2024/09/17 更新

写真a

ミワ　マコト
三輪　誠
Makoto Miwa
所属
大学院工学研究科 電子情報分野 知識データ工学研究室 教授   
学位
博士 (科学) （ 2008年3月   東京大学 ）
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連絡先
メールアドレス

研究分野

  • 情報通信 / 知能情報学

  • 情報通信 / エンタテインメント、ゲーム情報学

主な研究論文

  • End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures

    Makoto Miwa and Mohit Bansal,

    Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics   ( 1 )   1105 - 1116   2016年8月8日

    Modeling Joint Entity and Relation Extraction with Table Representation

    Makoto Miwa ,Yutaka Sasaki

    Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing   1858 - 1869   2014年10月25日

    A method for integrating and ranking the evidence for biochemical pathways by mining reactions from text

    Makoto Miwa, Tomoko Ohta, Rafal Rak, Andrew Rowley, Douglas B. Kell, Sampo Pyysalo and Sophia Ananiadou

    Bioinformatics   29 ( 13 )   i44 - i52   2013年7月1日

    Boosting automatic event extraction from the literature using domain adaptation and coreference resolution

    Makoto Miwa, Paul Thompson and Sophia Ananiadou

    Bioinformatics   28 ( 13 )   1759 - 1765   2012年7月1日

    A Rich Feature Vector for Protein-Protein Interaction Extraction from Multiple Corpora

    Makoto Miwa, Rune Sætre, Yusuke Miyao, and Jun'ichi Tsujii,

    Proceedings of the 2009 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing   121 - 130   2009年8月6日

経歴

  • 豊田工業大学   大学院工学研究科 電子情報分野 知識データ工学研究室   教授

    2024年 - 現在

  • 豊田工業大学   大学院工学研究科   准教授

    2014年 - 2023年

  • マンチェスター大学   コンピュータ科学科   リサーチアソシエイト

    2011年 - 2014年

  • 東京大学   情報理工学系研究科   特任研究員

    2008年 - 2011年

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学歴

  • 東京大学   新領域創成科学研究科   基盤情報学専攻

    2003年4月 - 2008年3月

    　 詳細

    国名： 日本国

所属学協会

  • 情報処理学会

  • 言語処理学会

  • 電子情報通信学会

  • 人工知能学会

研究テーマ

  • 機械学習アルゴリズムを活用した日本手話音節形成原理の解明

    原　大介, 三輪　誠

    2023年度 - 現在

    　詳細

    日本手話にも音節に相当する単位が存在し、動き要素、手型要素、位置要素、掌の向き、中手骨の方向等の音節構成要素が同時に組み合わさり形成される。しかし、適格な音節構成要素同士の組み合わせであっても不適格と判定される組み合わせ（不適格音節）が多く存在する。この事実は、音声言語の「音素配列論的制約」に相当する制約が日本手話も存在することを示している。本研究では、適格音節データベースと不適格音節のデータベース（音節構成要素に分解し記号化してエクセルに登録）を使い不適格音節に含まれる不適格性要因の発見・抽出を試みる。その際、機械学習の複数のアルゴリズムを積極的に活用する。

    成果：

    2023年度
    既存のコーディングデータのデバッグ作業、最新の知見を反映させたコーディング方法の修正・変更を行い、それに基づいてデータのアップデート、データベースの精緻化を図った。手型音素の確定作業を行った。

  • 時系列予測

    佐々木　裕, 三輪　誠

    2021年度 - 現在

    　詳細

    深層学習による時系列予測技術の高度化

    成果：

    2023年度
    iTransGANによる時系列データの生成と生成データを用いた時系列予測モデルの事前学習の効果の検証

    2022年度
    Neural Laplaceによる時系列予測の性能評価

  • 知識に基づく対話生成の研究

    佐々木　裕, 三輪　誠

    2017年度 - 現在

    　詳細

    自由対話の生成は、近年の深層学習技術の向上によりある程度実現されてきた。しかし、現実世界に関する知識と整合した対話を生成することは未だ難しいテーマである．

    成果：

    2021年度
    現実世界対話のモデルを改良した．

  • 交通に関する知識ベースの構築

    佐々木　裕, 三輪　誠

    2017年度 - 現在

    　詳細

    自動走行車は、道路や周囲の車に合わせて走行するだけではなく、様々な交通法規や交通マナーに従って走行しなければならない。本研究は、交通に関係した知識を集約した知識ベースを構築することを目的に、2011年度から研究を継続している。

    成果：

    2022年度
    交通教則をオントロジー型の知識に変換する方法について検討した。

  • 深層学習による自然言語処理

    三輪　誠, 佐々木　裕

    2017年度 - 現在

    　詳細

    近年、深層学習（Deep Learning）により画像処理や音声認識の性能が飛躍的に向上している。本研究では、深層学習を自然言語処理に応用し、その効果を検証してきた．

    成果：

    2022年度
    関係抽出と知識グラフを統合した関係抽出の集大成を行った．また，日本語電子カルテに対する深層用語抽出の研究も進めた．

  • 自然言語文からの関係構造抽出

    三輪　誠, 佐々木　裕

    2017年度 - 現在

    　詳細

    文書に自然言語で書かれている情報を構造化するために，文に言及されているエンティティとその関係の抽出が注目されている。ニューラルネットワークを用いて、文に書かれているエンティティと関係を抽出する手法について研究している．

    成果：

    2023年度
    テキスト上の薬物・タンパク質間の相互作用抽出に質問応答の形複数の質問を用いた質問応答の形式で取り組む手法、文書中にまたがって書かれた関係を取り出す関係構造抽出手法に関する研究を進めた。

    2022年度
    薬物・薬物間の相互作用抽出，薬物・タンパク質間の相互作用抽出の研究を継続し、薬物知識グラフを提案するとともに、薬物とDBとのリンキングや遠距離教師データの利用に関する研究を進めた。

  • 機械加工・型設計・CAEへのAIの適用

    佐々木　裕, 三輪　誠, 古谷　克司

    2017年度 - 現在

    　詳細

    機械加工・型設計・CAEにAIを適用する先駆的研究。現在は，機械加工の熟練者が経験に基づいて様々なパラメータを決定している．これを知識ベース化することにより，熟練者のノウハウを継承することが可能になる。

    成果：

    2022年度
    ラプラス空間における深層学習を利用した時系列データに対する予測の研究を進めた。

  • 知識グラフ上での表現学習

    三輪　誠, 佐々木　裕

    2017年度 - 現在

    　詳細

    様々な分野の知識をノードと関係で表した知識グラフが盛んに開発・利用されている。本研究では、様々なデータ型や種類のノードを含むマルチモーダルな情報やトリプルを超えた複数の関係に焦点を当て、従来の単一種類のノードを用いたトリプル上での表現学習を超えた新しい表現学習手法について研究を進めている。

    成果：

    2023年度
    知識グラフ内の1対多の関係を明示的に考慮し、学習を行う手法を提案した。

    2022年度
    薬物を対象に、薬物の説明文、構造、関係するタンパク質などを考慮した知識グラフを対象に、表現学習を行い、知識グラフの欠損部分を補完する手法を考案した。

    2017年度
    書誌情報を対象として、タイトルや概要などのテキストと、著者・出版年などを考慮した知識グラフを構築し、それぞれの要素における表現学習を行い、得られた表現間の距離を測ることでソフトな検索を行う、書士検索システムを提案した。

  • 小型UMVの走行の機械学習

    佐々木　裕, 三輪　誠

    2017年度 - 2022年度

    　詳細

    小型の走行車両（UMV）に対して，対話的に指示する研究．外界の認識や位置の学習を深層強化学習により実現することで，UMVの柔軟で頑健な利用が可能になる．

    成果：

    2022年度
    深層強化学習により、ディジタルツインズの研究を意識して，あるシミュレーション環境で強化学習した結果を別のマップに適用するとき効果を高めるための条件を調査した。

