TOHOKU NLP LAB - 東北大学 乾・鈴木研究室TOHOKU NLP LAB - 東北大学 乾・鈴木研究室

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Publications【研究発表一覧】

Publications

Awards / 受賞

  1. 東北大学電気・情報系優秀学生賞, 2020年3月25日
    • 栗林樹生
  2. 東北大学 工学部長賞, 2020年3月25日
    • 佐藤俊
  3. 言語処理学会第26回年次大会 最優秀賞, 2020年3月19日
    • 小林悟郎, 栗林樹生, 横井祥, 鈴木潤, 乾健太郎
    • ベクトル⻑に基づく自己注意機構の解析
  4. 言語処理学会第26回年次大会 最優秀賞, 2020年3月19日
    • 横井祥, 高橋諒, 赤間怜奈, 鈴木潤, 乾健太郎
    • 超球面上での最適輸送に基づく文類似性尺度
  5. 言語処理学会第26回年次大会 優秀賞, 2020年3月19日
    • 桑原亮介, 鈴木潤, 中山英樹
    • 擬似タグと線形移動ベクトルを用いた単一モデルによる擬似モデルアンサンブル
  6. 言語処理学会第26回年次大会 優秀賞, 2020年3月19日
    • Diana Galvan-Sosa, ⻄田京介, 松田耕史, 鈴木潤, 乾健太郎
    • 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
  7. 言語処理学会第26回年次大会 優秀賞, 2020年3月19日
    • 清野舜, 鈴木潤, 三田雅人, 水本智也, 乾健太郎
    • 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
  8. 言語処理学会第26回年次大会 若手奨励賞, 2020年3月19日
    • 三田雅人
    • 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
  9. 言語処理学会第26回年次大会 言語資源賞, 2020年3月19日
    • 井之上直也, Pontus Stenetorp, 乾健太郎
    • 機械読解システムの推論過程のベンチマークの構築
  10. 言語処理学会第26回年次大会 言語資源賞, 2020年3月19日
    • 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
  11. 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年12月3日
    • 佐藤志貴, 赤間怜奈, 大内啓樹, 鈴木潤, 乾健太郎
    • 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
  12. 情報処理学会 自然言語処理研究会 優秀研究賞 2019年8月30日
    • 鈴木正敏, 松田耕史, 大内啓樹, 鈴木潤, 乾健太郎
    • 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
  13. NLP若手の会第14回シンポジウム 萌芽研究賞, 2019年8月28日
    • 五藤巧, 永田亮, 三田雅人, 塙一晃, 水本智也
    • 文法誤り訂正における問題の難しさを考慮した性能評価尺度の提案
  14. NLP若手の会第14回シンポジウム 奨励賞, 2019年8月28日
    • 三田雅人, 萩原正人, 坂口慶祐, 水本智也, 鈴木潤, 乾健太郎
    • 文法誤り訂正を拡張した新タスクの提案
  15. NLP若手の会第14回シンポジウム 奨励賞, 2019年8月28日
    • 横井祥, 高橋諒, 赤間怜奈, 鈴木潤, 乾健太郎
    • 文ベクトルの最適輸送に基づく類似性尺度
  16. 東北大学 総長賞, 2019年3月27日
    • 藤井諒
  17. Google Focused Research Award, July 11, 2019
    • Kentaro Inui
  18. 言語処理学会第25回年次大会 優秀賞, 2019年3月12日
    • 清野舜, 鈴木潤, 乾健太郎
    • 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
  19. 言語処理学会第25回年次大会 若手奨励賞, 2019年3月12日
    • 赤間怜奈
    • 独立発話の繋ぎ合わせによる発話-応答ペアの獲得
  20. 言語処理学会第25回年次大会 若手奨励賞, 2019年3月12日
    • 栗林樹生
    • 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
  21. 言語処理学会第25回年次大会 言語資源賞, 2019年3月12日
    • 永田亮, 石川慎一郎, 乾健太郎
    • 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
  22. 言語処理学会第25回年次大会 最優秀ポスター賞
    • 松田耕史
    • 赤間怜奈
    • 武藤由依
  23. 言語処理学会第25回年次大会 優秀ポスター賞
    • 浅野広樹
    • 北山晃太郎
  24. 第1回対話システムライブコンペティション 優秀賞, 2018年11月21日
    • 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, 大内啓樹, 鈴木潤, 乾健太郎（teamzunko）
    • Zunkobot: 複数の知識モジュールを統合した雑談対話システム
  25. 人工知能学会 全国大会優秀賞, 2018年11月1日
    • 横井祥，乾健太郎
    • 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 (横井 祥, 小林 颯介, 福水 健次, 乾 健太郎)
  26. 人工知能学会 全国大会優秀賞, 2018年11月1日
    • 赤間 怜奈，横井祥，乾健太郎
    • 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 (赤間 怜奈, 渡邉 研斗, 横井 祥, 小林 颯介, 乾 健太郎)
  27. NLP若手の会第13回シンポジウム 奨励賞, 2018年8月29日
    • 白井穂乃
    • 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（白井穂乃, 井之上直也, 乾健太郎）
  28. NLP若手の会第13回シンポジウム 奨励賞, 2018年8月29日
    • 佐々木翔大
    • サブワードに基づく単語ベクトルの再構築（佐々木翔大, 鈴木潤, 乾健太郎）
  29. The 5th CWRU-Tohoku Joint Workshop Best Poster Presentation Award, August 3 2018
    • Reina Akama
  30. 情報処理学会 自然言語処理研究会 優秀研究賞 2018年7月10日 / IPSJ SIG-NL Research Award, 10 July 2018
    • 大内啓樹, 進藤裕之, 松本裕治
    • 意味役割付与のためのスパン選択モデル
  31. 人工知能学会2017年度論文賞, 2018年6月27日
    • 高瀬翔, 岡崎直観, 乾健太郎
    • 関係パタンの分散表現の計算 (人工知能学会誌, Vol.32, No.4, pp. D-G96_1-11, 2017)
  32. 情報処理学会東北支部学生奨励賞, 2018年6月20日
    • 田上翼
  33. 船井情報科学振興財団 研究奨励賞, 2018年4月21日
    • 井之上直也
  34. 東北大学電気・情報系優秀学生賞, 2018年3月27日
    • 渡邉研斗
  35. 東北大学総長賞, 2018年3月27日
    • 伊藤拓海
  36. 東北大学工学部長賞, 2018年3月27日
    • 栗林樹生
    • 吉成 未菜里
  37. 言語処理学会第24回年次大会 優秀賞, 2018年3月12日
    • 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
  38. 言語処理学会第24回年次大会 若手奨励賞, 2018年3月12日
    • 阿部香央莉
    • 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)
  39. 言語処理学会第24回年次大会 若手奨励賞, 2018年3月12日
    • 鈴木正敏
    • 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 (鈴木正敏, 松田耕史, 岡崎直観, 乾健太郎)
  40. 言語処理学会第24回年次大会 若手奨励賞, 2018年3月12日
    • 佐々木翔大
    • 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 (佐々木翔大, Shuo Sun, Shigehiko Schamoni, Kevin Duh, 乾健太郎)
  41. 言語処理学会第24回年次大会 若手奨励賞, 2018年3月12日
    • 佐藤祥多
    • 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 (佐藤祥多, 乾健太郎) ○
  42. トーキン科学技術賞, 2018年3月8日
    • 井之上直也
    • 仮説推論に基づく行間推論モデルの構築
  43. 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年12月23日
    • 吉成未菜里
    • 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)
  44. 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年10月13日 / 81th JSAI SIG-SLUD Young Incentive Award, October 13 2017.
    • 赤間怜奈 / Reina Akama
    • 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） / Semi-supervised Learning of Style Vectors (Reina Akama, Sho Yokoi, Kento Watanabe, Kentaro Inui)
  45. NLP若手の会第12回シンポジウム 奨励賞, 2017年9月6日
    • 赤間怜奈
    • 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)
  46. NLP若手の会第12回シンポジウム 奨励賞, 2017年9月6日
    • 横井祥
    • カーネル密度推定に基づく関係予測 (横井祥, 乾健太郎)
  47. 情報処理学会 研究会推薦博士論文 2017年7月21日
    • 高瀬翔
    • A Study on Encoding Natural Language into Distributed Representations
  48. 人工知能学会 全国大会優秀賞 (オーガナイズドセッション口頭発表部門, インタラクティブ発表部門), 2017年7月18日
    • 横井祥
    • 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)
  49. 情報処理学会 自然言語処理研究会 学生奨励賞 2017年5月16日
    • 渡邉研斗, 松林優一郎, 深山覚, 中野倫靖, 後藤真孝, 乾健太郎
    • メロディと歌詞の相関に基づく自動かし生成, 2016-NL-231
  50. EACL2017 Outstanding Paper Award, April 7 2017
    • Sonse Shimaoka, Pontus Stenetorp, Sebastian Riedel and Kentaro Inui
    • Neural Architectures for Fine-grained Entity Type Classification
  51. 東北大学 情報科学研究科長賞, 2017年3月24日
    • 高瀬翔
  52. 東北大学 総長賞, 2017年3月24日
    • 清野舜
  53. 東北大学 工学部長賞, 2017年3月24日
    • 赤間怜奈
    • 塙一晃
  54. 2016年度マイクロソフト情報学研究賞, 2017年3月16日
    • 岡崎直観
  55. 言語処理学会第23回年次大会 優秀賞, 2017年3月16日 / The 23th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing Excellent Paper Award, March 16 2017.
    • 松林優一郎, 乾健太郎 / Yuichiroh Matsubayashi, Kentaro Inui
    • 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 / Feature Generalization for Japanese Predicate-argument Structure Analysis using Neural network
  56. PACLIC-30 Best Paper Honorable Mention, 29 October 2016
    • Masayasu Muraoka, Sumit Maharjan, Masaki Saito, Kota Yamaguchi, Naoaki Okazaki, Takayuki Okatani and Kentaro Inui
    • Recognizing Open-vocabulary Relations between Objects in Images
  57. NLP若手の会第11回シンポジウム 奨励賞, 2016年8月30日
    • 小林颯介
    • 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)
  58. MIRU2016 優秀賞, 2016年8月4日 / MIRU2016 Outstanding Paper Award, 4 August 2016
    • Takuya Yashima, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui, Kota Yamaguchi and Takayuki Okatani
    • Learning to Describe Product Images from Noisy Online Data
  59. IBM Faculty Award, July 18 2016
    • Kentaro Inui
  60. 平成28年度科学技術分野の文部科学大臣表彰 若手科学者賞, 2016年4月20日 / The Young Scientists’ Prize, The Commendation for Science and Technology by the Minister of Education, Culture, Sports, Science and Technology, April 20 2016
    • 岡崎直観 / Naoaki Okazaki
    • 言語ビッグデータからの知識の獲得とその応用の研究
  61. 東北大学工学部長賞, 2016年3月25日
    • 佐藤祥多
  62. 情報処理学会東北支部学生奨励賞, 2016年3月12日
    • 鈴木正敏
  63. 言語処理学会第22回年次大会 最優秀賞, 2016年3月10日 / The 22th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing Excellent Paper Award, March 10 2016.
    • 大野雅之, 井之上直也, 松林優一郎, 岡崎直観, 乾健太郎
    • 分散表現による文脈情報を用いた選択選好モデル
  64. 言語処理学会第22回年次大会 優秀賞, 2016年3月10日 / The 22th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing Excellent Paper Award, March 10 2016.
    • 小林颯介, 田然, 岡崎直観, 乾健太郎
    • 談話内における局所文脈の動的分散表現
  65. 情報処理学会 自然言語処理研究会 優秀研究賞 2016年1月22日 / IPSJ SIG-NL Research Award, 22 January 2016
    • 大野雅之, 井之上直也, 松林優一郎, 岡崎直観, 乾健太郎
    • 分散表現に基づく選択選好モデルの文脈化, 2016-NL-225
  66. Recruit Challenge for Student 3位入賞, 2015年10月30日
    • 佐々木彬
  67. PACLIC-29 Best Paper Award (Computation) 1 November 2015
    • Hiroya Komatsu, Ran Tian, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui.
    • Reducing Lexical features in Parsing by Word Embeddings.
  68. ドコモ・モバイル・サイエンス賞 先端技術部門優秀賞 2015年9月28日
    • 乾健太郎, 岡崎直観
    • ソーシャルテキストビッグデータの意味的分析技術の研究
  69. NLP若手の会 第10回シンポジウム デモ賞 2015年9月5日
    • 渡邉研斗
    • ストーリー展開を考慮した自動歌詞生成システム (松林優一郎, 乾健太郎（東北大）, 深山覚, 中野倫靖, 後藤真孝（産総研）)
  70. 人工知能学会 第29回全国大会 学生奨励賞 2015年7月22日 / JSAI Annual Conference Student Incentive Award, 22 July 2015.
    • 高瀬翔 / Sho Takase
    • 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)
  71. 情報処理学会 第77回全国大会 大会奨励賞 / IPSJ Best Paper Award for Young Researcher of IPSJ National Convention, 29 June 2015
    • 上岡裕大 / Yudai Kamioka
    • 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) / Semantic Labeling of Japanese Functional Expressions and its Impact on Factuality Analysis (Yudai Kamioka, Kazuya Narita, Miwa Kanno, Junta Mizuno, Kentaro Inui)
  72. 情報処理学会 自然言語処理研究会 優秀研究賞 2015年5月26日 / IPSJ SIG-NL Research Award, 26 May 2015
    • 田然, 岡崎直観, 乾健太郎 / Tian Ran, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui
    • 対数的共起ベクトルの加法構成性, 2015-NL-221
  73. 東北大学 総長賞, 2015年3月25日
    • 小松広弥
  74. 言語処理学会第21回年次大会 最優秀賞, 2015年3月19日 / The 21th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing Excellent Paper Award, March 19 2015.
    • 高瀬翔, 岡崎直観, 乾健太郎
    • 構成性に基づく関係パタンの意味計算
  75. 言語処理学会2014年度最優秀論文賞, 2015年3月19日 / The Association for Natural Language Processing Best Paper Award 2014 (first place). March 19, 2015.
    • 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.
    • Yuichiroh Matsubayashi, Ryu Iida, Ryohei Sasano, Hikaru Yokono, Suguru Matsuyoshi, Atsushi Fujita, Yusuke Miyao, Kentaro Inui
    • 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. 自然言語処理 21(2) 331-378 2014年4月
    • Issues on Annotation Guidelines for Japanese Predicate-Argument Structures. Journal of Natural Language Processing Vol. 21 (2014) No. 2 p. 333-377.
  76. 情報処理学会 第77回全国大会 学生奨励賞, 2015年3月19日
    • 上岡裕大 / Yudai Kamioka
    • 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) / Semantic Labeling of Japanese Functional Expressions and its Impact on Factuality Analysis (Yudai Kamioka, Kazuya Narita, Miwa Kanno, Junta Mizuno, Kentaro Inui)
  77. ICOAI2014 Barcelona Conferences Excellent Oral Presentation, 22 December 2014
    • Kazeto Yamamoto
    • Boosting the Efficiency of First-order Abductive Reasoning Using Pre-estimated Relatedness between Predicates (Kazeto Yamamoto, Naoya Inoue, Kentaro Inui, Yuki Arase and Jun’ichi Tsujii)
  78. 日本学術振興会 科学研究費審査委員表彰, 2014年10月31日
    • 乾健太郎
  79. 石田實記念財団研究奨励賞 / Minoru Ishida Research Award, 2014年11月14日
    • 岡崎直観
    • 大規模データに基づく自然言語処理とその応用に関する研究
  80. 情報処理学会 2014年度山下記念研究賞 / IPSJ Yamashita SIG Research Award, 2014年9月23日
    • 松林優一郎 / Yuichiroh Matsubayashi
    • 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 ）
    • 2013-NL-214（2013.11.15）（自然言語処理研究会）
  81. NLP若手の会第9回シンポジウム 奨励賞, 2014年9月23日
    • 渡邉研斗
    • 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)
  82. AMT2014 Best Paper Award, 13 August 2014
    • Keita Nabeshima, Junta Mizuno, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui
    • Mining False Information on Twitter for a Major Disaster Situation
  83. 言語処理学会 20周年記念論文賞, 2014年7月11日
    • 飯田龍，小町守，井之上直也，乾健太郎，松本裕治
    • 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
    • 自然言語処理, Vol.17, No.2, pp.25-50 (PDF)
  84. 第4回Webインテリジェンスとインタラクション研究会（WI2研究会） 優秀研究賞, 2014年5月25日
    • 鳥海不二夫, 榊剛史, 岡崎直観
    • 「人工知能」の表紙に関するツイートの分析・続報
  85. 東北大学 総長賞, 2014年3月26日
    • 村岡雅康
  86. 言語処理学会第20回年次大会 最優秀賞, 2014年3月20日
    • 井之上直也, 杉浦純, 乾健太郎
    • 共参照解析のための事象間関係知識の文脈化
  87. 言語処理学会第20回年次大会 優秀賞, 2014年3月20日
    • 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
    • ガウス分布による単語と句の意味の分布的表現
  88. 言語処理学会第20回年次大会 若手奨励賞, 2014年3月20日
    • 村岡雅康
    • 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)
  89. 言語処理学会 2013年度論文賞 / The Best Paper Award of the Journal of Natural Language Processing 2013
    • 鍋島啓太, 渡邉研斗, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎 / Keita Nabeshima, Kento Watanabe, Junta Mizuno, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui
    • 訂正パターンに基づく誤情報の収集と拡散状況の分析 / Extracting False Information on Twitter and Analyzing its Diffusion Processes by using Linguistic Patterns for Correction
    • March 19, 2014
  90. 第3回サイエンス・インカレ 科学技術振興機構理事長賞, 2014年3月3日
    • 島岡聖世, 村岡雅康
    • 大規模言語データから単語間の意味的類似性と意味の広がりを自動学習する確率的言語モデル
  91. 第26回日本リスク研究学会年次大会 優秀発表論文賞, 2013年11月16日
    • 岡崎直観
    • 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)
  92. 言語処理学会第19回年次大会 優秀賞，2013年8月21日
    • 島岡聖世, 山本風人, 乾健太郎
    • オートエンコーダにおける単語ベクトルの学習
  93. 東北大学 情報科学研究科長賞, 2013年3月27日
    • 井之上直也
  94. 情報処理学会東北支部学生奨励賞, 2013年3月27日
    • 佐藤雅宏
  95. 東北大学 工学研究科長教育賞, 2013年3月22日
    • 大町真一郎, 上原洋一, 津田理, 工藤成史, 金子俊郎, 乾健太郎, 松浦祐司
  96. 情報処理学会第75回全国大会学生奨励賞, 2013年3月7日
    • 鍋島啓太 / Keita Nabeshima
    • 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) / Extracting and Aggregating False Information on Twitter by using Linguistic Patterns for Correction (Keita Nabeshima, Junta Mizuno, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui)
  97. 情報処理学会第75回全国大会学生奨励賞, 2013年3月6日
    • 渡邉研斗
    • 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)
  98. IBIS2012 Honorable Mention, 2012年12月9日
    • Naoya Inoue
    • Online Large-margin Weight Learning for First-Order Logic-Based Abduction (Naoya Inoue, Kazeto Yamamoto, Yotaro Watanabe, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui)
  99. 情報処理学会 2012年度 山下記念研究賞，2012年9月27日
    • Naoya Inoue
    • An ILP Formulation of Abductive Inference for Discourse Interpretation (Naoya Inoue and Kentaro Inui)
  100. 言語処理学会第18回年次大会 優秀賞，2012年9月2日
    • 井之上直也，乾健太郎，Ekaterina Ovchinnikova，Jerry R. Hobbs
    • 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
  101. NLP若手の会第7回シンポジウム 奨励賞, 2012年9月4日
    • 山本風人
    • 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)
  102. 情報処理学会第206回自然言語処理研究会 学生奨励賞，2012年5月11日
    • 山本風人
    • 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)
  103. NLP若手の会 第6回シンポジウム 優秀発表賞，2011年9月22日
    • 杉浦純
    • 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)
  104. 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年6月3日
    • 情報通信研究機構(NICT)委託研究「電気通信サービスにおける情報信憑性検証技術に関する研究開発」，2007-2010，Web 上のテキスト情報間の論理的関係の解析
    • プロジェクトのプレスリリース（2011年1月31日付）
  105. 言語処理学会 2010年度最優秀論文賞，2011年3月7日
    • 松林優一郎, 岡崎直観, 辻井潤一
    • 自動意味役割付与における意味役割の汎化
  106. CICLing-2011 Best Paper Award (First Place), 26 February 2011
    • Hiram Calvo, Kentaro Inui and Yuji Matsumoto
    • Co-related Verb Argument Selectional Preferences
  107. 言語処理学会第16回年次大会 最優秀発表賞，2010年9月2日
    • 村上浩司, 水野淳太, 後藤隼人, 大木環美, 松吉俊, 乾健太郎, 松本裕治 / Koji Murakami, Junta Mizuno, Hayato Goto, Megumi Ohki, Suguru Matsuyoshi, Kentaro Inui and Yuji Matsumoto
    • 文間意味的関係認識による言論マップ生成
  108. 情報処理学会 第72回全国大会 学会推奨修士論文認定, 2010年3月9日
    • 井之上直也
    • 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

