発表

受賞

  1. 第26回言語処理学会 言語資源賞 (2020-03-20)

    人見雄太, 田口雄哉, 田森秀明, 岡崎直観, 乾健太郎

    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

    URL

  2. 第26回言語処理学会 若手奨励賞 (2020-03-20)

    松丸 和樹

    見出し生成の忠実性の改善

    URL

  3. 第242回自然言語処理研究会 若手奨励賞 (2019-10-25)

    平岡 達也

    RNNによる遷移確率計算を用いた隠れマルコフモデル

    URL

  4. 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

    URL

  5. 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

    URL

  6. 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

    URL

発表文献

ジャーナル論文

  1. image
    Kazuaki Hanawa, Akira Sasaki, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui. Stance Detection Attending External Knowledge from Wikipedia. Journal of Information Processing, 27:499–506, 2019年. (doi: 10.2197/ipsjjip.27.499)

    URL DOI

  2. 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)

    URL DOI

  3. 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)

    URL DOI

  4. 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)

    URL DOI

  5. 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)

    URL DOI

  6. 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)

    URL DOI

国際会議論文

  1. Emanuele Bugliarello, Sabrina J. Mielke, Antonios Anastasopoulos, Ryan Cotterell, and Naoaki Okazaki. Measuring the Difficulty of Neural Translation. In Proceedings of the 58th Conference of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pages (to appear), July 2020.

    arXiv

  2. Emanuele Bugliarello and Naoaki Okazaki. Enhancing Machine Translation with Dependency-Aware Self-Attention. In Proceedings of the 58th Conference of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pages (to appear), July 2020.

    arXiv

  3. Zixia Jia, Youmi Ma, Jiong Cai, and Kewei Tu. Semi-Supervised Semantic Dependency Parsing Using CRF Autoencoders. In Proceedings of the 58th Conference of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pages (to appear), July 2020.

  4. Kazuki Matsumaru, Sho Takase, and Naoaki Okazaki. Improving Truthfulness of Headline Generation. In Proceedings of the 58th Conference of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pages (to appear), July 2020.

  5. Sangwhan Moon and Naoaki Okazaki. Jamo Pair Encoding: Subcharacter Representation-based Extreme Korean Vocabulary Compression for Efficient Subword Tokenization. In Proceedings of the 12th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020), pages 3490–3497, May 2020.

    URL

  6. Sho Shimadu, Sho Takase, Toshiaki Nakazawa, and Naoaki Okazaki. Evaluation Dataset for Zero Pronoun in Japanese to English Translation. In Proceedings of the 12th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020), pages 3630–3634, May 2020.

    URL

  7. Sakae Mizuki and Naoaki Okazaki. Analyzing the Variation Property of Contextualized Word Representations. In AI 2019: Advances in Artificial Intelligence, pages 393–405, December 2019. (doi: 10.1007/978-3-030-35288-2_32)

    URL DOI

  8. Yuichi Sasazawa, Sho Takase, and Naoaki Okazaki. Neural Question Generation using Interrogative Phrases. In Proceedings of the 12th International Conference on Natural Language Generation (INLG 2019), pages 106–111, October 2019.

    URL

  9. 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, August 2019. (doi: 10.24963/ijcai.2019/282)

    URL DOI

  10. 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 (ACL 2019), pages 1620–1629, July 2019.

    URL

  11. 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 (ACL 2019), pages 2102–2113, July 2019.

    URL

  12. Sho Takase and Naoaki Okazaki. Positional Encoding to Control Output Sequence Length. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT 2019), pages 3999–4004, June 2019.

    URL arXiv

  13. Zhishen Yang, Sam Vijlbrief, and Naoaki Okazaki. TokyoTech_NLP at SemEval-2019 Task 3: Emotion-related Symbols in Emotion Detection. In Proceedings of the 13th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2019), pages 350–354, June 2019.

    URL

  14. 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 5074–5082, January 2019.

    URL

  15. 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 289–303, December 2018.

    URL

  16. 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 1–10, December 2018.

    URL

  17. 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.

    URL arXiv

  18. 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.

    URL

  19. 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 (LOUHI 2018), pages 55–64, October 2018.

    URL

  20. 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.

    URL

  21. 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, November 2017.

    URL

  22. 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, November 2017.

    URL

  23. 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.

    URL

  24. 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.

    URL

  25. 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, September 2017.

    URL

  26. 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, August 2017.