  • 音節構成要素の組み合わせに基づいた日本手話音節の適格性について

    原　大介, 三輪　誠

    2017年度 - 2022年度

    　詳細

    日本手話は、「手型」、「手の位置」、「手の動き」の３つの大カテゴリに属する要素と「掌・指先の方向」、「利き手の身体への接触」等のいくつかの要素が、音声言語の音素と同じ役割を果たし、これらの要素が組み合わさることで音節が形成される。日本手話でも音声言語と同様、音節構成要素のすべての組み合わせが適格な音節になるわけではない（systematic gap が存在する）。音声言語研究では、音響的・調音的・聴覚的特徴などを用いて音素配列論を論じているが、手話言語の場合、すべての音節構成要素に対して横断的に適用できる統一的尺度が存在しないため、日本手話音素配列論はいまだ解明に至っていない。本研究では、日本手話の適格な音節と不適格な音節を収集・記号化し機械学習を行い、適格な音節と不適格な音節を区別する特徴を抽出する。その結果を言語学的に解釈することにより、日本手話音素配列論の提示を目標とする。

    成果：

    2022年度
    従来から使っていた日本手話の適格音節データベースおよび不適格音節データベースを拡充・精緻化した。日本手話では、「手型変化の動き」や「掌方向変化の動き」でも音節核を形成できることを示した。音韻論の基本的原理を用いて音声的手型を音素的手型にまとめる作業に着手した。

    2021年度
    従来から使っていた日本手話の適格音節データベースおよび不適格音節データベースを拡充・精緻化した。タイプ３音節形成において音節始めが韻律外となる可能性を示した。手型変化を伴う音節でもレキシコン内に基底手型１つだけが指定されており、もう一方の手型は音声手型として派生可能であることを示した。

    2019年度
    従来から使っていた日本手話の適格音節データベースおよび不適格音節データベースを拡充・精緻化した。タイプ３音節で利用可能な位置は、A-zoneと呼ばれる顎の下から腰までの高さの胴体およびニュートラルスペースに限られることを示した。機械学習アルゴリズムの決定木を援用し「手の構え」が不適格性因子として機能する可能性を示した。．

  • 機械学習による系統的レビュー

    佐々木　裕, 三輪　誠

    2017年度 - 2021年度

    　詳細

    系統的レビューとは、特定の仮説を検証するために必要な文献を過不足なく収集し、証拠に基づく検証をすることである。本研究では、特に対象の文献から組み込み・除外条件にあった文献を選択する過程に機械学習を適用する。

    成果：

    2021年度
    深層学習により組み込み・除外基準と候補文書の整合性を深層機械読解により学習する研究を実施し，研究会にて発表した。

  • 単語意味ベクトルの研究

    佐々木　裕, 三輪　誠

    2017年度 - 2021年度

    　詳細

    ニューラルネットワークを用いて単語や句，文の意味を数値ベクトルで表現する表現学習技術を拡張し，同義語だけではない単語の意味表現の獲得，文書分類や英語問題の解法，情報抽出，質問応答，自動要約，機械翻訳，情報検索，などの言語処理タスクへの応用について研究している。

    成果：

    2021年度
    双曲空間において知識グラフを埋め込む方法について研究した。

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論文

  • Two evaluations on Ontology-style relation annotations 査読

    Savong Bou, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Computer Speech and Language   84   2024年3月 （   ISSN:0885-2308   eISSN:1095-8363 ）

    　詳細

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    In this paper, we propose an Ontology-Style Relation (OSR) annotation approach. In conventional Relation Extraction (RE) datasets, relations are annotated as a link between two entity mentions. In contrast, in our OSR annotation, a relation is annotated as a relation mention (i.e., not a link but a node) and rdfs:domain and rdfs:range links are annotated from the relation mention to its argument entity mentions. This approach has the following benefits: (1) the relation annotations can be easily converted to Resource Description Framework (RDF) triples to populate an Ontology, (2) some part of conventional RE tasks can be tackled as Named Entity Recognition (NER) tasks, and the relation classes are limited to several RDF properties, and (3) OSR annotations can be used for clear documentations of Ontology contents. We conducted two kinds of evaluation to investigate effects of OSR annotation. We converted (1) an in-house corpus of Japanese Rules of the Road (RoR) in conventional annotations into the OSR annotations and built a novel OSR-RoR corpus and (2) SemEval-2010 Task 8 dataset into the OSR annotations (called OSR-SemEval corpus). We compared the NER and RE performance using neural NER/RE tool DyGIE++ on the conventional and OSR annotations. The experimental results show that the OSR annotations make the RE task easier while introducing slight complexity into the NER task.

    DOI： 10.1016/j.csl.2023.101569

  • Contextualized medication event extraction with striding NER and multi-turn QA. 査読

    Tomoki Tsujimura, Koshi Yamada, Ryuki Ida, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    J. Biomed. Informatics   144   104416 - 104416   2023年8月 （   ISSN:1532-0464 ）

    　詳細

    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    This paper describes contextualized medication event extraction for automatically identifying medication change events with their contexts from clinical notes. The striding named entity recognition (NER) model extracts medication name spans from an input text sequence using a sliding-window approach. Specifically, the striding NER model separates the input sequence into a set of overlapping subsequences of 512 tokens with 128 tokens of stride, processing each subsequence using a large pre-trained language model and aggregating the outputs from the subsequences. The event and context classification has been done with multi-turn question-answering (QA) and span-based models. The span-based model classifies the span of each medication name using the span representation of the language model. In the QA model, event classification is augmented with questions in classifying the change events of each medication name and the context of the change events, while the model architecture is a classification style that is the same as the span-based model. We evaluated our extraction system on the n2c2 2022 Track 1 dataset, which is annotated for medication extraction (ME), event classification (EC), and context classification (CC) from clinical notes. Our system is a pipeline of the striding NER model for ME and the ensemble of the span-based and QA-based models for EC and CC. Our system achieved a combined F-score of 66.47% for the end-to-end contextualized medication event extraction (Release 1), which is the highest score among the participants of the n2c2 2022 Track 1.

    DOI： 10.1016/j.jbi.2023.104416

  • Integrating heterogeneous knowledge graphs into drug-drug interaction extraction from the literature 査読

    Masaki Asada, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Bioinformatics (Oxford, England)   39 ( 1 )   2023年1月 （     eISSN:1367-4811 ）

    　詳細

    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    MOTIVATION: Most of the conventional deep neural network-based methods for drug-drug interaction (DDI) extraction consider only context information around drug mentions in the text. However, human experts use heterogeneous background knowledge about drugs to comprehend pharmaceutical papers and extract relationships between drugs. Therefore, we propose a novel method that simultaneously considers various heterogeneous information for DDI extraction from the literature. RESULTS: We first construct drug representations by conducting the link prediction task on a heterogeneous pharmaceutical knowledge graph (KG) dataset. We then effectively combine the text information of input sentences in the corpus and the information on drugs in the heterogeneous KG (HKG) dataset. Finally, we evaluate our DDI extraction method on the DDIExtraction-2013 shared task dataset. In the experiment, integrating heterogeneous drug information significantly improves the DDI extraction performance, and we achieved an F-score of 85.40%, which results in state-of-the-art performance. We evaluated our method on the DrugProt dataset and improved the performance significantly, achieving an F-score of 77.9%. Further analysis showed that each type of node in the HKG contributes to the performance improvement of DDI extraction, indicating the importance of considering multiple pieces of information. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: Our code is available at https://github.com/tticoin/HKG-DDIE.git.