Journal Papers / 学術論文誌

  1. Shun Kiyono, Jun Suzuki, Tomoya Mizumoto, Kentaro Inui. Massive Exploration of Pseudo Data for Grammatical Error Correction. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol.28, pp.2134-2145, 2020
  2. Takumi Ito, Tatsuki Kuribayashi, Hayato Kobayashi, Ana Brassard, Masato Hagiwara, Jun Suzuki, Kentaro Inui. Assisting Authors to Convert Raw Products into Polished Prose. Journal of Cognitive Science, Vol.21, No.1, pp.101-137, 2020
  3. Diana Galvan-Sosa, Koji Matsuda, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui. An empirical exploration of the challenges in temporal relation extraction from clinical text. Journal of Natural Language Processing, Vol.27 No.2, pp.???-???, June 2020.
  4. Tadahiro Taniguchi, Daichi Mochihashi, Takayuki Nagai, Satoru Uchida, Naoya Inoue, Ichiro Kobayashi, Tomoaki Nakamura, Yoshinobu Hagiwara, Naoto Iwahashi, Tetsunari Inamura. Survey on Frontiers of Language and Robotics. Advanced Robotics, Vol. 33, No 12, 31 pages, June 2019. paper
  5. Kazuaki Hanawa, Akira Sasaki, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. Stance Detection Attending External Knowledge from Wikipedia. Journal of Information Processing, Vol. 27, pp.499–506, 2019. (DOI: 10.2197/ipsjjip.27.499)
  6. 徳久良子, 寺嶌立太, 乾健太郎. 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. 情報処理学会論文誌, Vol.60, No.2, pp.716-726, February 2019.
  7. 浅野広樹, 水本智也, 乾健太郎. 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. 自然言語処理, Vol.25, No.5, pp.555-576, December 2018.
  8. Qin Dai, Naoya Inoue, Paul Reisert, and Kentaro Inui. Leveraging Unannotated Texts for Scientific Relation Extraction. In IEICE Transactions on Information and Systems, Vol. E101-D, No. 12, pp.3209-3217, December 2018.
  9. Masatoshi Suzuki, Koji Matsuda, Satoshi Sekine, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui. A Joint Neural Model for Fine-Grained Named Entity Classification of Wikipedia Articles. IEICE Transactions on Information and Systems, Vol. E101-D, No.1, pp.73-81, January 2018. (DOI: 10.1587/transinf.2017SWP0005)
  10. Kento Watanabe, Yuichiroh Matsubayashi, Kentaro Inui, Satoru Fukayama, Tomoyasu Nakano, and Masataka Goto. Modeling Storylines in Lyrics. IEICE Transactions on Information and Systems. Vol.E101-D,No.4, 13 pages, 2017. (DOI: 10.1587/transinf.2017EDP7188)
  11. 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, Vol.32, No.4, pp. D-G96_1-11, 2017. (DOI: 10.1527/tjsai.D-G96)
  12. Sho Yokoi, Hiroshi Kajino and Hisashi Kashima. Link Prediction in Sparse Networks by Incidence Matrix Factorization. Journal of Information Processing, Vol. 25 (2017), pp.477-485. (DOI: 10.2197/ipsjjip.25.477)
  13. Ran Tian, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui. The Mechanism of Additive Composition. Machine Learning, Vol. 106, Issue 7, pp 1083–1130, 2017. (DOI: 10.1007/s10994-017-5634-8)
  14. Naoko Kosaka, Akira Koyama, Tomohiro Kokogawa, Yuji Maeda, Hiroko Koumoto, Shingo Suzuki, Takeshi Yamaguchi and Kentaro Inui. Disaster Information System Using Natural Language Processing. Journal of Disaster Research, Vol.12, No.1, pp.67-78, 2017. (DOI: 10.20965/jdr.2017.p0067)
  15. Shuangshuang Zhou, Naoaki Okazaki, Koji Matsuda, Ran Tian and Kentaro Inui. Supervised Approaches for Japanese Wikification. Journal of Information Processing
    Vol. 25, pp. 341-350, April 2017. (DOI: 10.2197/ipsjjip.25.341)

  16. Koji Matsuda, Akira Sasaki, Naoaki Okazaki and Kentato Inui. Geographical Entity Annotated Corpus of Japanese Microblogs. Journal of Information Processing Vol. 25, pp.121-130, January 2017. (DOI: 10.2197/ipsjjip.25.121)
  17. Ryo Takahashi, Naoya Inoue, Yasutaka Kuriya, Sosuke Kobayashi and Kentaro Inui. Explaining Potential Risks in Traffic Scenes by Combining Logical Inference and Physics Simulation. International Journal of Machine Learning and Computing (IJMLC), Vol. 6, No. 5, pp. 248-255, October 2016. (DOI: 10.18178/ijmlc.2016.6.5.606)
  18. 山本風人, 井之上直也, 乾健太郎. 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. 自然言語処理 Vol.23, No.3, pp.267-298, June 2016. (DOI: 10.5715/jnlp.23.267)
  19. Sho Takase, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui. Modeling semantic compositionality of relational patterns. Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 50, pp.256-264, April 2016. (DOI:10.1016/j.engappai.2016.01.027)
  20. 松林優一郎, 中山周, 乾健太郎. 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. 自然言語処理 Vol.22, No.5, pp.433-461, December 2015. (DOI: 10.5715/jnlp.22.433)
  21. 成田和弥, 水野淳太, 上岡裕大, 菅野美和, 乾健太郎. 誤り分析に基づく日本語事実性解析の課題抽出. 自然言語処理, Vol.22, No.5, pp.392-432, December 2015.
    Kazuya Narita, Junta Mizuno, Yudai Kamioka, Miwa Kanno and Kentaro Inui. Understanding the technical issues in Japanese factuality analysis through error analysis. In Journal of Natural Language Processing. Vol.22, No.5, pp.392-432, December 2015. (in Japanese) (DOI: 10.5715/jnlp.22.397)