    URL

  27. 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 (ACL 2017), pages 398–408, July 2017.

    URL

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.

    URL

  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 / 依頼講演

  1. 丹羽 彩奈. NeurIPS 2019における自然言語処理. AIトレンド・トップカンファレンス報告(NeurIPS 2019), 2020年4月.

    Slides Video

  2. 岡崎 直観. (タイトル未定). 第3回 自動翻訳シンポジウム 〜自動翻訳と翻訳バンク〜, 2020年3月.

  3. 岡崎 直観. 自然言語処理によるニュース記事執筆の現状と課題. 第11回産業日本語研究会・シンポジウム, 2020年3月.

  4. 岡崎 直観. 深層学習はなぜ重宝されるのか ― 自然言語処理の場合. 応用物理学会有機分子・バイオエレクトロニクス分科会講習会「情報技術と有機分子・バイオエレクトロニクス~機器制御からAI活用まで~」, 2019年11月.

    URL

  5. 高瀬 翔. ニューラル言語モデルの研究動向. 第240回自然言語処理研究会, 2019年6月.

    URL

  6. 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? 〜, 2019年2月.

    URL

  7. 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, 2019年1月.

    URL

  8. 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, 2018年11月.

    URL

  9. Naoaki Okazaki. How Deep Learning Changes Natural Language Processing. Fourth Asia Pacific Corpus Linguistics Conference (APCLC 2018), 2018年9月.

    URL

  10. 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, 2018年7月.

    URL

  11. Naoaki Okazaki. Bridging Knowledge and Text with Deep Neural Networks. Second International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL-2018), 2018年7月.

    URL

  12. 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~, 2018年6月.

    URL

  13. 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, 2018年6月.

    URL

  14. Naoaki Okazaki. Generating Text with Deep Neural Networks. Deep Learning: Theory, Algorithms, and Applications, 2018年3月.

    URL

  15. 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, 2018年3月.

    URL

  16. 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, 2018年1月.

    URL

  17. 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, 2017年10月.

    URL

  18. 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, 2017年6月.

    URL

  19. 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~」, 2017年3月.

    URL

口頭発表

  1. 人見 雄太, 田口 雄哉, 田森 秀明, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 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. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), pp. 929–932, 2020年3月.

    URL

  2. 叶内 晨, 根石 将人, 林部 祐太, 岡崎 直観. 旅行情報サイトのレビューを用いた抽象的な要求に対する根拠付き推薦文の生成. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), pp. 29–32, 2020年3月.

    URL

  3. 陳宏, 西田 典起, 朱中元, 岡崎 直観, 中山 英樹. RST Discourse Structure Improves Story Ending Generation. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), pp. 21–24, 2020年3月.

    URL

  4. 高瀬 翔, 岡崎 直観. 翻訳と見出し文生成の同時学習による言語横断見出し文生成モデル. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), pp. 1471–1474, 2020年3月.

    URL

  5. 平岡 達也, 高瀬 翔, 内海 慶, 欅 惇志, 岡崎 直観. RNNにより高次の依存を考慮したニューラル隠れマルコフモデル. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), pp. A4–2 (4 pages), 2020年3月.

  6. 松丸 和樹, 高瀬 翔, 岡崎 直観. 見出し生成の忠実性の改善. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), pp. 933–936, 2020年3月.

    URL

  7. 丹羽 彩奈, 脇本 宏平, 西口 佳佑, 毛利 真崇, 岡崎 直観. キャッチコピーにおける対句構造の解析. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), pp. 601–604, 2020年3月.

    URL

  8. 平岡 達也, 高瀬 翔, 内海 慶, 欅 惇志, 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242回自然言語処理研究会, 2019-NL-242(2), pp. 1–6, 2019年10月.

  9. 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, 2019年8月.

    Poster

  10. 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, 2019年8月.

  11. 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, 2019年8月.

  12. 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, 2019年6月.

  13. 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), 2019年3月.

  14. 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), 2019年3月.

  15. 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), 2019年3月.

  16. 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), 2019年3月.

  17. 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), 2019年3月.

  18. 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), 2019年3月.

  19. 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), 2019年3月.

  20. 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), 2019年3月.

  21. 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, 2018年9月.

  22. 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, 2018年3月.

  23. 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, 2018年3月.

  24. 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, 2018年3月.

  25. 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, 2018年3月.

  26. 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, 2017年9月.

  27. 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, 2017年9月.

  28. 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, 2017年9月.

  29. 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, 2017年9月.