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. Designing a Task for Recognizing Argumentation Logic in Argumentative Texts. In Proceedings of 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing 2017), pages (to appear), Budapest, Hungary, April 2017.
  24. Paul Reisert, Naoya Inoue, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. Identifying and Ranking Relevant Claims for Decision Support. In Proceedings of 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing 2017), pages (to appear), Budapest, Hungary, April 2017.

解説記事

  1. 岡崎 直観. ロボットジャーナリズムの現状と課題. 映像情報メディア学会誌, 72(2):70–75, 2018年3月.
  2. 高瀬 翔, 岡崎 直観. 自然言語文からの関係知識ベースの構築. 知能と情報(日本知能情報ファジィ学会誌), 29(2):55–64, 2017年4月.
  3. 海野 裕也, 岡崎 直観, 西川 仁, 中澤 敏明. NLP 若手の会. 人工知能, 32(2):266–267, 2017年3月.

招待講演

  1. 岡崎 直観. 深層学習による自然言語処理の現状と展望. 第40回蔵前科学技術セミナー 「最新の情報理工学とは」 〜 AI、ビッグデータ、サイバーセキュリティは未来をどう変えるのか? 〜, 川崎商工会議所,神奈川県, 2019年2月.
  2. 岡崎 直観. 自然言語処理の現状と展望. 応用脳科学アカデミー 応用脳科学アドバンスコース「脳と人工知能・ロボット」第3回, ワテラスコモン,東京都, 2019年1月.
  3. Naoaki Okazaki. Towards Natural Language Processing that Understands Context. AI Shooting Stars Session, Artificial Intelligence — International Research and Applications: 1st Japanese-German-French DWIH Symposium, Toranomon Hills, Tokyo, Japan, 2018年11月.
  4. Naoaki Okazaki. How Deep Learning Changes Natural Language Processing. Fourth Asia Pacific Corpus Linguistics Conference (APCLC 2018), Sunport Takamatsu, Kagawa, Japan, 2018年9月.
  5. 岡崎 直観. ウェブからの知識獲得と意見分析. 第131回 情報基礎とアクセス技術研究発表会, 東京大学駒場キャンパス(東京都), 2018年7月.
  6. Naoaki Okazaki. Bridging Knowledge and Text with Deep Neural Networks. Second International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL-2018), Nagoya Congress Center, Nagoya, Japan, 2018年7月.
  7. 岡崎 直観. 自然言語による状況理解. 第24回画像センシングシンポジウム, OS2: マルチモーダル深層学習:画像認識を越えて広がる世界 ~画像・自然言語・音声の共創~, パシフィコ横浜アネックスホール(神奈川県), 2018年6月.
  8. 岡崎 直観. 自然言語処理による議論マイニング. 2018年度人工知能学会全国大会 (第32回), OS-28 複雑化社会における意思決定・合意形成のためのAI技術, 城山ホテル鹿児島(鹿児島県), 2018年6月.
  9. Naoaki Okazaki. Generating Text with Deep Neural Networks. Deep Learning: Theory, Algorithms, and Applications, RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (RIKEN-AIP), Tokyo, Japan, 2018年3月.
  10. 岡崎 直観. エンコーダ・デコーダモデルによるテキスト生成. 第211回情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)研究会, 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス(滋賀県), 2018年3月.
  11. 岡崎 直観. 自然言語処理における深層学習の進展. 豊橋技術科学大学先端データサイエンス講演会, 豊橋技術科学大学(愛知県), 2018年1月.
  12. 岡崎 直観. 深層学習の自然言語処理への応用. 情報処理学会連続セミナー2017 第4回:ディープラーニングの活用と基盤, 中央大学(東京都), 2017年10月.
  13. 岡崎 直観. 自然言語処理を支える大規模計算資源. 第2回データサイエンス支援サービスシンポジウム, 大阪大学サイバーメディアセンター(大阪府), 2017年6月.
  14. 岡崎 直観. 自然言語処理におけるDeep Learning. 電子情報通信学会総合大会 2017 企画セッション 「もっと知りたい! Deep Learning ~基礎から活用まで~」, 名城大学(愛知県), 2017年3月.