  22. Kentaro Inui, Yotaro Watanabe, Kenshi Yamaguchi, Shingo Suzuki, Hiroko Koumoto, Naoko Kosaka, Akira Koyama, Tomohiro Kokogawa, and Yuji Maeda. Computer-assisted databasing of disaster management information through natural language processing. Journal of Disaster Research, Vol.10, No.5, pp.830-844, October 2015. (doi: 10.20965/jdr.2015.p0830)
  23. Shingo Suzuki, Kentaro Inui, Kenshi Yamaguchi, Hiroko Koumoto, Naoko Kosaka, Akira Koyama, and Yuji Maeda. Study on an online communication and task management system for disaster response utilizing natural language processing. Journal of Disaster Research, Vol.10, No.5, pp.845-856, October 2015. (DOI: 10.20965/jdr.2015.p0845)
    • paper
  24. 稲田和明, 松林優一郎, 乾健太郎. 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. 情報処理学会論文誌, Vol.56, No.10, pp.2054-2071, October 2015. http://id.nii.ac.jp/1001/00145529/
  25. Kazeto Yamamoto, Naoya Inoue, Kentaro Inui, Yuki Arase and Jun’ichi Tsujii. Boosting the Efficiency of First-order Abductive Reasoning Using Pre-estimated Relatedness between Predicates. International Journal of Machine Learning and Computing, Vol. 5, No. 2, pp. 114-120, April 2015. (DOI: 10.7763/IJMLC.2015.V5.493)
  26. Shuangshuang Zhou, Canasai Kruengkrai, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui. Exploring Linguistic Features for Named Entity Disambiguation. International Journal of Computational Linguistics and Applications, Vol.5 No.2, pp. 47-60, July-December 2014.
  27. 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. 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. 自然言語処理, Vol.21 No.2, pp.333-378, April 2014. (DOI: 10.5715/jnlp.21.333)
  28. Naoya Inoue and Kentaro Inui. ILP-based Inference for Cost-based Abduction on First-order Predicate Logic. Journal of Natural Language Processing, Vol.20, No.5, pp. 629-656, December 2013. (DOI: 10.11185/imt.9.83)
  29. 高瀬翔, 岡崎直観, 乾健太郎. カテゴリ間の兄弟関係を活用した集合拡張. 自然言語処理, vol. 20, No. 2, pp.273-296, June 2013.
    Sho Takase, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui. Set Expansion Using Sibling Relationships Between Semantic Categories. In Journal of Natural Language Processing, vol. 20, No. 2, June 2013.

  30. 鍋島啓太, 渡邉研斗, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎. 訂正パターンに基づく誤情報の収集と拡散状況の分析. 自然言語処理, Vol. 20, No. 3, pp.461-484, June 2013. 10.5715/jnlp.20.461 paper
    Keita Nabeshima, Kento Watanabe, Junta Mizuno, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui. Extracting False Information on Twitter and Analyzing its Diffusion Processes by using Linguistic Patterns for Correction. In Journal of Natural Language Processing. Vol. 20, No. 3, pp.461-484, June 2013. 10.5715/jnlp.20.461

  31. 大和田裕亮, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎, 石塚満. 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. 自然言語処理, Vol. 20, No. 3, pp.423-460, June 2013. 10.5715/jnlp.20.423 paper
    Yusuke Owada, Junta Mizuno, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui, Mitsuru Ishizuka. Analyzing the Statement Structure on Twitter using Replies to Tweets and Quoted Tweets. In Journal of Natural Language Processing. Vol. 20, No. 3, pp.423-460, June 2013. 10.5715/jnlp.20.423

  32. Yotaro Watanabe, Junta Mizuno, Eric Nichols, Katsuma Narisawa, Keita Nabeshima, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui. Leveraging Diverse Lexical Resources for Textual Entailment Recognition. ACM Transactions on Asian Language Information Processing (TALIP), Vol. 11, No. 4, pp.39:1-39:21, December 2012. 10.1145/2382593.2382600
  33. 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. 文間関係認識に基づく賛成・反対意見の俯瞰. 情報処理学会論文誌, Vol.52, No.12, pp.3408-3422, December 2011. paper (IPSJ)
    Junta Mizuno, Yotaro Watanabe, Eric Nichols, Koji Murakami, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto. Organizing Agreeing and Conflicting Opinions Based on Semantic Relation Recognition. In Journal of Information Processing Society of Japan, Vol.52, No.12, pp.3408-3422, December 2011.

  34. 岡崎直観, 辻井潤一. 集合間類似度に対する簡潔かつ高速な類似文字列検索アルゴリズム. 自然言語処理, Vol. 18, No. 2, pp. 89-118, June 2011.
  35. Shuya Abe, Kentaro Inui, kazuo Hara, Hiraku Morita, Chitose Sao, Megumi Eguchi, Asuka Sumida, Koji Murakami, and Suguru Matsuyoshi.
    Mining personal experiences and opinions from Web documents. Web Intelligence and Agent Systems, Vol. 9, No. 2, pp. 109-121, January 2011.

  36. 松吉俊, 江口萌, 佐尾ちとせ, 村上浩司, 乾健太郎, 松本裕治. テキスト情報分析のための判断情報アノテーション. 電子情報通信学会論文誌, Vol.J93-D, No.6, pp.705-713, June 2010.
  37. 飯田龍, 小町守, 乾健太郎, 松本裕治. 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. 自然言語処理, Vol.17, No.2, pp.25-50, April 2010. (DOI: 10.5715/jnlp.17.2_25)
  38. Naoya Inoue, Ryu Iida, Kentaro Inui, and Yuji Matsumoto. Resolving Direct and Indirect Anaphora for Japanese Definite Noun Phrases. Journal of Natural Language Processing, Vol.17, No.1, pp.221-246, April 2010.
  39. 小町守, 飯田龍, 乾健太郎, 松本裕治. 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. 自然言語処理, Vol.17, No.1, pp.141-160, January 2010. (DOI:10.5715/jnlp.17.1_141)
  40. 阿部修也, 乾健太郎, 松本裕治. 項の共有関係と統語パターンを用いた事態間関係獲得. 自然言語処理, Vol.17, No.1, pp.121−140, January 2010. (DOI: 10.5715/jnlp.17.1_121)
  41. 加藤義清, 河原大輔, 乾健太郎, 黒橋禎夫, 柴田知秀. Web ページの情報発信者の同定. 人工知能学会論文誌, Vol.25, No.1, pp.79-82, January 2010. (DOI: 10.1527/tjsai.25.90)