    DOI： 10.1093/bioinformatics/btac754

  • Biomedical Document Classification with Literature Graph Representations of Bibliographies and Entities. 査読

    Ryuki Ida, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    BioNLP@ACL   385 - 395   2023年 （ ISBN:9781959429852   ISSN:0736-587X ）

    　詳細

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    This paper proposes a new document classification method that incorporates the representations of a literature graph created from bibliographic and entity information. Recently, document classification performance has been significantly improved with large pre-trained language models; however, there still remain documents that are difficult to classify. External information, such as bibliographic information, citation links, descriptions of entities, and medical taxonomies, has been considered one of the keys to dealing with such documents in document classification. Although several document classification methods using external information have been proposed, they only consider limited relationships, e.g., word co-occurrence and citation relationships. However, there are multiple types of external information. To overcome the limitation of the conventional use of external information, we propose a document classification model that simultaneously considers bibliographic and entity information to deeply model the relationships among documents using the representations of the literature graph. The experimental results show that our proposed method outperforms existing methods on two document classification datasets in the biomedical domain with the help of the literature graph. Our source code is publicly available at https://github.com/tticoin/BDCL-LitGraph.

    DOI： 10.18653/v1/2023.bionlp-1.36

    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/bionlp/2023

  • Biomedical Relation Extraction with Entity Type Markers and Relation-specific Question Answering. 査読

    Koshi Yamada, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    BioNLP@ACL   377 - 384   2023年 （ ISBN:9781959429852   ISSN:0736-587X ）

    　詳細

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    Recently, several methods have tackled the relation extraction task with QA and have shown successful results. However, the effectiveness of existing methods in specific domains, such as the biomedical domain, is yet to be verified. When there are multiple entity pairs that share an entity in a sentence, a QA-based relation extraction model that outputs only one single answer to a given question may not extract desired relations. In addition, these methods employ QA models that are not tuned for relation extraction. To address these issues, we first extend and apply a span QA-based relation extraction method to the drug-protein relation extraction by creating question templates and incorporating entity type markers. We further propose a binary QA-based method that directly uses the entity information available in the relation extraction task. The experimental results on the DrugProt dataset show that our QA-based methods, especially the proposed binary QA method, are effective for drug-protein relation extraction. Our source code is available at https://github.com/tticoin/BioRE-ETM-QA.

    DOI： 10.18653/v1/2023.bionlp-1.35

    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/bionlp/2023

  • Distantly Supervised Document-Level Biomedical Relation Extraction with Neighborhood Knowledge Graphs. 査読

    Takuma Matsubara, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    BioNLP@ACL   363 - 368   2023年 （ ISBN:9781959429852   ISSN:0736-587X ）

    　詳細

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    We propose a novel distantly supervised document-level biomedical relation extraction model that uses partial knowledge graphs that include the graph neighborhood of the entities appearing in each input document. Most conventional distantly supervised relation extraction methods use only the entity relations automatically annotated by using knowledge base entries. They do not fully utilize the rich information in the knowledge base, such as entities other than the target entities and the network of heterogeneous entities defined in the knowledge base. To address this issue, our model integrates the representations of the entities acquired from the neighborhood knowledge graphs with the representations of the input document. We conducted experiments on the ChemDisGene dataset using Comparative Toxicogenomics Database (CTD) for document-level relation extraction with respect to interactions between drugs, diseases, and genes. Experimental results confirmed the performance improvement by integrating entities and their neighborhood biochemical information from the knowledge base.

    DOI： 10.18653/v1/2023.bionlp-1.33

    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/bionlp/2023

  • Large-scale neural biomedical entity linking with layer overwriting. 査読

    Tomoki Tsujimura, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    J. Biomed. Informatics   143   104433 - 104433   2023年 （   ISSN:1532-0464 ）

    　詳細

    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    Motivation: Entity linking is the task of linking entity mentions to the database entries corresponding to the entity mentions. Entity linking enables the treatment of superficially different but semantically identical mentions as the same entity. Since millions of concepts are listed in biomedical databases, selecting the correct database entry for each targeted entity is challenging. Simple string matching between the word and each synonym in biomedical databases is insufficient to handle a wide variety of variants of biomedical entities appearing in the biomedical literature. Recent progress in neural approaches is promising for entity linking. Still, existing neural methods require sufficient data, which is difficult to prepare in biomedical entity linking that deals with millions of biomedical concepts. Therefore, we need to develop a new neural method to train entity-linking models over the sparse training data covering a very limited part of the biomedical concepts. Results: We have devised a pure neural model that classifies biomedical entity mentions into millions of biomedical concepts. The classifier employs (1) the layer overwriting that breaks through the performance ceiling during training, (2) training data augmentation using database entries that compensate for the problem of insufficient training data, and (3) the cosine similarity-based loss function that helps distinguish the millions of biomedical concepts. Our system using the proposed classifier was ranked first in the official run of the National NLP Clinical Challenges (n2c2) 2019 Track 3, which targeted linking medical/clinical entity mentions to 434,056 Concept Unique Identifier (CUI) entries. We also applied our system to the MedMentions dataset, which has 3.2M candidate concepts. Experimental results confirmed the same advantages of our proposed method. We further evaluated our system on the NLM-CHEM corpus with 350K candidate concepts, and our system achieved a new state-of-the-art performance on the corpus. Availability: https://github.com/tti-coin/bio-linking Contact: makoto.miwa@toyota-ti.ac.jp

    DOI： 10.1016/j.jbi.2023.104433

  • 文書単位関係抽出における抽出済みの関係候補を辺とした関係グラフの辺編集 査読

    牧野晃平, 三輪誠, 佐々木裕

    自然言語処理(Web)   30 ( 2 )   2023年 （   ISSN:2185-8314 ）

    　詳細

    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Integrating heterogeneous knowledge graphs into drug–drug interaction extraction from the literature 査読

    Masaki Asada*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Bioinformatics   39 ( 1 )   btac754   2022年11月 （   ISSN:1367-4811 ）

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Oxford University Press  

  • Comparing neural models for nested and overlapping biomedical event detection 査読

    Kurt Espinosa **, Panagiotis Georgiadis **, Fenia Christopoulou **, Meizhi Ju **, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou **

    BMC Bioinformatics   23 ( 1 )   211   2022年6月 （   ISSN:1471-2105 ）

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Improving Supervised Drug-Protein Relation Extraction with Distantly Supervised Models 査読

    Naoki Iinuma*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    The Proceedings of the 2022 Workshop on Biomedical Natural Language Processing   161 - 170   2022年5月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • Extracting and Analyzing Inorganic Material Synthesis Procedures in the Literature. 査読

    Kohei Makino, Fusataka Kuniyoshi, Jun Ozawa, Makoto Miwa

    IEEE Access   10   31524 - 31537   2022年

    　詳細

    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1109/ACCESS.2022.3160201

  • BioVAE: a pre-trained latent variable language model for biomedical text mining. 査読 国際共著

    Hai-Long Trieu, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou

    Bioinform.   38 ( 3 )   872 - 874   2022年

    　詳細

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1093/bioinformatics/btab702

  • 日本手話における手型変化 査読

    原　大介, 三輪　誠

    日本手話学会第47回大会予稿集   10 - 11   2021年12月

    　詳細

    担当区分：最終著者   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：日本手話学会  

  • TTI-COIN at BioCreative VII Track 2 査読

    Tomoki Tsujimura*, Ryuki Ida*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    BioCreative VII Workshop   2021年11月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • TTI-COIN at BioCreative VII Track 1 査読

    Naoki Iinuma*, Masaki Asada*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    BioCreative VII Workshop   2021年11月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • A Neural Edge-Editing Approach for Document-Level Relation Graph Extraction 査読