口頭発表

  1. 丹羽彩奈, 岡崎直観, 西口 佳佑, 亀山 千尋, 毛利 真崇. 修辞技法を考慮したキャッチコピー自動生成に向けた研究. 第14回NLP若手の会シンポジウム, p. 63, ホテルエミシア札幌(北海道), 2019年8月.
  2. 平岡達也, 高瀬翔, 岡崎直観. RNNによる遷移確率計算を用いた隠れマルコフモデル. 第14回NLP若手の会シンポジウム, p. 79, ホテルエミシア札幌(北海道), 2019年8月.
  3. 高瀬翔, 岡崎直観. 機械翻訳と要約生成の統一モデルによる言語横断見出し文生成. 第14回NLP若手の会シンポジウム, p. 85, ホテルエミシア札幌(北海道), 2019年8月.
  4. 松丸 和樹, 高瀬 翔, 岡崎 直観. 含意関係に基づく見出し生成タスクの見直し. 第240回自然言語処理研究会, 2019-NL-240(1), pp. 1–8, 遠野市民センター(岩手県), 2019年6月.
  5. 島津 翔, 高瀬 翔, 中澤 敏明, 岡崎 直観. 文脈を考慮した日英機械翻訳に向けた評価データの構築. 言語処理学会第25回年次大会 (NLP2019), pp. A1–2 (4 pages), 名古屋大学(愛知県), 2019年3月.
  6. 笹沢 裕一, 高瀬 翔, 岡崎 直観. 対話型質問応答の省略補完. 言語処理学会第25回年次大会 (NLP2019), pp. D2–3 (4 pages), 名古屋大学(愛知県), 2019年3月.
  7. 晩 鴻翔, 岡崎 直観. 語りに基づく認知症傾向判別. 言語処理学会第25回年次大会 (NLP2019), pp. P2–12 (4 pages), 名古屋大学(愛知県), 2019年3月.
  8. 丹羽 彩奈, 岡崎 直観, 西口 佳佑, 亀山 千尋, 毛利 真崇. キャッチコピーの自動生成に向けた分析. 言語処理学会第25回年次大会 (NLP2019), pp. P3–12 (4 pages), 名古屋大学(愛知県), 2019年3月.
  9. 高瀬 翔, 岡崎 直観. 位置エンコーディングを用いた出力長制御. 言語処理学会第25回年次大会 (NLP2019), pp. P4–7 (4 pages), 名古屋大学(愛知県), 2019年3月.
  10. 磯 颯, 上原 由衣, 石垣 達也, 能地 宏, 荒牧 英治, 小林 一郎, 宮尾 祐介, 岡崎 直観, 高村 大也. Data-to-Textにおける主題遷移のモデル化. 言語処理学会第25回年次大会 (NLP2019), pp. A4–2 (4 pages), 名古屋大学(愛知県), 2019年3月.
  11. Erick Mendieta, Naoaki Okazaki, Hiroya Takamura. Generating Natural-Language Navigation Instructions from Panoramic Images. 言語処理学会第25回年次大会 (NLP2019), pp. A4–5 (4 pages), 名古屋大学(愛知県), 2019年3月.
  12. 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. 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. 言語処理学会第25回年次大会 (NLP2019), pp. P6–11 (4 pages), 名古屋大学(愛知県), 2019年3月.
  13. 塙 一晃, 佐々木 彬, 岡崎 直観, 乾 健太郎. Wikipediaから獲得した外部知識を用いた賛否分類. 第237回自然言語処理研究会, 2018-NL-237(6), pp. 1–8, 北見工業大学(北海道), 2018年9月.
  14. 鈴木 正敏, 松田 耕史, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 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. 言語処理学会第24回年次大会 (NLP2018), pp. C4–5, 岡山コンベンションセンター(岡山県), 2018年3月.
  15. 伊藤 拓海, 山口 健史, 田 然, 松田 耕史, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 自治体FAQの比較マイニング. 言語処理学会第24回年次大会 (NLP2018), pp. P4–13, 岡山コンベンションセンター(岡山県), 2018年3月.
  16. 阿部 香央莉, 松林 優一郎, 岡崎 直観, 乾 健太郎. ニューラルネットを用いた多方言の翻訳と類型分析. 言語処理学会第24回年次大会 (NLP2018), pp. B2–4, 岡山コンベンションセンター(岡山県), 2018年3月.
  17. 清野 舜, 高瀬 翔, 鈴木 潤, 岡崎 直観, 乾 健太郎, 永田 昌明. 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. 言語処理学会第24回年次大会 (NLP2018), pp. A1–1, 岡山コンベンションセンター(岡山県), 2018年3月.
  18. 松田耕史, 岡崎直観, 乾健太郎. 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. 第12回NLP若手の会シンポジウム, p. P17, 沖縄かりゆしアーバンリゾート・ナハ(沖縄県), 2017年9月.