International Conferences / 国際会議論文

  1. Masato Mita, Shun Kiyono, Masahiro Kaneko, Jun Suzuki and Kentaro Inui. A Self-Refinement Strategy for Noise Reduction in Grammatical Error Correction. In Findings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2020), pp.–, November 2020.
    • paper
  2. Hiroaki Funayama, Shota Sasaki, Yuichiroh Matsubayashi, Tomoya Mizumoto, Jun Suzuki, Masato Mita and Kentaro Inui. Preventing Critical Scoring Errors in Short Answer Scoring with Confidence Estimation. In Proceedings of the 2020 ACL Student Research Workshop (2020 ACL SRW), pp.237–243, July 2020.
  3. Takuma Kato, Kaori Abe, Hiroki Ouchi, Shumpei Miyawaki, Jun Suzuki and Kentaro Inui. Embeddings of Label Components for Sequence Labeling: A Case Study of Fine-grained Named Entity Recognition. In Proceedings of the 2020 ACL Student Research Workshop (2020 ACL SRW), pp.222–229 , July 2020.
  4. Goro Kobayashi, Tatsuki Kuribayashi, Sho Yokoi and Kentaro Inui. Self-Attention is Not Only a Weight: Analyzing BERT with Vector Norms. Non-archival submission for the 2020 ACL Student Research Workshop (2020 ACL SRW), July 2020.
  5. Naoya Inoue, Pontus Stenetorp and Kentaro Inui. R4C: A Benchmark for Evaluating RC Systems to Get the Right Answer for the Right Reason. In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp.6740–6750, July 2020.
  6. Hiroki Ouchi, Jun Suzuki, Sosuke Kobayashi, Sho Yokoi, Tatsuki Kuribayashi, Ryuto Konno and Kentaro Inui. Instance-based Learning of Span Representations: A Case Study through Named Entity Recognition. In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp.6452–6459, July 2020.
  7. Tatsuki Kuribayashi, Takumi Ito, Jun Suzuki and Kentaro Inui. Language Models as an Alternative Evaluator of Word Order Hypotheses: A Case Study in Japanese. In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp.488–504, July 2020.
  8. Shiki Sato, Reina Akama, Hiroki Ouchi, Jun Suzuki and Kentaro Inui. Evaluating Dialogue Generation Systems via Response Selection. In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp.593–599, July 2020.
  9. Masahiro Kaneko, Masato Mita, Shun Kiyono, Jun Suzuki and Kentaro Inui. Can Encoder-decoder Models Benefit from Pre-trained LanguageRepresentation in Grammatical Error Correction?. In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp.4248–4254, July 2020.
  10. Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki and Kentaro Inui. Do Neural Models Learn Systematicity of Monotonicity Inference in Natural Language?. In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp.6105-6117, July 2020.
  11. Ryosuke Kuwabara, Jun Suzuki and Hideki Nakayama. Single Model Ensemble using Pseudo-Tags and Distinct Vectors. In Proceedings of the 58th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp.3006–3013, July 2020.
  12. Ryo Nagata, Kentaro Inui and Shin’ichiro Ishikawa. Creating Corpora for Research in Feedback Comment Generation. In Proceedings of the 12th International Conference on the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2020), pp.–, May 2020.
  13. Masato Hagiwara and Masato Mita. GitHub Typo Corpus: A Large-Scale Multilingual Dataset of Misspellings and Grammatical Errors. In Proceedings of the 12th International Conference on the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2020), pp.6761–6768, May 2020.
  14. Saku Sugawara, Pontus Stenetorp, Kentaro Inui and Akiko Aizawa. Assessing the Benchmarking Capacity of Machine Reading Comprehension Datasets. In Proceedings of the Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2020), pp.–, February 2020.
    • paper
  15. Keshav Singh, Paul Reisert, Naoya Inoue, Pride Kavumba and Kentaro Inui. Improving Evidence Detection by Leveraging Warrants. Proceedings of FEVER: The Second Workshop on Fact Extraction and Verification , pp. 57–62, November 2019.
  16. Tianqi Wang, Naoya Inoue, Hiroki Ouchi, Tomoya Mizumoto and Kentaro Inui. Inject Rubrics Into Short Answer Grading System. Proceedings of the 2nd Workshop on Deep Learning Approaches for Low-Resource NLP (DeepLo 2019), pp. 175–182, November 2019.
  17. Pride Kavumba, Naoya Inoue, Benjamin Heinzerling, Keshav Singh, Paul Reisert and Kentaro Inui. When Choosing Plausible Alternatives, Clever Hans can be Clever. Proceedings of the First Workshop on Commonsense Inference in Natural Language Processing, pp. 33-42, November 2019.
  18. Shun Kiyono, Jun Suzuki, Masato Mita, Tomoya Mizumoto and Kentaro Inui. An Empirical Study of Incorporating Pseudo Data into Grammatical Error Correction. In Proceedings of 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019), pp. 1236-1242, November 2019.
  19. Hiroki Ouchi, Jun Suzuki and Kentaro Inui. Transductive Learning of Neural Language Models for Syntactic and Semantic Analysis. In Proceedings of 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019), pp. 3665-3671, November 2019.
  20. Xiaoyu Shen, Jun Suzuki, Kentaro Inui, Hui Su, Dietrich Klakow and Satoshi Sekine. Select and Attend: Towards Controllable Content Selection in Text Generation. In Proceedings of 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019), pp. 579–590, November 2019.
  21. Masato Hagiwara, Takumi Ito, Tatsuki Kuribayashi, Jun Suzuki and Kentaro Inui. TEASPN: Framework and Protocol for Integrated Writing Assistance Environments. 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), pp. 229–234, November 2019.
  22. Takumi Ito, Tatsuki Kuribayashi, Hayato Kobayashi, Ana Brassard, Masato Hagiwara, Jun Suzuki and Kentaro Inui. Diamonds in the Rough: Generating Fluent Sentences from Early-stage Drafts for Academic Writing Assistance. To appear in Proceedings of the 12th International Conference on Natural Language Generation (INLG 2019), pp. 40–53, October 2019.
  23. Yuta Hitomi, Yuya Taguchi, Hideaki Tamori, Ko Kikuta, Jiro Nishitoba, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui, Manabu Okumura. A Large-Scale Multi-Length Headline Corpus for Analyzing Length-Constrained Headline Generation Model Evaluation. In Proceedings of the 12th International Conference on Natural Language Generation (INLG 2019), pp. 333–343, November 2019.
  24. Yi Zhu, Benjamin Heinzerling, Ivan Vulić, Michael Strube, Roi Reichart, Anna Korhonen: On the Importance of Subword Information for Morphological Tasks in Truly Low-Resource Languages. Proceedings of the 23rd Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL 2019), pp. 216-226, November 2019
  25. Qin Dai, Naoya Inoue, Paul Reisert, Ryo Takahashi and Kentaro Inui. Incorporating Chains of Reasoning over Knowledge Graph for Distantly Supervised Biomedical Knowledge Acquisition. In Proceedings of the 33rd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 33), pp. 19-28, September 2019.
    • paper
  26. Tatsuki Kuribayashi, Hiroki Ouchi, Naoya Inoue, Paul Reisert, Toshinori Miyoshi, Jun Suzuki and Kentaro Inui. An Empirical Study of Span Representations in Argumentation Structure Parsing. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019), pp. 4691-4698, July 2019.
  27. Benjamin Heinzerling, Michael Strube. Sequence Tagging with Contextual and Non-Contextual Subword Representations: A Multilingual Evaluation. In: Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019), pp. 273-291, July 2019.
  28. Motoki Sato, Jun Suzuki, Shun Kiyono. Effective Adversarial Regularization for Neural Machine Translation. In: Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019), pp. 204-210, July 2019.
  29. Farjana Sultana Mim, Naoya Inoue, Paul Reisert, Hiroki Ouchi and Kentaro Inui. Unsupervised Learning of Discourse-Aware Text Representation for Essay Scoring. In Proceedings of the 57th Conference of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop (ACL SRW 2019), pp. 378–385, July 2019.
  30. Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Kentaro Inui, Satoshi Sekine, Lasha Abzianidze and Johan Bos. Can neural networks understand monotonicity reasoning? In Proceedings of ACL2019 Workshop on Analyzing and interpreting neural networks for NLP (BlackboxNLP2019), pp. 31-40, July 2019.
  31. Tomoya Mizumoto, Hiroki Ouchi, Yoriko Isobe, Paul Reisert, Ryo Nagata, Satoshi Sekine and Kentaro Inui. Analytic Score Prediction and Justification Identification in Automated Short Answer Scoring. In Proceedings of the Fourteenth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 14). pp. 316-325, August 2019.
  32. Hiroki Asano, Masato Mita, Tomoya Mizumoto, Jun Suzuki. The AIP-Tohoku System at the BEA-2019 Shared Task. In Proceedings of the 14th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 14), pp. 176-182, July 2019.
  33. Paul Reisert, Gisela Vallejo, Naoya Inoue, Iryna Gurevych and Kentaro Inui. An Annotation Protocol for Collecting User-Generated Counter-Arguments using Crowdsourcing. In Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), pp. 232-236, July 2019.
  34. Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Kentaro Inui, Satoshi Sekine, Lasha Abzianidze and Johan Bos. HELP: A Dataset for Identifying Shortcomings of Neural Models in Monotonicity Reasoning. In Proceedings of the 8th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM), pp. 250-255, June 2019.
  35. Kazuaki Hanawa, Shota Sasaki, Hiroki Ouchi, Jun Suzuki and Kentaro Inui. The Sally Smedley Hyperpartisan News Detector at SemEval-2019 Task 4. Proceedings of the 13th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval), pp.1057-1061, June 2019.
  36. Shota Sasaki, Jun Suzuki and Kentaro Inui. Subword-based Compact Reconstruction of Word Embeddings. Proceedings of the 17th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT 2019), pp. 3498-3508, June 2019.
  37. Masato Mita, Tomoya Mizumoto, Masahiro Kaneko, Ryo Nagata, Kentaro Inui. Cross-Corpora Evaluation and Analysis of Grammatical Error Correction Models — Is Single-Corpus Evaluation Enough?. In Proceedings of the 17th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT 2019), pp.1309-1314, June 2019.
  38. Yasutomo Kimura, Hideyuki Shibuki, Hokuto Ototake, Yuzu Uchida, Keiichi Takamaru, Kotaro Sakamoto, Madoka Ishioroshi, Teruko Mitamura, Noriko Kando, Tatsunori Mori, Harumichi Yuasa, Satoshi Sekine and Kentaro Inui. Overview of the NTCIR-14 QA Lab-PoliInfo Task. In Proceedings of the 14th NTCIR Conference, June 2019.
  39. Sho Takase, Jun Suzuki, Masaaki Nagata. Character n-gram Embeddings to Improve RNN Language Models. In Proceedings of The Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19), pp.5074-5082, January 2019.
  40. Qin Dai, Naoya Inoue, Paul Reisert, Ryo Takahashi, Kentaro Inui. Distantly Supervised Biomedical Knowledge Acquisition via Knowledge Graph Based Attention. In Proceedings of the Workshop on Extracting Structured Knowledge from Scientific Publications, pp.1–10, June 2019.
  41. Shun Kiyono, Jun Suzuki, Kentaro Inui. Mixture of Expert/Imitator Networks: Scalable Semi-supervised Learning Framework. In Proceedings of The Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19), pp.4073-4081, January 2019.
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  137. Kazuya Narita, Tetsuya Sakai, Zhicheng Dou, Young-In Song. MSRA at NTCIR-10 1CLICK-2. In Proceedings of the 10th NTCIR Conference, pp.218-224, June 2013. paper (NTCIR)
  138. Han-Cheol Cho, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui. Inducing Context Gazetteers from Encyclopedic Database for Named Entity Recognition. In Proceedings of the 17th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2013), pp.378-389, April 2013. paper (Springer)
  139. Jiro Umezawa, Junta Mizuno, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui. Evidence in Automatic Error Correction Improves Learners’ English Skill. In Proceedings of the 14th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICLing 2013), pp.559-571, March 2013. paper (Springer)
  140. Kazeto Yamamoto, Naoya Inoue, Yotaro Watanabe, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui. Discriminative Learning of First-order Weighted Abduction from Partial Discourse Explanations. In Proceedings of the 14th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICLing 2013), pp.545-558, March 2013. paper (Springer)
  141. Junta Mizuno, Eric Nichols, Yotaro Watanabe and Kentaro Inui. Organizing Information on the Web through Agreement-Conflict Relation Classification. In Proceedings of the Eighth Asia Information Retrieval Societies Conference (AIRS 2012), pp.126-137, December 2012. paper (Springer)
  142. Naoya Inoue, Ekaterina Ovchinnikova, Kentaro Inui, and Jerry R. Hobbs. Coreference Resolution with ILP-based Weighted Abduction. In Proceedings of the 24th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2012): Technical Papers, pp.1291–1308, December 2012. paper (ACL)
  143. Shohei Tanaka, Naoaki Okazaki and Mitsuru Ishizuka. Acquiring and Generalizing Causal Inference Rules from Deverbal Noun Constructions. In Proceedings of the 24th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2012): Posters, pp.1209–1218, December 2012. paper (ACL)
  144. Yotaro Watanabe, Junta Mizuno, Eric Nichols, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui. A Latent Discriminative Model for Compositional Entailment Relation Recognition Using Natural Logic. In Proceedings of the 24th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2012): Technical Papers, pp.2805-2820, December 2012. paper (ACL)
  145. Sho Takase, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui. Set Expansion using Sibling Relations between Semantic Categories. In Proceedings of the 26th Pacific Asia Conference on Language Information and Computing, pp. 525-534, November 2012. paper
  146. Naoya Inoue and Kentaro Inui. Large-scale Cost-based Abduction in Full-fledged First-order Predicate Logic with Cutting Plane Inference. In Proceedings of the 13th European Conference on Logics in Artificial Intelligence, pp.281-293, September 2012. paper (Springer)
  147. Yuichiroh Matsubayashi, Yusuke Miyao, Akiko Aizawa. Building Japanese Predicate-argument Structure Corpus using Lexical Conceptual Structure. In Proceedings of LREC 2012, May 2012.
  148. Yuichiroh Matsubayashi, Yusuke Miyao, Akiko Aizawa. Framework of Semantic Role Assignment based on Extended Lexical Conceptual Structure: Comparison with VerbNet and FrameNet. In Proceedings of EACL 2012, pp.686-695, April 2012. PDF
  149. Yotaro Watanabe, Junta Mizuno, Eric Nichols, Katsuma Narisawa, Keita Nabeshima and Kentaro Inui. TU Group at NTCIR9-RITE: Leveraging Diverse Lexical Resources for Recognizing Textual Entailment, Proceedings of the 9th NTCIR, pp.418-421, December 2011. PDF
  150. Yuta Tsuboi, Yuya Unno, Hisashi Kashima, and Naoaki Okazaki. Fast Newton-CG Method for Batch Learning of Conditional Random Fields, Processings of the 25th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2011.
  151. Yutaka I. Leon-Suematsu, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi, and Yutaka Kidawara. Web Spam Detection by Exploring Densely Connected Subgraphs. In Proceedings of the 2011 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, pp.124-129, August 2011.
  152. Naoya Inoue and Kentaro Inui. ILP-based Reasoning for Weighted Abduction. In Proceedings of AAAI Workshop on Plan, Activity and Intent Recognition, August 2011. paper
  153. Yu Usami, Han-Cheol Cho, Naoaki Okazaki, Jun’ichi Tsujii. Automatic Acquisition of Huge Training Data for Bio-Medical Named Entity Recognition. In Proceedings of BioNLP 2011 Workshop, pp. 65-73, June 2011.
  154. Takuya Kawada, Susumu Akamine, Daisuke Kawahara, Yoshikiyo Kato, Yutaka I. Leon-Suematsu, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi, and Yutaka Kidawara. Web Information Analysis for Open-domain Decision Support: System Design and User Evaluation. In Proceedings of the Joint WICOW/AIRWeb Workshop on Web Quality, 2011.
  155. Hiram Calvo, Kentaro Inui and Yuji Matsumoto. Co-related Verb Argument Selectional Preferences. In Proceedings of the 12th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICLing), pp.133-143, 2011.
  156. Hiram Calvo, Omar J. Gambino, Alexander Gelbukh and Kentaro Inui. Dependency Syntax Analysis Using Grammar Induction and a Lexical Categories Precedence System. In Proceedings of the 12th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICLing), pp.109-120, 2011.
  157. Megumi Ohki, Eric Nichols, Suguru Matsuyoshi, Koji Murakami, Junta Mizuno, Shouko Masuda, Kentaro Inui and Yuji Matsumoto. Recognizing Confinement in Web Texts. In Proceedings of the 9th International Conference on Computational Semantics (IWCS 2011), pp. 215-224, Oxford, UK. pubref
  158. Koji Murakami, Eric Nichols, Junta Mizuno, Yotaro Watanabe, Shouko Masuda, Hayato Goto, Megumi Ohki, Chitose Sao, Suguru Matsuyoshi, Kentaro Inui and Yuji Matsumoto. Statement Map: Reducing Web Information Credibility Noise through Opinion Classification. In Proceedings of the Fourth Workshop on Analytics for Noisy Unstructured Text Data (AND 2010), pp.59-66, Toronto, Canada, 26 October, 2010. pubref
  159. Susumu Akamine, Daisuke Kawahara, Yoshikiyo Kato, Tetsuji Nakagawa, Yutaka I. Leon-Suematsu, Takuya Kawada, Kentaro Inui, Sadao Kurohashi and Yutaka Kidawara. Organizing Information on the Web to Support User Judgments on Information Credibility. In Proceedings of the 4th International Universal Communication Symposium Proceedings (IUCS2010), pp.122-129, October, 2010.
  160. Yoshikiyo Kato, Kentaro Inui and Sadao Kurohashi. Expertise Analysis of Information Senders of Web Pages. In Proceedings of the 4th International Universal Communication Symposium Proceedings (IUCS2010), pp.134-139, October 2010.
  161. Koji Murakami, Eric Nichols, Junta Mizuno, Yotaro Watanabe, Hayato Goto, Megumi Ohki, Suguru Matsuyoshi, Kentaro Inui and Yuji Matsumoto. Automatic Classification of Semantic Relations between Facts and Opinions. In Proceedings of the Second International Workshop on NLP Challenges in the Information Explosion Era (NLPIX 2010), pp.21-30, Beijing, China, August 2010. pubref
  162. Daisuke Kawahara, Kentaro Inui and Sadao Kurohashi. Identifying contradictory and contrastive relations between statements to outline Web information on a given topic. In Proceedings of the 23rd International Conference on Computational Linguistics (COLING), poster, pp.534-542, August 2010.
  163. Koichi Takeuchi, Kentaro Inui, Nao Takeuchi and Atsushi Fujita. A Thesaurus of Predicate-Argument Structure for Japanese Verbs to Deal with Granularity of Verb Meanings. Proceedings of the 8th Workshop on Asian Language Resources, pp.1–8, Beijing, August 2010.
  164. Yotaro Watanabe, Masayuki Asahara and Yuji Matsumoto. A Structured Model for Joint Learning of Argument Roles and Predicate Senses. In Proceedings of the ACL 2010 Conference Short Papers, pages 98-102, Uppsala, Sweden, 11-16 July 2010. PDF
  165. Tetsuji Nakagawa, Kentaro Inui and Sadao Kurohashi. Dependency tree-based sentiment classification using CRFs with hidden variables. In Proceedings of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics and Human Language Technologies (NAACL-HLT), pp.786-794, June 2010.
  166. Suguru Matsuyoshi, Megumi Eguchi, Chitose Sao, Koji Murakami, Kentaro Inui and Yuji Matsumoto. Annotating event mentions in text with modality, focus, and source information. In Proceedings of the Seventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC), pp.1456-1463, May 2010. pubref pubref

Books / 著書・編書・訳書

  1. Ryu Iida, Mamoru Komachi, Naoya Inoue, Kentaro Inui and Yuji Matsumoto. NAIST Text Corpus: Annotating Predicate-Argument and Coreference Relations in Japanese. In Nancy Ide and James Pustejovsky (Eds), Handbook of Linguistic Annotation, Part II, pp.1177-1196, Springer, July 2017.
  2. Francis Bond, Timothy Baldwin and Kentaro Inui (Eds). Readings in Japanese Natural Language Processing. CSLI Studies in Computational Linguistics, The University of Chicago Press Books, 2016.
  3. 福原裕一, 松林優一郎, 乾健太郎. 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, pp. 423-442, 開拓社, 2016.
  4. 乾健太郎. ネット情報の信頼性判断の技術的支援. 楠見孝, 道田泰司 (編), 批判的思考と市民リテラシー, 第14章, pp. 217-232, 誠信書房, 2016.
  5. 岡崎直観. 単語の意味をコンピュータに教える. 岩波データサイエンス, Vol. 2, 2016.
  6. 乾健太郎. 批判的思考を支援する情報システム. 楠見孝 (編), ワードマップ 批判的思考, pp.3-18, pp.276-279, 新曜社, 2015.
  7. Naoya Inoue, Ekaterina Ovchinnikova, Kentaro Inui, and Jerry R. Hobbs. Weighted Abduction for Discourse Processing Based on Integer Linear Programming. In Gita Sukthankar, Christopher Geib, Robert P. Goldman, Hung Bui, and David V. Pynadath (Eds), Plan, Activity, and Intent Recognition, Chapter 2, pp.33-56, Elsevier, March 2014.
  8. 乾健太郎，関根聡．言語資源と言語知識獲得．松本裕治 (編), 中島平三 (監修): 言語と情報科学, シリーズ 朝倉〈言語の可能性〉第6巻, 第5章，朝倉書店, July 2011.