    Kohei Makino*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL-IJCNLP 2021   2021年8月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • Representing a Heterogeneous Pharmaceutical Knowledge-Graph with Textual Information 査読

    Masaki Asada*, NALLAPPAN, Gunasekaran, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Front. Res. Metr. Anal.   6   2021年7月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Frontiers  

  • Analyzing Research Trends in Inorganic Materials Literature Using NLP. 査読

    Fusataka Kuniyoshi, Jun Ozawa, Makoto Miwa

    Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science Track - European Conference   319 - 334   2021年6月 （ ISBN:9783030865160 ）

    　詳細

    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

    DOI： 10.1007/978-3-030-86517-7_20

    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pkdd/pkdd2021-5.html#KuniyoshiOM21

  • Distantly Supervised Relation Extraction with Sentence Reconstruction and Knowledge Base Priors. 査読 国際共著

    Fenia Christopoulou, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou

    Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies(NAACL-HLT)   11 - 26   2021年6月 （ ISBN:9781954085466 ）

    　詳細

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

    DOI： 10.18653/v1/2021.naacl-main.2

    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/naacl/2021

  • DeepEventMine: end-to-end neural nested event extraction from biomedical texts. 査読 国際共著

    Hai-Long Trieu, Thy Thy Tran, Khoa N A Duong, Anh Nguyen, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou

    Bioinformatics (Oxford, England)   36 ( 19 )   4910 - 4917   2020年12月

    　詳細

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    MOTIVATION: Recent neural approaches on event extraction from text mainly focus on flat events in general domain, while there are less attempts to detect nested and overlapping events. These existing systems are built on given entities and they depend on external syntactic tools. RESULTS: We propose an end-to-end neural nested event extraction model named DeepEventMine that extracts multiple overlapping directed acyclic graph structures from a raw sentence. On the top of the bidirectional encoder representations from transformers model, our model detects nested entities and triggers, roles, nested events and their modifications in an end-to-end manner without any syntactic tools. Our DeepEventMine model achieves the new state-of-the-art performance on seven biomedical nested event extraction tasks. Even when gold entities are unavailable, our model can detect events from raw text with promising performance. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: Our codes and models to reproduce the results are available at: https://github.com/aistairc/DeepEventMine. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.

    DOI： 10.1093/bioinformatics/btaa540

  • 再帰ニューラルネットを用いた車両運動性の代理モデリング 査読

    牧野晃平 知能数理*, 新谷浩平*, 阿部充治*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    日本機械学会論文集   86 ( 891 )   20 - 00177   2020年11月 （   ISSN:2187-9761 ）

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 日本機械学会  

  • mgsohrab at WNUT 2020 Shared Task-1: Neural Exhaustive Approach for Entity and Relation Recognition Over Wet Lab Protocols 査読

    Mohammad Golam Sohrab **, Anh-Khoa Duong Nguyen **, Makoto Miwa, Hiroya Takamura **

    Proceedings of the Sixth Workshop on Noisy User-generated Text (W-NUT 2020)   290 - 298   2020年11月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • Syntactically-Informed Word Representations from Graph Neural Network 査読

    Thy Thy Tran **, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou **

    Neurocomputing   413 ( 6 )   431 - 443   2020年11月 （   ISSN:0925-2312 ）

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier  

  • Using Drug Descriptions and Molecular Structures for Drug-Drug Interaction Extraction from Literature 査読

    浅田真生 知能数理*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Bioinformatics   2020年10月 （   ISSN:1367-4803 ）

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Oxford University Press  

  • BENNERD: A Neural Named Entity Linking System for COVID-19 査読

    Mohammad Golam Sohrab **, Khoa Duong **, Makoto Miwa, Goran Topic **, Ikeda Masami **, Hiroya Takamura **

    Proceedings of 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2020): System Demonstrations   182 - 188   2020年10月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • DeepEventMine: : End-to-end Neural Nested Event Extraction from Biomedical Texts 査読

    Hai-Long Trieu **, Thy Thy Tran **, Khoa N. A. Duong **, Anh Nguyen **, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou **

    Bioinformatics   36 ( 19 )   4910 - 4917   2020年10月 （   ISSN:1367-4803 ）

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Oxford University Press  

  • BENNERD: A Neural Named Entity Linking System for COVID-19 査読

    Mohammad Golam Sohrab **, Khoa Duong **, Makoto Miwa, Goran Topic **, Ikeda Masami **, Hiroya Takamura **

    Proceedings of 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2020): System Demonstrations   182 - 188   2020年10月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • 関係分類における依存木上の重要トークンの自動判別 査読

    辻村有輝 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    Journal of Natural Language Processing   27 ( 2 )   211 - 235   2020年6月 （   ISSN:1340-7619 ）

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：言語処理学会  

  • Ontology-Style Relation Annotation: A Case Study 査読

    Savong Bou 知能数理*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    12th Language Resources and Evaluation Conference (LREC-2020)   4867 - 4876   2020年5月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：European Language Resources Association  

  • コーディングと動画を併用した日本手話音節の適格性予測 査読

    高藤朋史*, 三輪　誠, 原　大介

    言語処理学会第26回年次大会発表論文集   259 - 262   2020年3月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Ontology-Style Relation Annotation: A Case Study 査読

    サーヴォン　ブー, Naoki Suzuki 知能数理*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    12th Edition of Language Resources and Evaluation Conference   2020年3月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Ontology-Style Relation Annotation: A Case Study (accepted)  

  • Adverse Drug Events and Medication Relation Extraction in EHRs with Ensemble Deep Learning Methods 査読

    Fenia Christopoulou **, Thy Thy Tran **, Sunil Kumar Sahu **, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou **

    Journal of the American Medical Informatics Association   27 ( 1 )   39 - 46   2020年1月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：American Medical Informatics Association  

  • An Ensemble of Neural Models for Nested Adverse Drug Events and Medication Extraction with Subwords 査読

    Meizhi Ju **, Nhung T.H. Nguyen **, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou **

    Journal of the American Medical Informatics Association   27 ( 1 )   22 - 30   2020年1月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：American Medical Informatics Association  

  • Adverse drug events and medication relation extraction in electronic health records with ensemble deep learning methods. 査読 国際共著

    Fenia Christopoulou, Thy Thy Tran, Sunil Kumar Sahu, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou

    J. Am. Medical Informatics Assoc.   27 ( 1 )   39 - 46   2020年 （   ISSN:1067-5027   eISSN:1527-974X ）

    　詳細

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    OBJECTIVE: Identification of drugs, associated medication entities, and interactions among them are crucial to prevent unwanted effects of drug therapy, known as adverse drug events. This article describes our participation to the n2c2 shared-task in extracting relations between medication-related entities in electronic health records. MATERIALS AND METHODS: We proposed an ensemble approach for relation extraction and classification between drugs and medication-related entities. We incorporated state-of-the-art named-entity recognition (NER) models based on bidirectional long short-term memory (BiLSTM) networks and conditional random fields (CRF) for end-to-end extraction. We additionally developed separate models for intra- and inter-sentence relation extraction and combined them using an ensemble method. The intra-sentence models rely on bidirectional long short-term memory networks and attention mechanisms and are able to capture dependencies between multiple related pairs in the same sentence. For the inter-sentence relations, we adopted a neural architecture that utilizes the Transformer network to improve performance in longer sequences. RESULTS: Our team ranked third with a micro-averaged F1 score of 94.72% and 87.65% for relation and end-to-end relation extraction, respectively (Tracks 2 and 3). Our ensemble effectively takes advantages from our proposed models. Analysis of the reported results indicated that our proposed approach is more generalizable than the top-performing system, which employs additional training data- and corpus-driven processing techniques. CONCLUSIONS: We proposed a relation extraction system to identify relations between drugs and medication-related entities. The proposed approach is independent of external syntactic tools. Analysis showed that by using latent Drug-Drug interactions we were able to significantly improve the performance of non-Drug-Drug pairs in EHRs.