  19. 伊藤 拓海, 鈴木 正敏, 田 然, 山口 健史, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 自治体QAサービスのためのFAQの自治体間の横断的解析. 第12回NLP若手の会シンポジウム, p. P19, 沖縄かりゆしアーバンリゾート・ナハ(沖縄県), 2017年9月.
  20. 塙 一晃, 佐々木 彬, 岡崎 直観, 乾 健太郎. トピックに関する因果関係知識を利用した賛否分類. 第12回NLP若手の会シンポジウム, p. P28, 沖縄かりゆしアーバンリゾート・ナハ(沖縄県), 2017年9月.
  21. 鈴木 正敏, 松田 耕史, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 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. 第12回NLP若手の会シンポジウム, p. P46, 沖縄かりゆしアーバンリゾート・ナハ(沖縄県), 2017年9月.
  22. 冉 文升, 田 然, 岡崎 直観, 乾 健太郎. Modelling Relationships between Objects for Referring Expression Comprehension. 第232回自然言語処理研究会, 2017-NL-232(2), pp. 1–7, 首都大学東京日野キャンパス(東京都), 2017年7月.
  23. 横井 祥, 持橋 大地, 高橋 諒, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 独立性尺度に基づく知識の粒度の教師なし推定. 第31回人工知能学会全国大会, pp. 2B3-OS-07a-1in2, ウインクあいち(愛知県), 2017年5月.
  24. 佐々木 翔大, 高瀬 翔, 井之上 直也, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 複単語表現を利用した因果関係推定モデルの改善. 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-NL-231(22), pp. 1–6, 大阪大学中之島センター(大阪府), 2017年5月.
  25. Naoaki Okazaki. Knowledge acquisition using deep neural network. The International Symposium on Designing Semantics, Kyoto, Japan, 2017年3月.
  26. 清野 舜, 田 然, 渡邉 研斗, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 談話関係認識のための時制情報の分析. 言語処理学会第23回年次大会 (NLP2017), D5-5, pp. 827–830, 筑波大学(茨城県), 2017年3月.
  27. 佐々木 彬, 塙 一晃, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 賛否表明パターンと行列分解に基づく賛否モデリング. 言語処理学会第23回年次大会 (NLP2017), C5-3, pp. 795–798, 筑波大学(茨城県), 2017年3月.
  28. 高瀬 翔, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 句の分散表現計算モデルの汎用性の調査. 言語処理学会第23回年次大会 (NLP2017), P12-4, pp. 639–642, 筑波大学(茨城県), 2017年3月.
  29. 塙 一晃, 佐々木 彬, 岡崎 直観, 乾 健太郎. クラウドソーシングによる関係知識のアノテーション. 言語処理学会第23回年次大会 (NLP2017), C4-3, pp. 406–409, 筑波大学(茨城県), 2017年3月.
  30. Natsuda Laokulrat, 岡崎 直観, 中山 英樹. Generating Video Description using RNN with Semantic Attention. 言語処理学会第23回年次大会 (NLP2017), B3-1, pp. 330–333, 筑波大学(茨城県), 2017年3月.
  31. 横井 祥, 持橋 大地, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 従属性に基づく事態間関係知識の粒度調整. 言語処理学会第23回年次大会 (NLP2017), A3-4, pp. 326–329, 筑波大学(茨城県), 2017年3月.
  32. 松田 耕史, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 日本語wikificationツールキット: jawikify. 言語処理学会第23回年次大会 (NLP2017), A2-3, pp. 250–253, 筑波大学(茨城県), 2017年3月.
  33. Paul Reisert, Naoya Inoue, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui. Deep Argumentative Structure Analysis as an Explanation to Argumentative Relations. 言語処理学会第23回年次大会 (NLP2017), C1-1, pp. 38–41, 筑波大学(茨城県), 2017年3月.