解説記事 / Review Articles

  1. 井之上 直也. 言語データからの知識獲得と言語処理への応用. 人工知能, Vol. 33, No. 3, pp. 337-344, 2018.
  2. 乾健太郎. 含意関係認識. 人工知能学大辞典, 8-20, pp.644-645, 2017.
  3. 井之上 直也（分担）. 自然言語を中心とする記号処理, 独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会, AI白書 2017, 1.4章, AI白書 2017, 株式会社角川アスキー総合研究所発行, July 2017.
  4. 岡崎直観. データジャーナリズムとデータ科学. 電子情報通信学会誌, Vol. 99, No. 4, pp. 339—346, April 2016.
  5. 岡崎直観. 言語処理における分散表現学習のフロンティア. 人工知能, Vol. 31, No. 2, pp. 189—201, March 2016.
  6. 折田奈甫. 話者の指示表現選択の確率モデルによる形式化(特集 認知科学と記号創発ロボティクス: 実世界情報に基づく知覚的シンボルシステムの構成論的理解に向けて). 人工知能学会誌 31(1), 91-99, 2016.
  7. 水本智也. 3.16 英文校正. 情報処理, Vol.57, No.1, pp.40-41, January 2016.
  8. 荒牧英治, 岡崎直観. 3.12 Web応用タスクにおけるエラー分析 -Twitterを用いた疾患サーベイランスを題材に-. 情報処理, Vol. 57, No. 1, pp. 32—33, January 2016.
  9. 松林優一郎. 3.3 述語項構造解析. 情報処理, Vol.57, No.1, pp. 14-15, January 2016.
  10. 乾健太郎, 関根聡. 自然言語処理技術の概要. 情報処理, Vol.57, No.1, pp.6-9, January 2016.
  11. 関根聡, 乾健太郎. Project Next NLP 〜エラー分析を通じた自然言語処理技術の推進〜. 情報処理, Vol.57, No.1, pp.3-5, January 2016.
  12. 乾健太郎. 自然言語処理. この１冊でまるごとわかる人工知能ビジネス, 日経BP社, August 2015.
  13. 乾健太郎. 言葉が分かるコンピューターを作る. 河北新報「科学の泉」, December 2014.
  14. 乾健太郎. 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〜. 仙台医師会報, 2014年4月号, April 2014.
  15. 乾健太郎. ビッグデータから知をつむぐ自然言語処理. 翠巒, 第28号, March 2014.
  16. 鳥海不二夫，榊剛史，岡崎直観. 「人工知能」の表紙に関するTweetの分析. 人工知能, Vol. 29, No. 2, pp. 172—181, March 2014. 記事
  17. 岡崎直観, 鍋島啓太, 乾健太郎 言語処理による分析-日本栄養士会活動報告の分析. 日本栄養士会雑誌, Vol.55, No.12, pp.6−8, December 2012.
  18. 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．Web時代の音声・言語技術．電子情報通信学会誌, Vol. 94, No. 6, 2011. PDF
  19. 乾健太郎. 問題を考える. 自然言語処理, 巻頭言, Vol.17, No.1, January 2010. pubref