    DOI： 10.1093/jamia/ocz101

    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/jamia/jamia27.html#ChristopoulouTS20

  • Annotating and Extracting Synthesis Process of All-Solid-State Batteries from Scientific Literature. 査読

    Fusataka Kuniyoshi, Kohei Makino, Jun Ozawa, Makoto Miwa

    Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference(LREC)   1941 - 1950   2020年

    　詳細

    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：European Language Resources Association  

    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/conf/lrec/2020

  • Connecting the Dots: Document-level Neural Relation Extraction with Edge-oriented Graphs 査読

    Fenia Christopoulou **, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou **

    Proceedings of 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019)   4927 - 4938   2019年11月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • A Search-based Neural Model for Biomedical Nested and Overlapping Event Detection 査読

    Kurt Espinosa **, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou **

    Proceedings of 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019)   3670 - 3677   2019年11月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Coreference Resolution in Full Text Articles with BERT and Syntax-based Mention Filtering 査読

    Hai-Long Trieu **, Anh-Khoa Duong Nguyen **, Nhung Nguyen **, Makoto Miwa, Hiroya Takamura **, Sophia Ananiadou **

    Proceedings of The 5th Workshop on BioNLP Open Shared Tasks   196 - 205   2019年11月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • A Neural Pipeline Approach for the PharmaCoNER Shared Task using Contextual Exhaustive Models 査読

    Mohammad Golam Sohrab **, Pham Minh Thang **, Makoto Miwa, Hiroya Takamura **

    Proceedings of The 5th Workshop on BioNLP Open Shared Tasks   47 - 55   2019年11月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • A Generic Neural Exhaustive Approach for Entity Recognition and Sensitive Span Detection 査読

    Mohammad Golam Sohrab **, Pham Minh Thang **, Makoto Miwa

    Proceedings of the Iberian Languages Evaluation Forum (IberLEF 2019)   735 - 743   2019年9月

    　詳細

    担当区分：最終著者   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Inter-sentence Relation Extraction with Document-level Graph Convolutional Neural Network 査読

    Sunil Kumar Sahu **, Fenia Christopoulou **, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou **

    Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019)   4309 - 4316   2019年7月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • Inter-sentence Relation Extraction with Document-level Graph Convolutional Neural Network 査読

    Sunil Kumar Sahu The University of Manchester*, Fenia Christopoulou The University of Manchester*, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou The University of Manchester*

    Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019)   4309 - 4316   2019年7月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • 深層学習を用いた日本手話音節の適格性解析 査読

    高藤朋史 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕, 原　大介

    言語処理学会第25回年次大会発表論文集   486 - 489   2019年3月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • 深層学習を用いた日本手話音節の適格性解析 査読

    高藤朋史 知能数理*, 佐々木　裕, 三輪　誠, 原　大介

    言語処理学会第25回年次大会発表論文集   486 - 489   2019年3月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Deep Exhaustive Model for Nested Named Entity Recognition 査読

    Mohammad Golam Sohrab **, Makoto Miwa

    Proceedings of 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2018)   2018年11月

    　詳細

    担当区分：最終著者   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • What makes syllables well-formed or ill-formed in Japanese Sign Language 査読

    Daisuke Hara , Makoto Miwa

    The 13th High Desert Linguistics Society Conference(HDLS13)   49 - 50   2018年11月

    　詳細

    担当区分：最終著者   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Investigating Domain-Specific Information for Neural Coreference Resolution on Biomedical Texts 査読

    Long Trieu **, Nhung Nguyen **, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou **

    Proceedings of the 2018 Workshop on Biomedical Natural Language Processing (BioNLP 2018)   183 - 188   2018年7月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • Enhancing Drug-Drug Interaction Extraction from Texts by Molecular Structure Information 査読

    Masaki Asada*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2018)   680 - 685   2018年7月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • A Walk-based Model on Entity Graphs for Relation Extraction 査読

    Fenia Christopoulou **, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou **

    Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2018)   81 - 88   2018年7月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • A neural layered model for nested named entity recognition 査読

    Meizhi Ju **, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou **

    Proceedings of the 16th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies   1446 - 1459   2018年6月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • EDGE2VEC: Edge Representations for Large-Scale Scalable Hierarchical Learning 査読

    Mohammad Golam Sohrab **, Toru Nakata **, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Computación y Sistemas (CyS)   21 ( 4 )   569 - 579   2017年12月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Centro de Investigacion en Computación, IPN  

  • Analyzing well-formedness of syllables in Japanese Sign Language 査読

    Satoshi Yawata*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki, 原　大介

    Proceedings of the 8th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP 2017)   26 - 30   2017年11月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • Utilizing visual forms of Japanese characters for neural review classification 査読

    Yota Toyama*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Proceedings of the 8th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP 2017)   378 - 382   2017年11月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • Extracting Drug-Drug Interactions with Attention CNNs 査読

    Masaki Asada*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Proceedings of the BioNLP 2017 workshop   9 - 18   2017年8月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • TTI-COIN at SemEval-2017 Task 10: Investigating Embeddings for End-to-End Relation Extraction from Scientific Papers 査読

    Tomoki Tsujimura*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Proceedings of the 11th International Workshop on Semantic Evaluations (SemEval-2017)   985 - 989   2017年8月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • Bib2vec: Embedding-based Search System for Bibliographic Information 査読

    Takuma Yoneda*, Koki Mori*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Proceedings of the EACL 2017 Software Demonstrations   112 - 115   2017年4月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • Distributional Hypernym Generation by Jointly Learning Clusters and Projections 査読

    Josuke Yamane*, Tomoya Takatani **, Hitoshi Yamada **, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers   1871 - 1879   2016年12月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：International Committee on Computational Linguistics (ICCL)  

  • IN-DEDUCTIVE and DAG-Tree Approaches for Large-Scale Extreme Multi-label Hierarchical Text Classification 査読

    マハマド　ゴラム　ソフラブ, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Polibits   54   61 - 70   2016年10月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Centro de Innovación y Desarrollo Tecnológico en Cómputo (CIDETEC)  

  • End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures 査読

    Makoto Miwa, Mohit Bansal TTIC*

    Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) (ACL 2016)   1105 - 1116   2016年8月

    　詳細

    担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

  • Topic Detection Using Paragraph Vectors to Support Active Learning in Systematic Reviews 査読

    Kazuma Hashimoto **, Georgios Kontonatsios **, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou **

    Journal of Biomedical Informatics   62   59 - 65   2016年8月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier  

  • Ensemble Classification of Grants using LDA-based features 査読

    Ioannis Korkontzelos **, Beverley Thomas **, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou **

    Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016)   1288 - 1294   2016年5月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：European Language Resources Association (ELRA)  

  • Text Mining for Semantic Search in Europe PubMed Central Labs 査読 国際共著

    W. J. Black, A. Rowley, J. McNaught, S. Ananiadou, M. Miwa

    Working with Text: Tools, Techniques and Approaches for Text Mining   111 - 131   2016年1月 （ ISBN:9781843347491 ）

    　詳細

    記述言語：英語   掲載種別：論文集(書籍)内論文  

    This chapter describes an implemented and publicly available search aid designed for use in the context of a standard full-text retrieval service, which automatically suggests questions on the basis of what has been entered in the search engine’s query field. The service is developed on the basis of a content analysis achieved by merging information extraction of biomedical named entities with a syntactic analysis of the full text of an entire collection of scientific papers. We discuss the design and implementation of the system in contrast with alternative ways of providing a search application based on text mining for events of significance in biomedical sciences, and evaluate characteristics of the system against criteria established in collaboration with sample users.