Invited Talks / 招待講演等

  1. 鈴木潤. NLP分野における半教師あり学習および疑似データ学習法の最近の進展. ACL2020オンライン読み会, September 2020.
  2. 乾健太郎. 「知識と推論に基づいて⾔語で説明できる AI」への道のり. ACL2020オンライン読み会, September 2020. slides
  3. Hitomi Yanaka. Investigating the Generalization Ability of Neural Models through Monotonicity Reasoning. Plenary Talk, Web Summer School in Logic, Language, and Information (WeSSLLI) Workshop on Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA), July 2020.
  4. 井之上直也. 自然言語処理システムは本当に言語を理解しているか？ 全脳アーキテクチャ若手の会 シンポジウム, March 2020.
  5. 乾健太郎. 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〜. コンピュータソフトウェア協会（CSAJ）人工知能技術研究会, February 2020.
  6. 乾健太郎. 自然言語理解への道のり. 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」, January 2020.
  7. 乾健太郎. 自然言語処理から見える人工知能研究の方向性. 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」, December 2019.
  8. Kentaro Inui. New Challenges in Natural Language Assessment. Bilateral Workshop between National Tsing Hua University and Tohoku University, November 2019.
  9. Kentaro Inui. Natural Language Understanding and Assessment. Keynote Speech, The 16th International Conference of the Pacific Association for Computational Linguistics (PACLING 2019), October 2019.
  10. Daisuke Bekki and Hitomi Yanaka. Hybrid Natural Language Understanding: Neural Network, Logic and Beyond. Plenary Talk, The Conference on Natural Language Processing (KONVENS2019), October 2019.
  11. Kentaro Inui. New Challenges in Natural Language Assessment. The 19th China-Japan Natural Language Processing Collaboration Promotion Conference (CJNLP2019), September 2019.
  12. 乾健太郎. 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〜. 東北管区警察局. September 2019.
  13. 鈴木潤. トップカンファレンスへの論文採択に向けて（NLP研究分野版）. NLP若手の会 (YANS) 第14回シンポジウム September 2019.
  14. 乾健太郎. 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. 土木学会 構造工学でのAI活用に関する研究小委員会. August 2019.
  15. 乾健太郎. 言葉がわかる人工知能をつくる〜自然言語処理の挑戦〜. 河合塾　『知の広場』. August 2019.
  16. 鈴木潤. Third International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL-2019) July 2019.
  17. 鈴木潤. 深層学習による自然言語処理の解釈性／説明性. 情報処理学会 連続セミナー2019「データ駆動で新時代を切り拓く」. July 2019.
  18. 乾健太郎. 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.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～」. July 2019.
  19. 乾健太郎. 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. 総務省プラットフォームサービスに関する研究会. June 2019.
  20. 乾健太郎. 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〜. 宮城県宮城第一高等学校講義. May 2019.
  21. 乾健太郎. 自然言語処理研究から見える人工知能の現在と未来. 宮城県高等学校進路指導研究会春季総会. May 2019.
  22. 乾健太郎. 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. 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」, March 2019.
  23. 乾健太郎. 言葉がわかる人工知能をつくる. 東北大学工学部 in 東京, March 2019.
  24. 乾健太郎. ラーニングアナリティクス×自然言語処理. 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」, パネル討論, March 2019.
  25. 乾健太郎. 自然言語テキストの理解と評価. 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）, March 2019.
  26. 乾健太郎. 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〜. 秋桜会第339回例会, February 2019.
  27. 横井祥. Pointwise HSIC: A Linear-Time Kernelized Co-occurrence Norm for Sparse Linguistic Expressions. 情報系 WINTER FESTA Episode4, December 2018.
  28. 清野舜. Mixture of Expert/Imitator Networks: Scalable Semi-supervised Learning Framework / ExpertとImitatorの混合ネットワークによる半教師あり学習. 情報系 WINTER FESTA Episode4, December 2018.
  29. 井之上直也. 議論を対象とした自然言語処理の最前線. 産業総合技術研究所 人工知能研究センター 第29回AIセミナー, December 2018.
  30. 井之上直也. 計算機にも議論ができるか. 東北大学大学院情報科学研究科 第73回情報科学談話会, December 2018.
  31. 大内啓樹. 国際会議EMNLP2018参加報告. IEICE-NLC/IPSJ-NL合同研究会, December 2018.
  32. 横井祥. 単語を埋め込む，文を埋め込む. 名古屋工業大学 竹内・烏山研究室 セミナー, November 2018.
  33. Kentaro Inui. Natural language understanding and assessment. The 1st Japan-Israel Machine Learning Workshop, November 2018.
  34. 乾健太郎. 言語から見た人工知能の現在と未来. 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」, September 2018.
  35. 横井祥. 共起から類似を測る，類似から共起を測る. 第3回 統計・機械学習若手シンポジウム, August 2018.
  36. Kentaro Inui. Commonsense Reasoning for Natural Language Discourse Understanding. Lecture in Machano-informatics, Tokyo University, July 2018.
  37. 乾健太郎. 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〜. 東北大学111周年萩友会関東交流会, July 2018.
  38. 乾健太郎. 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〜. 宮城第一高校, May 2018.
  39. 乾健太郎. 三菱ケミカルホールディングス Data Scientist Network 2018年度第1Q会合, May 2018.
  40. 乾健太郎, 楊井文人. テクノロジー支援と市民参加の可能性. ファクトチェック・イニシアティブ設立シンポジウム, April 2018.
  41. 乾健太郎. AI版「赤ペン先生」をつくる！自然言語処理のフロンティア. グロービス経営大学院「知の創造勉強会」, March 2018.
  42. 乾健太郎. 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～. Hitachiアカデミックシステム研究会 第41回研究会, March 2018.
  43. 乾健太郎. 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～. 特別講演会「東北大学in東京 工学部編」, March 2018.
  44. Naoya Inoue. Encoder-Decoder Abduction: Flexible Abductive Reasoning with Distributed Representations. 第四回 Language & Robotics 研究会, January 2018.
  45. Kentaro Inui. Modeling Commonsense Reasoning for Natural Language Understanding. International Conference for Top and Emerging Computer Scientists (IC-TECS), December 2017.
  46. Kentaro Inui. Modeling Commonsense Reasoning for Natural Language Understanding. The 1st NTU-Tohoku U Symposium on Interdisciplinary AI and Human Studies, December 2017.
  47. 井之上直也, 山口 健史. 大規模言語資源を活用した自然言語処理. Gfarm シンポジウム2017, December 2017.
  48. 乾健太郎. 人工知能の現在と未来. 東北大学・読売新聞共同プロジェクト 市民のためのサイエンス講座2017「人工知能（AI）が切り拓く未来～持続可能で心豊かな社会へのアプローチ～」, December 2017.
  49. 乾健太郎. パネル討論, Inter BEE Forum「災害情報とAI～データ・ジャーナリズムの視点から」, November 2017.
  50. 乾健太郎. 記述答案の自動評価に向けて. DiTTシンポジウム「AI時代の教育を考える」, November 2017.
  51. 乾健太郎. 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. SmartNews メディアパートナーミーティング Vol.5, November 2017.
  52. 乾健太郎. 自然言語処理のフロンティア. Astro-AI 第1回研究会, September 2017.
  53. 乾健太郎. 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〜. 東北生産性本部平成29年度労使セミナー, September 2017.
  54. 横井祥. Learning Co-Substructures by Kernel Dependence Maximization. ERATO感謝祭 Season IV, August 2017.
  55. 乾健太郎. 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〜. 河合塾仙台校「知の広場」, July 2017.
  56. 乾健太郎. 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〜. 東北大学オープンキャンパス模擬講義, July 2017.
  57. 乾健太郎. 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〜. 渋谷教育学園幕張高等学校, July 2017.
  58. Kentaro Inui. Commonsense Reasoning for Natural Language Discourse Understanding. Lecture in Machano-informatics, Tokyo University, July 2017.
  59. 乾健太郎. 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〜. 宮城県立富谷高校, June 2017.
  60. 乾健太郎. 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〜. 宮城第一高校, May 2017.
  61. 乾健太郎. 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. 仙台商工会議所, February 2017.
  62. 乾健太郎. 自然言語処理のフロンティア. 横浜国立大学研究集会「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」, December 2016.
  63. 乾健太郎. 言葉を理解する人工知能のいま 〜自然言語処理の基礎からフロンティアまで〜. 宮城県高等学校情報科教育研究会研究大会, November 2016.
  64. 乾健太郎. 文章の「行間」を読むコンピュータの実現を目指して. 日立ソリューションズ東日本事業化発表会, November 2016.
  65. 乾健太郎. 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〜. 新宿高校, October 2016.
  66. Kentaro Inui. Commonsense Reasoning for Natural Language Discourse Understanding. Bilateral Workshop between Tohoku University and National Tsing Hua University, Plenary Speech, October 2016.
  67. 乾健太郎, 関根聡. 「行間を読む」言語理解のための知識と推論. 第4回けいはんなエジソンの会, October 2016.
  68. 岡崎 直観. 自然言語処理における深層ニューラルネットワーク. Prometech Simulation Conference 2016 Deep Learning セッション 講演2, JPタワーホール＆カンファレンス（東京都）, September 2016.
  69. 岡崎 直観. 言語処理における常識的知識の獲得・活用. 第32回ファジィシステムシンポジウム, 佐賀大学 本庄キャンパス（佐賀県）, September 2016.
  70. Kentaro Inui. Computational Models of Commonsense Reasoning for Natural Language Discourse Understanding. AEARU Web Technology and Computer Science Workshop 2016, September 2016.
  71. 乾健太郎. 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〜. 日本原子力学会HMS研究部会2016年度夏期セミナー, July 2016.
  72. 乾健太郎. 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〜. 仙台第三高校, October 2016.
  73. 岡崎直観. 深層ニューラルネットワークによる知識の自動獲得や推論. 第71回人工知能セミナー「Deep Learning技術の仕組みと自然言語処理への応用」, June 2016.
  74. 乾健太郎. Businnovare – PwC Technology Day –, パネリスト, June 2016.
  75. 折田奈甫. 理性的発話行為モデルチュートリアル. 関西心理言語学研究会. June 2016.
  76. 田 然, 岡崎直観, 乾健太郎. 関係代数の意味論に基づく含意関係認識. 人工知能学会第30回全国大会, 3O4-OS-04b-1, June 2016.
  77. 乾健太郎. 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～. 産学連携セミナー「第102回寺子屋せんだい」, May 2016.
  78. 乾健太郎. 自然言語処理を活用した防災情報の整理と共有. 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」, March 2016.
  79. 乾健太郎. 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〜. 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」, March 2016.
  80. 岡崎直観. 研究室における研究・実装ノウハウの共有. 言語処理学会第22回年次大会ワークショップ「論文に書かない(書けない)自然言語処理」, March 2016.
  81. 井之上直也. 説明生成に基づく交通シーンの危険予測. 自動車技術会第14回エレクトロニクス部門委員会, February 2016.
  82. 乾健太郎. 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. 第1回 ビッグデータ車座 in 仙台, January 2016.
  83. 岡崎直観. 単語・句の分散表現の学習. WebDB Forum 2015 特別セッション3: Deep Learningと自然言語処理, November 2015.
  84. 乾健太郎. 人工知能研究から見えるスマート社会の地平. 東北大学電気・情報系東京フォーラム, 基調講演, November 2015.
  85. 乾健太郎. 言葉がわかる人工知能をつくる 〜自然言語処理の挑戦〜. 仙台第一高校, October 2015.
  86. 乾健太郎. 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〜. 東北大学祭模擬講義, October 2015.
  87. 乾健太郎. 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. 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」, October 2015.
  88. 岡崎直観. 言葉を操るコンピューターの最前線. ITFOR ユーザー会 エグゼクティブセミナー, October 2015.
  89. 乾健太郎. 言葉がわかる人工知能をつくる 〜自然言語処理の挑戦〜. 宮城第一高校, October 2015.
  90. 乾健太郎. 審査委員としての視点による説明. 平成27年度科研費学内説明会, September 2015.
  91. 乾健太郎, 松林優一郞. 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〜. 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」, September 2015.
  92. 折田奈甫．話者の指示表現選択の確率モデル．日本認知科学会サマースクール2015. August/September 2015.
  93. 乾健太郎. 自然言語処理による情報編集. SmartNews Tech Night Vol.3, August 2015. pubref
  94. Naho Orita．Computational modeling of how speakers and learners use discourse information (with some Bayesian introduction). Symposium on Language Acquisition at the Intersection of Theoretical, Experimental, and Computational Approaches, Tokyo, August 2015.
  95. 岡崎直観. 単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展. 2015年度人工知能学会全国大会(第29回), OS-1 意味と理解のコンピューティング (2), May 2015.
  96. 乾健太郎. 「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〜. 第18回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 特別講演, July 2015.
  97. 乾健太郎. 自然言語処理から見える知能情報技術の近未来. JASA東北 知能情報フェスタ, March 2015.
  98. 乾健太郎. ビッグデータで加速する自然言語処理. 東北IT推進機構 勉強会, March 2015.
  99. 乾健太郎. 自然言語処理の立場から見た近未来. 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」, March 2015.
  100. 田然. 自然言語を意味表現に変換する手法と展望. 言語処理学会第21回年次大会・チュートリアル, March 2015. pubref
  101. Kentaro Inui. Modeling “Reading between the Lines” Based on Scalable and Trainable Abduction and Large-scale Knowledge Acquisition. Workshop on Deep and Large-Scale Semantic Processing: The Way Ahead. Trento, March 2015.
  102. 岡崎直観. 言語処理による災害情報の分析と集約. 情報処理学会　第196回コンピュータビジョンとイメージメディア研究発表会, March 2015.
  103. 乾健太郎. 計算機によるデータに基づく言い換え. 第６回産業日本語研究会・シンポジウム, February 2015.
  104. 平田圭二，塚本昌彦，乾健太郎．《特別鼎談》編集長３人は語り尽くせなかった．情報処理, Vol.51, No.1, pp.86-92, 2015.
  105. Kentaro Inui. Modeling “Reading between the Lines” Based on Scalable and Trainable Abduction and Large-scale Knowledge Acquisition. NII Shonan Meeting Seminar 057: Towards Explanation Production Combining Natural Language Processing and Logical Reasoning, November 2014.
  106. 乾健太郎. 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〜. 東北大学祭模擬講義, November 2014. スライド
  107. 松林優一郎. 持続可能なコーパスアノテーションについて考える ～述語項構造アノテーションを例にとって～. 情報処理学会第218回自然言語処理研究会, September 2014.
  108. 岡崎直観. 言葉を操るコンピュータの最前線 ― 自然言語処理の基礎からビッグデータへの応用まで. QuickSolutionイノベーション・フォーラム2014, June 2014.
  109. 乾健太郎. ビッグデータ時代の自然言語処理. テレコムサービス協会東北支部セミナー, May 2014.
  110. 乾健太郎. 知のメディアへ：自然言語処理からの展開. 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」, May 2014.
  111. 岡崎直観. 自然言語処理によるビッグデータ分析. 宮城野ロータリークラブ通常例会, March 2014.
  112. 岡崎直観, 津田大介, 奥山晶二郎. ジャーナリズム再考：ビッグデータとテクノロジー. ソーシャルメディアウィーク東京2014, 浜離宮朝日ホール（東京都）, February 2014.
  113. 乾健太郎. ソーシャルメディア時代のソーシャルリスニング. 仙台泉倫理法人会モーニングセミナー, January 2014.
  114. 乾健太郎. ビッグデータから知をつむぐ自然言語処理. 第13回東北大学-NTT技術交流会, December 2013.
  115. 乾健太郎. 言葉が少しわかるようになったコンピュータの使い方. 仙台エコーライオンズクラブ, November 2013.
  116. 乾健太郎. ビッグデータから知をつむぐ自然言語処理. 東北大学 電気・情報 東京フォーラム, November 2013. 動画
  117. 乾健太郎. ビッグデータと対話する自然言語処理. お茶の水女子大学情報科学科 理学総論, November 2013. スライド
  118. 渡邉陽太郎. 自然言語処理分野におけるディープラーニングの現状. IBIS2013 企画セッション:ディープラーニング, November 2013. スライド
  119. 岡崎直観. 言葉を操る賢いコンピュータとそのビッグデータへの応用. 東京大学大学院情報理工学研究科・融合情報学特別講義, October 2013.
  120. 岡崎直観. ACL 2013 参加報告　～ 会議概要と応用技術 ～. 第３回テキストマイニング・シンポジウム, October 2013.
  121. 岡崎直観. 大規模データを利活用する自然言語処理. 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, October 2013.
  122. 乾健太郎. 自然言語処理から見たビッグデータの可能性. ITCみやぎ・SAAJ東北・JISTA東北ワークショップ2013, October 2013.
  123. 乾健太郎. 「行間を読む」自然言語処理への挑戦. 豊田工業大学第９回ジョイントCSセミナー, October 2013.
  124. 乾健太郎. ソーシャルメディア時代のソーシャルリスニング. 仙台青葉倫理法人会モーニングセミナー, October 2013.
  125. 乾健太郎. 耐災害ICTを目指す自然言語処理. 東北大学電気通信研究機構シンポジウム, July 2013. pubref
  126. 乾健太郎, 岡崎直観. 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. 三金会, 仙台, July 2013.
  127. 乾健太郎. ビッグデータと対話する自然言語処理. 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, July 2013. pubref
  128. 乾健太郎. ビッグデータ時代の自然言語処理. 東北データベースソサエティ, June 2013. pubref
  129. 乾健太郎．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〜，仙台第三高等学校，May 2013．PDF
  130. 乾健太郎. 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. 東北大学サイエンスカフェ, February 2013. 概要（河北新報社）, スライド, 動画（YouTube）
  131. 乾健太郎. ビッグデータ時代の自然言語処理. 鹿児島大学情報工学科先端科学特別講義, February, 2013.
  132. 渡邉陽太郎. 言語処理分野における統計的機械学習の発展. 情報数物研究会, November 2012.
  133. 乾健太郎. 言葉が少しわかるようになったコンピュータの使い方. 仙台はなもく七三会. November 2012. スライド
  134. 岡崎直観. EMNLP 2012 参加報告. NLP若手の会 第7回シンポジウム, September 2012. スライド
  135. 乾健太郎．ネット情報の信頼性分析を支援する言語処理技術．第86回デジタルドキュメント研究会，July 2012．
  136. 乾健太郎. 大規模言語資源時代の意味談話処理. 言語処理学会第18回年次大会チュートリアル講演，March 2012. スライド（最終版）
  137. 渡邉陽太郎, 水野淳太. 含意関係認識の現状と課題. 東ロボプロジェクト 講演会. February 2012.
  138. Kentaro Inui. Toward deep processing of language in the era of large-scale knowledge resources: Time for formal semantics to meet NLP again. In Proceedings of the 8th International Workshon on Logic and Engineering of Natural Language Semantics (LENLS8), December 2011.
  139. Kentaro Inui and Naoya Inoue. Scalable Abduction for Deep NLP. The Shonan Meeting on Knowledge-leveraged Computational Thinking through Natural Language Processing and Statistical Logic, September 2011.
  140. 乾健太郎. 大規模言語資源に基づくWeb情報の組織化. ALAGINシンポジウム2011, September, 2011.
  141. 乾健太郎. ネット情報の信頼性を検証するための技術的支援. 情報アクセスシンポジウム2011, September 2011.
  142. 乾健太郎. 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, December 2010. スライド
  143. 乾健太郎. 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, October 2010.
  144. 乾健太郎. 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」, October 2010. pubref
  145. 乾健太郎. 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, October 2010.
  146. 乾健太郎. 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, June 2010. スライド
  147. 乾健太郎. 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, May 2010.

Domestic Conferences / 国内学会

  1. 赤間怜奈, 横井祥, 鈴木潤, 乾健太郎. ニューラル対話応答生成のための言語非依存な低品質対話データフィルタリング法の提案と分析. 2020年度人工知能学会全国大会(第34回), 4 pages, June 2020.
  2. 横井祥, 高橋諒, 赤間怜奈, 鈴木潤, 乾健太郎. 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. 2020年度人工知能学会全国大会(第34回), 4 pages, June 2020.
  3. 藤井諒, 三田雅人, 阿部香央莉, 塙一晃, 森下睦, 鈴木潤, 乾健太郎. ユーザ生成コンテンツの高品質な自動翻訳に向けた言語現象の体系的分析. 2020年度人工知能学会全国大会(第34回), 4 pages, June 2020.
  4. 塙一晃, 横井祥, 原聡, 乾健太郎. 訓練事例が予測に与える影響の測り方の妥当性検証. 2020年度人工知能学会全国大会(第34回), 4 pages, June 2020.
  5. 塙一晃, 永田亮, 乾健太郎. 高信頼度な文法誤り解説生成のための生成制御手法. 2020年度人工知能学会全国大会(第34回), 4 pages, June 2020.
  6. 豊國郁人, 横井祥, 鹿島久嗣, 山田誠. 構造を持つラベルに対する計算効率の高いワッサーシュタイン損失. 2020年度人工知能学会全国大会(第34回), 4 pages, June 2020.
  7. 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介, 乾健太郎. ニューラルネットワークによる自然言語推論の可能性. 2020年度人工知能学会全国大会(第34回), 4 pages, June 2020.
  8. 井之上直也, Pontus Stenetorp, 乾健太郎. 機械読解システムの推論過程のベンチマークの構築. 言語処理学会第26回年次大会, pp.149-152, March 2020.
  9. 五藤巧, 永田亮, 三田雅人, 塙一晃. 訂正難易度を考慮した文法誤り訂正のための性能評価尺度. 言語処理学会第26回年次大会, pp.153-156, March 2020.
  10. 鈴木正敏, 鈴木潤, 松田耕史, ⻄田京介, 井之上直也. JAQKET: クイズを題材にした日本語QAデータセットの構築. 言語処理学会第26回年次大会, pp.237-240, March 2020.
  11. 内藤昭一, 井之上直也, 乾健太郎. 論述構造解析における事前学習済み言語モデルの有効性検証. 言語処理学会第26回年次大会, pp.275-278, March 2020.
  12. 大内啓樹, 鈴木潤, 小林颯介, 横井祥, 栗林樹生, 乾健太郎. スパン間の類似性に基づく事例ベース構造予測. 言語処理学会第26回年次大会, pp.331-334, March 2020.
  13. 横井祥, 高橋諒, 赤間怜奈, 鈴木潤, 乾健太郎. 超球面上での最適輸送に基づく文類似性尺度. 言語処理学会第26回年次大会, pp.335-338, March 2020.
  14. 桑原亮介, 鈴木潤, 中山英樹. 擬似タグと線形移動ベクトルを用いた単一モデルによる擬似モデルアンサンブル. 言語処理学会第26回年次大会, pp.343-346, March 2020.
  15. 森下睦, 鈴木潤, 永田昌明. JParaCrawl: 大規模Webベース日英対訳コーパス. 言語処理学会第26回年次大会, pp.469-472, March 2020.
  16. 栗林樹生, 伊藤拓海, 鈴木潤, 乾健太郎. 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. 言語処理学会第26回年次大会, pp.493-496, March 2020.
  17. 永田亮, 塙一晃. 文法誤り解説文生成とはどのようなタスクなのか?. 言語処理学会第26回年次大会, pp.513-516, March 2020.
  18. 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介, 乾健太郎. ニューラルネットは自然言語推論の体系性を学習するか. 言語処理学会第26回年次大会, pp.573-576, March 2020.
  19. Diana Galvan-Sosa, ⻄田京介, 松田耕史, 鈴木潤, 乾健太郎. 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. 言語処理学会第26回年次大会, pp.593-596, March 2020.
  20. 澤田慎太郎, 中川智皓, 新谷篤彦, 井之上直也. 対話的議論の自動評価に向けたディベートデータセットの構築. 言語処理学会第26回年次大会, pp.708-711, March 2020.
  21. Geewook Kim, 横井祥, 下平英寿. 単語埋め込みの二種類の加法構成性. 言語処理学会第26回年次大会, pp.724-727, March 2020.
  22. Keshav Singh, Edwin Simpson, Paul Reisert, Iryna Gurevych, Kentaro Inui. Ranking warrants with pairwise preference learning. 言語処理学会第26回年次大会, pp.776-779, March 2020.
  23. 佐々木翔大, 大内啓樹, 鈴木潤, Ana Brassard, 乾 健太郎. 単一評価サンプルのためのトランズダクティブ学習. 言語処理学会第26回年次大会, pp.873-876, March 2020.
  24. Qin Dai, Naoya Inoue, Kentaro Inui. Improving Distantly Supervised Relation Extraction via Textual Representation of Multi-hop Inference over Text. 言語処理学会第26回年次大会, pp.909-912, March 2020.
  25. 高橋諒, 井之上直也, 谷中瞳, 乾健太郎. 知識ベースとテキストの構成的同時学習. 言語処理学会第26回年次大会, pp.917-920, March 2020.
  26. 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, pp.929-932, March 2020.
  27. 小林悟郎, 栗林樹生, 横井祥, 鈴木潤, 乾健太郎. ベクトル⻑に基づく自己注意機構の解析. 言語処理学会第26回年次大会, pp.965-968, March 2020.
  28. 谷口泰史, 中山光樹, 久保隆宏, 鈴木潤. Text-to-SQLにおけるSQL構文に着目したデータ拡張手法. 言語処理学会第26回年次大会, pp.977-980, March 2020.
  29. 清野舜, 鈴木潤, 三田雅人, 水本智也, 乾健太郎. 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. 言語処理学会第26回年次大会, pp.989-992, March 2020.
  30. 三田雅人, 清野舜, 金子正弘, 鈴木潤, 乾健太郎. 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. 言語処理学会第26回年次大会, pp.993-996, March 2020.
  31. 舟山弘晃, 佐々木翔大, 水本智也, 三田雅人, 鈴木潤, 松林優一郎, 乾健太郎. 記述式答案自動採点のための確信度推定手法の検討. 言語処理学会第26回年次大会, pp.997-1000, March 2020.
  32. 佐藤俊, 佐々木翔大, 大内啓樹, 鈴木潤, 乾健太郎. 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. 言語処理学会第26回年次大会, pp.1001-1004, March 2020.
  33. 大竹孝樹, 横井祥, 井之上直也, 高橋諒, 栗林樹生, 乾健太郎. 言語モデルによる物語中のイベントの顕現性推定. 言語処理学会第26回年次大会, pp.1089-1092, March 2020.
  34. 今野颯人, 松林優一郎, 清野舜, 大内啓樹, 高橋諒, 乾健太郎. 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. 言語処理学会第26回年次大会, pp.1093-1096, March 2020.
  35. 宮脇峻平, 清野舜, 松林優一郎, 今野颯人, 高橋諒, 大内啓樹, 乾健太郎. 反復改良法を用いた日本語述語項構造解析. 言語処理学会第26回年次大会, pp.1097-1100, March 2020.
  36. Pride Kavumba, Naoya Inoue, Benjamin Heinzerling, Keshav Singh, Paul Reisert, Kentaro Inui. Balanced COPA: Countering Superficial Cues in Causal Reasoning. 言語処理学会第26回年次大会, pp.1105-1108, March 2020.
  37. Paul Reisert, Kentaro Inui. Persuade Me Not! Towards Understanding Persuasive Yet Fallacious Arguments. 言語処理学会第26回年次大会, pp.1451-1454, March 2020.
  38. 加藤拓真, 阿部香央莉, 大内啓樹, 乾健太郎. ラベルの構成性を考慮した系列ラベリング. 言語処理学会第26回年次大会, pp.1479-1482, March 2020.
  39. 赤間怜奈, 鈴木潤, 横井祥, 乾健太郎. 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. 言語処理学会第26回年次大会, pp.1507-1510, March 2020.
  40. 佐藤志貴, 赤間怜奈, 大内啓樹, 鈴木潤, 乾健太郎. 対話応答選択による対話応答生成モデルの評価. 言語処理学会第26回年次大会, pp.1515-1518, March 2020.
  41. 佐藤志貴, 赤間怜奈, 大内啓樹, 鈴木潤, 乾健太郎. 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. 第87回 人工知能学会 言語・音声理解と対話処理研究会（SLUD）第10回対話システムシンポジウム, December 2019.
  42. Masato Mita, Masato Hagiwara, Keisuke Sakaguchi, Tomoya Mizumoto, Jun Suzuki, Kentaro Inui. Automated Essay Rewriting (AER): Grammatical Error Correction, Fluency Edits, and Beyond. 情報処理学会 第241回自然言語処理研究会, 5 pages, August 2019.
  43. 鈴木正敏, 松田耕史, 大内啓樹, 鈴木潤, 乾健太郎. 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. 情報処理学会 第241回自然言語処理研究会, 9 pages, August 2019.
  44. 伊藤拓海, 栗林樹生, 萩原正人, 鈴木潤, 乾健太郎. 英語論文執筆のための統合ライティング支援環境. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  45. 大竹孝樹, 横井祥, 井之上直也, 高橋諒, 乾健太郎. イベントの出現順序を考慮した物語の類似性尺度. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  46. 舟山弘晃, 佐々木翔太, 水本智也, 三田雅人, 鈴木潤, 乾健太郎. 自動採点における確信度推定手法. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  47. 五藤巧, 永田亮, 三田雅人, 塙一晃, 水本智也. 文法誤り訂正における問題の難しさを考慮した性能評価尺度の提案. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  48. 今野颯人, 松林優一郎, 清野舜, 高橋諒, 大内啓樹, 乾健太郎. BERTによる擬似訓練データ生成に基づく述語項構造解析. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  49. 藤井諒, 舟山弘晃, 北山晃太郎, 阿部香央莉, Ana brassard, 三田雅人, 大内啓樹. seq2seqによる部首を考慮したニューラル漢字生成システム. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  50. 金子正弘, 三田雅人, 鈴木潤, 乾健太郎. コロケーション・イディオム誤りを考慮した文法誤り訂正のための擬似データ生成. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  51. 藤井諒, 阿部香央莉, 塙一晃, 三田雅人, 鈴木潤, 乾健太郎. 文法誤りに頑健な機械翻訳システムの実現に向けた敵対性ノイズの検討. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  52. 佐藤志貴, 赤間怜奈, 大内啓樹, 鈴木潤, 乾健太郎. 負例を厳選した対話応答選択データセットの構築. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  53. 三田雅人, 萩原正人, 坂口慶祐, 水本智也, 鈴木潤, 乾健太郎. 文法誤り訂正を拡張した新タスクの提案. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  54. 宮脇峻平, 加藤拓真, 今野颯人, 大内啓樹, 清野舜, 松林優一郎, 高橋諒, 乾健太郎. 日本語述語項構造のための自己回帰モデル. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  55. 加藤拓真, 宮脇峻平, 阿部香央莉, 大内啓樹, 鈴木潤, 乾健太郎. 単語ベースモデルおよび文字ベースモデルによる固有表現抽出の性能比較. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  56. 小林悟郎, 栗林樹生, 横井祥, 鈴木潤, 乾健太郎. 文脈を考慮する言語モデルが捉える品詞情報とその軌跡. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  57. 鈴木正敏, 松田耕史, 大内啓樹, 鈴木潤, 乾健太郎. 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. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  58. 横井祥, 高橋諒, 赤間怜奈, 鈴木潤, 乾健太郎. 文ベクトルの最適輸送に基づく類似性尺度. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
  59. 小阪 尚子, 爰川 知宏, 山口 健史, 乾 健太郎. 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. 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, pp.1772-1777, July 2019
  60. 谷江 博昭, 三澤 賢祐, 大内 啓樹. レビュー文章集合を用いたマイクロドメインのための概念階層オントロジー構築. 情報処理学会 第240回自然言語処理研究会, 10 pages, June 2019
  61. 阿部香央莉, 鈴木潤, 永田昌明, 乾健太郎. 機械翻訳における訳語一貫性評価用データセットの構築. 2019年度人工知能学会全国大会(第33回), 4 pages, June 2019.
  62. 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介, 関根聡, 乾健太郎. クラウドソーシングによる単調推論データセットの構築. 2019年度人工知能学会全国大会(第33回), 4 pages, June 2019.
  63. 中村拓, 田然, 佐々木翔大, 乾健太郎. 単語埋め込みにおける複数視点の対義語判定. 2019年度人工知能学会全国大会(第33回), 4 pages, June 2019.
  64. 今野颯人, 松林優一郎, 大内啓樹, 清野舜, 乾健太郎. 前方文脈の埋め込みを利用した日本語述語項構造解析. 言語処理学会第25回年次大会, pp.53-56, March 2019.
  65. Qin Dai, Naoya Inoue, Paul Reisert, Kentaro Inui. End-to-End Scientific Knowledge Graph Completion via Word Embedding based Entity Type Classification. 言語処理学会第25回年次大会, pp.77-80, March 2019.
  66. Paul Reisert, Naoya Inoue and Kentaro Inui. A Crowdsourceable Protocol for Collecting User-Generated Counter-Arguments. 言語処理学会第25回年次大会, pp.151-154, March 2019.
  67. 大内啓樹, 鈴木潤, 乾健太郎. 意味役割付与におけるトランズダクティブ分野適応. 言語処理学会第25回年次大会, pp.155-158, March 2019.
  68. 佐々木翔大, 鈴木潤, 乾健太郎. サブワードに基づく単語分散表現の縮約モデリング. 言語処理学会第25回年次大会, pp.213-216, March 2019.
  69. Pride Kavumba, Naoya Inoue, Kentaro Inui. Exploring Supervised Learning of Hierarchical Event Embedding with Poincaré Embeddings. 言語処理学会第25回年次大会, pp.217-220, March 2019.
  70. 吉成未菜里, 横井祥, 進藤裕之, 乾健太郎. 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. 言語処理学会第25回年次大会, pp.300-303, March 2019.
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  130. 横井祥, 福水健次, 小林颯介, 乾健太郎. カーネル法に基づく共起尺度. 第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS), November 2017.
  131. 赤間怜奈, 横井祥, 渡邉研斗, 乾健太郎. 発話の語の文体ベクトルの半教師あり学習. 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, October 2017.
  132. 乾健太郎. 深い言語解析のための知識と推論. 第3回Language & Robotics 研究会 (LangRobo), October 2017.
  133. 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 (YANS), September 2017. 内部資料(発表資料)
  134. 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 (YANS), September 2017.
  135. 阿部香央莉, 折田奈甫, 門馬翔太. 作業記憶とスクランブリングの関係性. 第12回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), September 2017.
  136. 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 (YANS), September 2017.
  137. 栗原理聡, 水本智也, 乾健太郎. 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. 第12回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), September 2017.
  138. 菊地凜, 松林優一郎, 乾健太郎．日本語メタファー表現に対する分散表現の評価と考察. 第12回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), September 2017.
  139. 赤間怜奈, 渡邉研斗, 横井祥, 乾健太郎. 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. 第12回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), September 2017.
  140. 横井祥, 乾健太郎. カーネル密度推定に基づく関係予測. 第12回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), September 2017.
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  142. 高橋諒, 松林優一郎, 中山周, 田然, 乾健太郎．Dependency-based Compositional Semantics Vectorに基づく文脈付き選択選好モデル. 第12回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), September 2017.
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  144. 中村拓, 田然, 松田耕史, 乾健太郎. 分散表現から感情極性は予測できるか？. 第12回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), September 2017.
  145. 水本智也, 乾健太郎. 大学入試の国語の記述式問題の自動採点に向けて. 第12回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), September 2017.
  146. 浅野広樹, 水本智也, 乾健太郎. 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. 第12回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), September 2017.
  147. 白井穂乃, 田然, 松田耕史, 乾健太郎.コノテーションに基づいた名詞の感情極性の予測. 第12回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), September 2017.
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  150. 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, Vol.2017-NL-231(22), Vol.2017-SLP-116(22), 6 pages, May 2017.
  151. 渡邉研斗, 松林優一郎, 深山覚, 中野倫靖, 後藤真孝, 乾健太郎. メロディと歌詞の相関に基づく自動歌詞生成. 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, May 2017. 内部資料(論文) 内部資料(発表資料)
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  163. 鶴田崇仁, 松田耕史, 岡崎直観, 乾健太郎. seq2seqモデルに基づく略語の自動生成. 第11回NLP若手の会 シンポジウム, August 2016.
  164. 清野舜, 岡崎直観, 乾健太郎. 質問応答タスクの設定と文章読解モデルの比較・検討. 第11回NLP若手の会 シンポジウム, August 2016.
  165. 横井祥, 持橋大地, 岡崎直観, 乾健太郎. 独立性判定基準に基づく知識の汎化. 第11回NLP若手の会 シンポジウム, August 2016.
  166. 佐々木翔大, 高瀬翔, 井之上直也, 岡崎直観, 乾健太郎. 分散表現を用いた因果関係のモデル化. 第11回NLP若手の会 シンポジウム, August 2016.
  167. 栗原理聡, 水本智也, 松田耕史, 乾健太郎. 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. 第11回NLP若手の会 シンポジウム, August 2016.
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  169. 珊瑚彩主紀, 松田耕史, 岡崎直観, 乾健太郎. ツイート中の地理情報に対する時間的極性の自動推定. 人工知能学会第30回全国大会予稿集, 1J3-1, 4 pages, June 2016. paper
  170. 佐藤祥多, 井之上直也, 乾健太郎, 渡部生聖, 樋口佐和. 因果関係に基づく雑談対話発話生成の試み. 人工知能学会第30回全国大会予稿集, 2O5-OS-23b-1, 4 pages, June 2016. paper
  171. 渡邉研斗, 松林優一郎, 乾健太郎, 深山覚, 中野倫靖, 後藤真孝. 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. 人工知能学会第30回全国大会予稿集, 2K3-1, 4 pages, June 2016. paper 内部資料(論文) 内部資料(発表資料)
  172. 高橋諒, 井之上直也, 栗谷康隆, 山本風人, 乾健太郎. 交通オントロジーと説明生成に基づく交通危険予測. 人工知能学会第30回全国大会予稿集, 4I4-1, 4 pages, June 2016. paper
  173. 関根聡, 安藤まや, 松田耕史, 鈴木正敏, 乾健太郎. 「拡張固有表現+Wikipedia」データ. pp.41-44, 言語処理学会第22回年次大会予稿集, pp.41-44, March 2016.
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  175. 上村明衣, 折田奈甫, 岡崎直観, 乾健太郎. 利用物に関する知識のコーパスアノテーション. pp.405-408, 言語処理学会第22回年次大会予稿集, pp.405-408, March 2016.
  176. 三澤賢祐, 田内真惟人, Mathieu Domoulin, 中島正成, 水本智也. ネガティブ評判情報に特化したコーパスの構築と分析. 言語処理学会第22回年次大会予稿集, pp.501-504, March 2016.
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  180. 鈴木正敏, 松田耕史, 関根聡, 岡崎直観, 乾健太郎. Wikipedia記事に対する拡張固有表現ラベルの多重付与. 言語処理学会第22回年次大会予稿集, pp.797-800, March 2016.
  181. Dumont Corentin, 田然, 乾健太郎. An Ontology for Question-Answering on Minecraft. 言語処理学会第22回年次大会予稿集, pp.821-824, March 2016.
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  300. 井之上直也, 飯田龍, 乾健太郎, 松本裕治. 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. 情報処理学会第72回全国大会講演論文集, pp.2-541-542, March 2010. paper (CiNii)
  301. 村上浩司, 水野淳太, 後藤隼人, 大木環美, 松吉俊, 乾健太郎, 松本裕治．文間意味的関係認識による言論マップ生成．言語処理学会第16回年次大会論文集, pp.559-562, March 2010. paper
  302. 大木環美, 村上浩司, 水野淳太, 増田祥子, 乾健太郎, 松本裕治．文間の限定関係認識：課題設計および分析と予備実験．言語処理学会第16回年次大会論文集, pp.788-791, March 2010. paper
  303. 後藤隼人, 水野淳太, 村上浩司, 乾健太郎, 松本裕治．文間関係認識のための構造的アライメント．言語処理学会第16回年次大会論文集, pp.848-851, March 2010. pdf
  304. 江口萌, 松吉俊, 佐尾ちとせ, 乾健太郎, 松本裕治．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．言語処理学会第16回年次大会論文集, pp.852-855, March 2010. (若手奨励賞) pdf pubref
  305. 加藤義清, 河原大輔, 乾健太郎, 黒橋禎夫. Web ページの情報発信構成の同定, 言語処理学会第16回年次大会論文集, pp.90-93, March 2010. paper
  306. 河原大輔, 乾健太郎, 黒橋禎夫. 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. 言語処理学会第16回年次大会論文集, pp.134-137, March 2010. paper
  307. 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. Web情報分析のための大規模Webページの収集・選択・検索．言語処理学会第16回年次大会論文集, pp.238-241, March 2010. paper