    DOI： 10.1016/B978-1-84334-749-1.00005-6

  • Stacking Approach to Temporal Relation Classification with Temporal Inference 査読

    Natsuda Laokulrat The University of Tokyo*, Makoto Miwa, Yoshimasa Tsuruoka The University of Tokyo*

    自然言語処理   22 ( 3 )   171 - 196   2015年9月 （   ISSN:1340-7619 ）

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：言語処理学会  

  • Identifying synonymy between relational phrases using word embeddings 査読

    Nhung T. H. Nguyen JAIST*, Makoto Miwa, Yoshimasa Tsuruoka The University of Tokyo*, Satoshi Tojo JAIST*

    Journal of Biomedical Informatics   56   94 - 102   2015年8月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：ELSEVIER  

  • Task-Oriented Learning of Word Embeddings for Semantic Relation Classification 査読

    Kazuma Hashimoto The University of Tokyo*, Pontus Stenetorp University College London*, Makoto Miwa, Yoshimasa Tsuruoka The University of Tokyo*

    Proceedings of the 19th Conference on Computational Language Learning   268 - 278   2015年7月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACL  

  • Adaptable, High Recall, Event Extraction System with Minimal Configuration 査読

    Makoto Miwa, Sophia Ananiadou University of Manchester*

    BMC Bioinformatics   16 ( Suppl 10 )   S7   2015年6月

    　詳細

    担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：BMC  

  • Word Embedding-based Antonym Detection using Thesauri and Distributional Information 査読

    Masataka Ono 知能数理*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Proceedings of the 2015 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics - Human Language Technologies (NAACL-HLT 2015)   984 - 989   2015年5月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACL  

  • Centroid-Means-embedding: An Approach to Infusing Word Embeddings into Features for Text Classifcation 査読

    マハマド　ゴラム　ソフラブ, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Advances in Knowledge Discovery and Data Mining   LNAI ( 9077 )   289 - 300   2015年4月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Pacific-Asia Knowledge Discovery and Data Mining  

  • Wide-Coverage Relation Extraction from MEDLINE Using Deep Syntax 査読

    Nhung T. H. Nguyen JAIST*, Makoto Miwa, Yoshimasa Tsuruoka The University of Tokyo*, Takashi Chikayama The University of Tokyo*, Satoshi Tojo JAIST*

    BMC Bioinformatics   16 ( 1 )   107   2015年4月 （   ISSN:1471-2105 ）

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：BMC  

  • Using text mining for study identification in systematic reviews: a systematic review of current approaches 査読

    Alison O'Mara-Eves Univ. of London*, James Thomas Univ. of London*, John McNaught Univ. of Manchester*, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou Univ. of Manchester*

    Systematic Reviews   4 ( 1 )   5   2015年1月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Centroid-Means-Embedding: An Approach to Infusing Word Embeddings into Features for Text Classification 査読

    Yutaka Sasaki, Makoto Miwa, マハマド　ゴラム　ソフラブ

    The 19th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining   2015年

    　詳細

    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • 多人数性を分割した教師付き学習による4人麻雀プログラムの実現 査読

    水上 直紀 (東大)*, 中張 遼太郎 (東大)*, 浦 晃 (東大)*, 三輪　誠, 鶴岡 慶雅 (東大)*, 近山 隆 (東大)*

    情報処理学会論文誌   55 ( 11 )   2410 - 2420   2014年11月

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：情報処理学会  

  • 対数線形言語モデルを用いた将棋解説文の自動生成 査読

    亀甲 博貴 (東大)*, 三輪　誠, 鶴岡 慶雅 (東大)*, 森 信介 (京大)*, 近山 隆 (東大)*

    情報処理学会論文誌   55 ( 11 )   2431 - 2440   2014年11月 （   ISSN:1882-7764 ）

    　詳細

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：情報処理学会  

  • Modeling Joint Entity and Relation Extraction with Table Representation 査読

    Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Proceedings of 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2014)   2014年10月

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    担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Reducing systematic review workload through certainty-based screening 査読

    Makoto Miwa, James Thomas Univ. of London*, Alison O'Mara-Eves Univ. of London*, Sophia Ananiadou Univ. of Manchester*

    Journal of Biomedical Informatics   51   242 - 253   2014年10月

    　詳細

    担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Academic Press  

  • Comparable Study of Event Extraction in Newswire and Biomedical Domains 査読

    Makoto Miwa, Paul Thompson (Univ. of Manchester)*, Ioannis Korkontzelos (Univ. of Manchester)*, Sophia Ananiadou (Univ. of Manchester)*

    Proceedings of the 25th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2014)   2270 - 2279   2014年8月

    　詳細

    担当区分：筆頭著者   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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MISC

  • 固有表現抽出器による無機材料論文に記載された合成材料名と特性値の抽出

    國吉 房貴, 小澤 順, 三輪 誠

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2021   4F4GS10o03 - 4F4GS10o03   2021年

    　詳細

    担当区分：最終著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

    無機材料分野では，合成材料名とその特性値が紐付いたデータを活用した統計的な探索により，優れた特性をもつ材料を短時間で発見するための取り組みが行われている．しかしながら，現在のところ，合成材料名とその特性値が紐付いた大規模なデータベースはほとんど存在しない．そこで本研究では，論文からの情報抽出に着目し，論文中に自然言語で記載された電池の合成材料名を抽出する既存のアノテーションスキームに対して，新たに特性値ラベルを追加することで合成材料名と特性値を同時に抽出できるように改善した．そして，提案するアノテーションスキームに基づき301件の論文テキストにラベル付けを実施し，このラベル付きテキストを用いて固有表現抽出モデルを学習した．評価の結果，学習した固有表現抽出モデルは高い抽出性能をもつことがわかった．さらに，学習した固有表現抽出モデルを用いて，実際の材料論文24,415 件から合成材料名と特性値の組を抽出した．最後に抽出結果を簡易的に可視化し，年代ごとの材料トレンドについて考察を行うことにより，合成プロセスと特性値の組で構成された大規模なデータベースの有用性を示した．

    DOI： 10.11517/pjsai.jsai2021.0_4f4gs10o03

  • 材料論文における電池材料の特性値グラフのアノテーションと分類

    飯沼 直己, 國吉 房貴, 小澤 順, 三輪 誠

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2021   2Xin515 - 2Xin515   2021年

    　詳細

    担当区分：最終著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

    論文テキストに自然言語で記載された材料特性値を抽出するタスクは材料研究者の中で注目されているが，材料の論文に記載される特性値は本文ではなく，グラフで示されることが多いため，自然言語処理だけでは抽出しきれない特性値が多く存在する．そこで本研究では，グラフからの特性値抽出のために，特性値グラフ画像を温度，時間などの様々な特性条件に基づいたクラスに分類し，データセットを構築した．データセットは，収集した大規模な材料分野の論文誌データからグラフ画像を抽出し，大規模かつ短時間でデータセットを作成可能なクラウドソーシングを活用し，特性値グラフ分類用データセットを構築した．さらに，構築したデータセットを用いて深層学習モデルを学習し，その性能を評価する実験を実施した．結果，深層学習モデルによる特性値グラフ分類における我々のデータセットの有用性を確認した．

    DOI： 10.11517/pjsai.jsai2021.0_2xin515

  • 無機材料科学分野における合成手順が記載された文献からの目的材料名称の抽出

    牧野 晃平, 國吉 房貴, 小澤 順, 三輪 誠

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2021   2Xin516 - 2Xin516   2021年

    　詳細

    担当区分：最終著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

    無機材料分野では，論文中の合成物（目的材料）に着目し，その物理的性質を分析するため，論文から目的材料を抽出する研究が行われている．一方で，従来の固有表現抽出では，論文で主張する対象の合成物を抽出できているのかという疑問が存在する．そこで我々は，論文に対して，その論文の主張する合成物である目的材料のみに限定してラベル付けをしたコーパスを作成し，そのコーパスに対して，従来の固有表現抽出タスクにおいて高い性能を示している深層学習モデルを適用し，その抽出性能を評価した．その結果，深層学習モデルによる目的材料の抽出において，一般的に固有表現抽出タスクで報告されている抽出性能よりも低い抽出結果が得られた．我々は，この原因を，従来の固有表現抽出タスクの設定が論文からの合成物抽出タスクに適していないためだと考察し，従来のタスク設定の問題点と改善策について述べる．

    DOI： 10.11517/pjsai.jsai2021.0_2xin516

  • Poincare GloVeベクトルのレトロフィッティング

    村瀬敦也, 三輪誠, 佐々木裕

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web)   26th   2020年 （   ISSN:2188-4420 ）

    　詳細

    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

  • 無機材料科学論文からの合成プロセスパラグラフ抽出

    牧野 晃平, 國吉 房貴, 小澤 順, 三輪 誠

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2020   4Rin112 - 4Rin112   2020年

    　詳細

    担当区分：最終著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

    無機材料分野では，膨大な論文に記述されている合成プロセスの解析により，開発を援助するシステムが求められてiいる．システムの実現には，論文中から合成プロセスが記述されている部分を抽出する必要がある．本研究では，PDF形式の論文から合成プロセスが記載されたパラグラフを抽出するツールを提案する．各文に合成プロセスが含まれるかどうかを決定する深層学習ベースの文分類器と文分類器を使用したパラグラフ判定器を組み合わせてツールを実現する．実験では，手作業でラベル付けされた300件の論文で本ツールを評価した．その結果，文分類とパラグラフ判定の両方でうまく機能することがわかった．この結果より本提案ツールが合成プロセスに関するパラグラフの抽出への有効性を示した．

    DOI： 10.11517/pjsai.jsai2020.0_4rin112

  • 人体姿勢アノテーション困難な映像における類似姿勢学習の有用性

    村上達哉, 三輪誠, 浮田宗伯

    情報処理学会研究報告(Web)   2018 ( CVIM-212 )   Vol.2018‐CVIM‐212,No.13,1‐7 (WEB ONLY)   2018年5月

    　詳細

    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

  • n‐gram素性に対する注意機構を利用したニューラルネットによる単語穴埋め

    森洸樹, 三輪誠, 佐々木裕

    言語処理学会年次大会発表論文集(Web)   23rd   ROMBUNNO.P8‐3 (WEB ONLY)   2017年 （   ISSN:2188-4420 ）

    　詳細

    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

  • 文書の柔軟な検索に向けたキーワードと文書の意味表現の獲得

    三輪誠, 三輪誠

    豊田研究報告   ( 69 )   149‐150   2016年5月 （   ISSN:0372-039X ）

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    担当区分：筆頭著者,　最終著者,　責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等  

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書籍等出版物

  • Working with Text: Tools, Techniques and Approaches for Text Mining

    William J. Black *, Andrew Rowley *, Makoto Miwa, John McNaught *, Sophia Ananiadou *（ 範囲: Text Mining for Semantic Search in Europe PubMed Central Labs）

    Chandos Publishing  2016年7月  （ ISBN:978-1-8433-4749-1 ）

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    担当ページ：111--132   著書種別：学術書

講演・口頭発表等

  • IDレベル関係抽出における不要な文の自動選択

    辻村有輝*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第30回言語処理学会年次大会  ( 神戸 )   2024年3月  言語処理学会

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    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 訓練可能なk近傍Retrieverで関係抽出事例を導入したニューラルプロンプティング

    牧野晃平*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第30回言語処理学会年次大会  ( 神戸 )   2024年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 他文書の予測を知識グラフに蓄積・利用する文書単位関係抽出

    松原拓磨*, 辻村有輝, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第30回言語処理学会年次大会  ( 神戸 )   2024年3月  言語処理学会

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    会議種別：口頭発表（一般）  

  • CVAEによる複数データセットからの固有表現抽出

    大井拓*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第30回言語処理学会年次大会  ( 神戸 )   2024年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 文献グラフにおける多項関係の埋め込み

    井田龍希*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第30回言語処理学会年次大会  ( 神戸 )   2024年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 複数の形式・表現の質問を利用した多角的な関係抽出

    山田晃士*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第30回言語処理学会年次大会  ( 神戸 )   2024年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • CVAEによる複数データセットからの固有表現抽出

    大井拓*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第30回言語処理学会年次大会  ( 神戸 )   2024年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 表層が同じ文字列の同一性を表現した深層固有表現抽出

    吉村貴紀*, 牧野晃平, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第30回言語処理学会年次大会  ( 神戸 )   2024年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 超伝導材料の転移温度予測における事例間の繋がりを考慮した知識グラフの有効性の調査

    吉野草太*, 旭　良司, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第30回言語処理学会年次大会  ( 神戸 )   2024年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 固有表現抽出における大規模言語モデルのLoRAファインチューニングの学習設定の調査

    鬼頭泰清*, 牧野晃平, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第30回言語処理学会年次大会  ( 神戸 )   2024年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • イベントの発生条件のアノテーションと条件の予測性能評価

    市村裕章*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第30回言語処理学会年次大会  ( 神戸 )   2024年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 外国手話データセットを活用した日本手話動画からの音節構成要素認識

    木全純大*, 三輪　誠, 佐々木　裕, 原　大介

    第30回言語処理学会年次大会  ( 神戸 )   2024年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • コーパス内の関係間の相互作用を考慮した関係抽出

    2023年8月 

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Biomedical Document Classification with Literature Graph Representations of Bibliographies and Entities 国際会議

    BioNLP 2023  ( Online )   2023年7月  Association for Computational Linguistics

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

    This paper proposes a new document classification method that incorporates the representations of a literature graph created from bibliographic and entity information. Recently, document classification performance has been significantly improved with large pre-trained language models; however, there still remain documents that are difficult to classify. External information, such as bibliographic information, citation links, descriptions of entities, and medical taxonomies, has been considered one of the keys to dealing with such documents in document classification. Although several document classification methods using external information have been proposed, they only consider limited relationships, e.g., word co-occurrence and citation relationships. However, there are multiple types of external information. To overcome the limitation of the conventional use of external information, we propose a document classification model that simultaneously considers bibliographic and entity information to deeply model the relationships among documents using the representations of the literature graph. The experimental results show that our proposed method outperforms existing methods on two document classification datasets in the biomedical domain with the help of the literature graph.

  • Distantly supervised document-level biomedical relation extraction with neighborhood knowledge graphs 国際会議

    BioNLP 2023  ( Online )   2023年7月  Association for Computational Linguistics

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

    We propose a novel distantly supervised document-level biomedical relation extraction model that uses partial knowledge graphs that include the graph neighborhood of the entities appearing in each input document. Most conventional distantly supervised relation extraction methods use only the entity relations automatically annotated by using knowledge base entries. They do not fully utilize the rich information in the knowledge base, such as entities other than the target entities and the network of heterogeneous entities defined in the knowledge base. To address this issue, our model integrates the representations of the entities acquired from the neighborhood knowledge graphs with the representations of the input document. We conducted experiments on the ChemDisGene dataset using Comparative Toxicogenomics Database (CTD) for document-level relation extraction with respect to interactions between drugs, diseases, and genes. Experimental results confirmed the performance improvement by integrating entities and their neighborhood biochemical information from the knowledge base.