Media reports / メディア報道

  1. NII Today85号「ネット言説の信頼性評価に挑む」 (2019年9月)
  2. 河北新報 こども新聞「週刊かほピョンプレス 9月22日号」 (2019年9月22日)
  3. 理化学研究所AIPセンター プレスリリース「増進堂・受験研究社と理化学研究所革新知能統合研究センターは四天王寺高等学校・中学校にて新技術による記述式問題の段階的自動採点実証事業を開始」 (2019年10月8日)
  4. 日刊工業新聞「シェアサービス、不正レビューに入った科学者たちのメス」 (2019年7月24日)
  5. 論座「AIと報道（上）ヒトにしかできない仕事」 (2019年7月18日)
  6. CNET Japan「グーグル、日本のAI人材育成を支援するプログラム「Google AI for Japan」発表」 (2019年7月11日)
  7. NHKラジオ番組「あなたのそばに AIボイス！」 (2019年2月11日)
  8. 日本経済新聞「英検、AIが採点　「話す」と「書く」で部分点も」 (2018年11月8日)
  9. 朝日新聞「モノとも対話、暮らし豊かに　朝日地球会議２０１８」 (2018年10月18日）
  10. Yahoo!ニュース「沖縄知事選 ファクトチェックして分かったこと」 (2018年10月12日)
  11. CNET Japan「ドラえもんは実現できるか–AI×IoT時代に「人と人の間」はどう変わる」 (2018年10月10日)
  12. リクルート進学総研「第6回 学びのみちしるべ【知能情報学】」 (2018年9月5日)
  13. マイナビニュース「「上手い文章を書く」ため自然言語処理技術を活用 – 東北大の学生がベンチャー設立」 (2018年7月23日)
  14. ITmedia NEWS「AIが文章を推敲、より自然な言い回しに　東北大の学生が開発目指す」 (2018年7月20日)
  15. マイナビニュース「東北大学の学生が自然言語処理技術を活用するベンチャー企業を設立」 (2018年7月20日)
  16. NHKてれまさむね「東北大などの研究グループ AIで採点 システム開発」 (2018年6月29日)
  17. 東洋経済ONLINE「ネットに飛び交う意見に惑わされるべからず」 (2018年6月5日)
  18. 週刊アスキー「機械が見出しを自動生成！編集業務をテクノロジーで変革する朝日新聞社」 (2018年6月1日)
  19. Japan In-depth「ファクトチェックが必要なわけ」 (2018年5月4日)
  20. 日本経済新聞「曲に合う歌詞　自動作成 東北大と産総研、ＡＩ活用」 (2018年4月29日)
  21. 朝日新聞「フェイクニュースにだまされない　感染防ぐワクチンとは」 (2018年4月22日)
  22. 日刊工業新聞「ＡＩが国語記述問題を添削　理研・東北大、４年内実用化へ」 (2018年4月17日)
  23. 弁護士ドットコム「AI活用で進むニュースの自動生成、報道現場が直面する「進化」と「衰退」の道」 (2018年3月18日)
  24. The Japan Times. Japan lags in fact-checking initiatives, media watchers say. February 16 2018.
  25. 日刊工業新聞「ネット上のウソ・いじめ、ＡＩで対策は進むか」 (2018年1月14日)
  26. 日本経済新聞「ＡＩの知恵、新たなＡＩに　追加学習で手軽に専門性　東北大、会話ニュアンス表現　パナソニック、症例少ない病気判定」 （2017年11月27日)
  27. 日本経済新聞「新型AI、別のAIの知恵学習　黒柳徹子さんを再現」 (2017年11月26日)
  28. 日本経済新聞「ＬＩＮＥ、国立情報学研と共同研究　社会の課題、ＡＩで」 (2017年11月28日)
  29. DG Lab Haus「スマートニュースがファクトチェックを支援する理由」 (2017年11月22日)
  30. 教育新聞「AIの教育活用と可能性を議論 DITTがシンポジウム」 (2017年11月9日)
  31. マイナビニュース「AIコンサルティングの新会社「マシンラーニング・ソリューションズ」設立」 (2017年9月28日)
  32. ベンチャータイムス「朝日新聞社、人工知能による文章の自動校正システムを開発、特許出願」 (2017年9月22日)
  33. マイナビニュース「朝日新聞社メディアラボ、AI活用の文章自動校正システムを開発」 (2017年9月22日)
  34. 河北新報「河北新報創刊120周年特別企画「ニュースペーパーレストラン」」 (2017年7月21日）
  35. AERA「フェイクニュースにテクノロジーで立ち向かう「ファクトチェック・イニシアティブ」とは？」 (2017年7月15日)
  36. 大学ジャーナル「国内初のファクトチェック団体、東北大学の研究者ら設立」 (2017年6月26日)
  37. 朝日新聞「ネットの情報、真偽検証団体　メディアやＮＰＯ連携」 (2017年6月22日)
  38. DIGIDAY「スマートニュース、東北大らがファクトチェック団体を設立：「情報真偽の確認プロセスを支援する」」 (2017年6月22日)
  39. Poynter. A new fact-checking coalition is launching in Japan. June 21 2017.
  40. 毎日新聞「偽ニュース：ファクトチェック団体 研究者らで設立」 (2017年6月21日)
  41. キャリコネニュース「「日本は誤報や虚報に無頓着」報道の事実確認徹底へ　「ファクトチェック・イニシアティブ」が発足」 (2017年6月21日)
  42. BuzzFeedNews「「デマ・虚偽情報の検証を」ジャーナリストや研究者、弁護士らが団体を発足」 (2017年6月21日)
  43. 日本経済新聞「NECソリューションイノベータ、「NEC 電子カレンダー活用生活支援情報提供サービス」を提供開始」 (2017年6月19日)
  44. マイナビニュース「NECソリューションイノベータ、電子カレンダー活用の生活支援情報サービス」 (2017年6月19日)
  45. exciteニュース「NECソリューションイノベータ、電子カレンダー活用の生活支援情報サービス」 (2017年6月19日)
  46. 日刊工業新聞「深層断面／ホント？　ウソ？　ＡＩがフェイクニュース判定−「計算社会科学」への期待」 (2017年3月21日)
  47. CNET Japan「AIで新聞社の抱える課題を解決–コールセンターの効率高める自然言語処理の使い所>https://japan.cnet.com/article/35097512/]]」 (2017年3月13日)
  48. マイナビニュース「富士通研究所、窓口対応業務向けにAIよる自律的対話技術開発」(2016年5月16日)
  49. ハフィントンポスト「ニュース・テックの時代が来る　ネットメディア20年と今後」 (2015年8月26日)
  50. The Japan Times, Hitachi dubs new data-mining software ‘artificial intelligence’, July 23 2015.
  51. 日刊工業新聞「日立、論理的な対話可能な人工知能の基礎技術を開発」(2015年7月23日)
  52. 日経コンピュータ「日立製作所、大量のニュース記事から賛否の根拠を抽出できるAI技術を開発˚」(2015年7月23日)
  53. TBS「別冊あさ秘ジャーナル」(2014年12月22日)
  54. 朝日新聞「ネット版「第一声」、大半は告知　衆院選のツイート分析」(2014年12月3日)
  55. 朝日新聞「Ｗ杯、動くチャートでツイート分析　ギリシャ戦の声援は」(2014年6月20日)
  56. 朝日新聞「2014ワールドカップ 日本戦ツイート分析」(2014年6月15日，6月20日，6月25日)
  57. NHK「NHKスペシャル　震災ビッグデータ　File.2「復興の壁　未来への鍵」」(2013年9月8日)
  58. 東京新聞「反論伝えるシステムを」(2013年8月1日)
  59. 朝日新聞「つながる力　次こそ真価」(2013年7月26日)
  60. 朝日新聞「ネット選挙リアルな一歩」(2013年7月22日)
  61. 朝日新聞「611万もう一つの民意」「賛成か反対か　小さい声も拾える社会に」(2013年7月3日)
  62. 朝日新聞「震災ツイート昨年より2割増」(2013年3月13日)
  63. 産経新聞「被災者ニーズ 瞬時に把握」(2013年1月7日)
  64. NHK NEWSWeb「ツイッター「次」に生かすには　“善意のデマ拡散”にどう対処する」(2012年11月1日)

Patents / 特許

  1. 支援装置、システム、及びプログラム. 堀田良子, 三田勝史, 寺嶌立太, 乾健太郎. 特願2017-216641, 2017年11月9日出願.
  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. 特願2017-134866,特開2019-016289.
  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. 特願2017-134874, 特開2019-016291.
  4. 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. 特願2016-100653. 特開2017-207663.
  5. 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. 特願2016-171485,特開2018-36980.
  6. 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. 特願2014-220329, 特開2016-091039.

Miscellanea / その他

  1. 乾健太郎. 知能情報学. リクルートキャリアガイダンス 第6回学びのみちしるべ, September 2018.
  2. 乾健太郎. 特集号と通常号. 自然言語処理, Vol.25, No.1, 巻頭言, January 2018.
  3. 乾健太郎. 文章の「行間」を読むコンピュータの実現を目指して. 日立ソリューションズ東日本技術報告書, 巻頭言, pp. 1-4, November 2016. pubref
  4. 乾健太郎. 未解決問題の正体. 自然言語処理, Vol.23, No.1, 巻頭言, January 2016. pubref
  5. 乾健太郎. 情報処理学会論文誌の今とこれから. 情報処理学会, 理事からのメッセージ, 2014年11月10日.

Last-modified: 2020-09-18 (Fri) 15:38:29 (3d)

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