  • Biomedical Relation Extraction with Entity Type Markers and Relation-specific Question Answering 国際会議

    BioNLP 2023  ( Online )   2023年7月  Association for Computational Linguistics

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

    Recently, several methods have tackled the relation extraction task with QA and have shown successful results. However, the effectiveness of existing methods in specific domains, such as the biomedical domain, is yet to be verified. When there are multiple entity pairs that share an entity in a sentence, a QA-based relation extraction model that outputs only one single answer to a given question may not extract desired relations. In addition, these methods employ QA models that are not tuned for relation extraction. To address these issues, we first extend and apply a span QA-based relation extraction method to the drug-protein relation extraction by creating question templates and incorporating entity type markers. We further propose a binary QA-based method that directly uses the entity information available in the relation extraction task. The experimental results on the DrugProt dataset show that our QA-based methods, especially the proposed binary QA method, are effective for drug-protein relation extraction.

  • 時系列予測における人工データを用いたデータ拡張

    2023年6月 

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 複数の質問形式を利用した分類型の質問応答による薬物タンパク質間関係抽出

    山田晃士*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第29回言語処理学会年次大会  ( 沖縄 )   2023年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 文書外の書誌情報と用語情報を組み込んだ文書分類

    井田龍希*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第29回言語処理学会年次大会  ( 沖縄 )   2023年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • ラベル内容のエンコードとラベル間の制約に基づく補助コーパスを用いた固有表現抽出

    大井拓*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第29回言語処理学会年次大会  ( 沖縄 )   2023年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 近傍知識グラフからの埋め込みを統合利用する文書からの遠距離教師あり関係抽出

    松原拓磨*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第29回言語処理学会年次大会  ( 沖縄 )   2023年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • テキスト情報の表現を利用した文献グラフの表現学習

    片桐脩那*, 井田龍希*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第29回言語処理学会年次大会  ( 沖縄 )   2023年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 日本手話の音声的手型と音素的手型

    原　大介, 三輪　誠

    日本手話学会第48回大会  ( 東京大学・先端科学技術センター )   2022年12月  日本手話学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Synthetic Data Augmentation for Time Series Forecasting 国際会議

    Women in Machine Learning (WiML) Workshop 2022  ( Online )   2022年12月  Women in Machine Learning

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 知識ベースを用いた科学文献からの情報抽出 招待

    三輪　誠

    2022年度 データサイエンス特別講義  ( 奈良先端科学技術大学院大学 )   2022年11月  奈良先端科学技術大学院大学

    　詳細

    会議種別：口頭発表（招待・特別）  

  • Span-based and Question Answering-based Medication Event Extraction 国際会議

    2022 n2c2 Shared Task and Workshop  ( Washington D.C. )   2022年11月  n2c2

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Information Extraction from Text with Heterogeneous Knowledgebase Information 招待 国際会議

    Sixth International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL2022)  ( Toyota Technological Institute, Nagoya )   2022年7月  SNL2022 Organizing Committee

    　詳細

    会議種別：口頭発表（招待・特別）  

  • Improving Supervised Drug-Protein Relation Extraction with Distantly Supervised Models 国際会議

    BioNLP 2022  ( Online )   2022年5月  Association for Computational Linguistics

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 遠距離教師データの特徴表現を活用した薬物タンパク質間関係抽出

    飯沼直己*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第28回年次大会  ( オンライン )   2022年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 薬学知識グラフ上のヘテロな情報を利用した文献からの薬物相互作用抽出

    浅田真生*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第28回年次大会  ( オンライン )   2022年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 項の表現に着目した質問応答による関係分類

    山田晃士*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第28回年次大会  ( オンライン )   2022年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 単語を共有する文書グラフを用いた文書分類

    井田龍希*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第28回年次大会  ( オンライン )   2022年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 関係間の関係性を考慮した時間関係グラフ改善のためのグローバル反復辺編集器

    牧野晃平*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第28回年次大会  ( オンライン )   2022年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • タスク指向対話システムの外部表知識の参照能力向上

    深谷竜暉*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第28回年次大会  ( オンライン )   2022年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 交通に関する知識グラフを用いた運転免許試験問題の解法

    相川渉*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第28回年次大会  ( オンライン )   2022年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 生化学分野のフルペーパーを対象としたリンキングと索引付け

    辻村有輝*, 井田龍希*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第28回年次大会  ( オンライン )   2022年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 日本手話における手型変化

    原　大介, 三輪　誠

    日本手話学会第47回大会  ( 大阪府立男女共同参画・青少年センター )   2021年12月  日本手話学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Information Extraction from Texts Using Heterogeneous Information 招待 国際会議

    BioNLP 2021  ( Virtual )   2021年6月  Association for Computational Linguistics

    　詳細

    会議種別：口頭発表（招待・特別）  

  • 外部知識を利用したテキストからの情報抽出 招待

    三輪　誠

    京都大学学術情報メディアセンターセミナー  ( オンライン )   2021年5月  京都大学学術情報メディアセンター

    　詳細

    会議種別：口頭発表（招待・特別）  

  • 組み込み・除外判定を機械読解により実現した系統的レビュー

    佐々木　裕, 三輪　誠, 安部 賀央里 名市大**, 頭金 正博 名市大**

    第248回自然言語処理・第226回コンピュータビジョンとイメージメディア合同研究発表会  ( オンライン )   2021年5月  情報処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 辺編集による文書レベルの関係グラフ構築

    牧野晃平 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第27回年次大会  ( オンライン )   2021年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 機械加工文書における用語入れ子構造とトリガワードを考慮した用語関係同時抽出

    稲熊陸 知能数理*, 小島大*, 東孝幸*, 三輪　誠, 古谷　克司, 佐々木　裕

    言語処理学会第27回年次大会  ( オンライン )   2021年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Extrametricality of the initial location in the type-III syllable of Japanese Sign Language 国際会議

    28th Japanese/Korean Linguistics Virtual Conference (JK28)  ( Online )   2020年9月  Japanese/Korean Linguistics Conference

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 小型UGV自動走行のための深層強化学習手法の比較

    藤井匠透 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第34回人工知能学会全国大会  ( オンライン )   2020年6月  人工知能学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 二段階学習と概念クラスを用いた医療固有表現の正規化

    茂里憲之*, 辻村有輝*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第26回年次大会  ( オンライン )   2020年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 入れ子構造を考慮した機械加工用語抽出

    稲熊陸*, 小島大 **, 東孝幸 **, 三輪　誠, 古谷　克司, 佐々木　裕

    言語処理学会第26回年次大会  ( オンライン )   2020年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • オントロジー形式アノテーションを対象とした交通用語・関係抽出と正誤問題の回答

    鈴木直樹*, サーヴォン　ブー, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第26回年次大会  ( オンライン )   2020年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 無機材料文献からの合成プロセス抽出のための関係抽出

    牧野晃平*, 國吉房貴*, 小澤順 **, 三輪　誠

    言語処理学会第26回年次大会  ( オンライン )   2020年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • コーディングと動画を併用した日本手話音節の適格性予測

    高藤朋史*, 三輪　誠, 佐々木　裕, 原　大介

    言語処理学会第26回年次大会  ( オンライン )   2020年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • オントロジー形式による交通関係アノテーション

    サーヴォン　ブー, 鈴木直樹*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第26回年次大会  ( オンライン )   2020年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Poincaré GloVe ベクトルのレトロフィッティング

    村瀬敦也*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第26回年次大会  ( オンライン )   2020年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 遠距離教師データを援用した教師あり薬物タンパク質間相互作用抽出

    飯沼直己*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第26回年次大会  ( オンライン )   2020年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • TTI-COIN at n2c2 2019 Track 3: Neural Medical Concept Normalization with Two-Step Training 国際会議

    2019 n2c2/OHNLP Workshop  ( Online )   2019年11月 

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 深層学習を用いた車両運動性能の代理モデルの開発

    牧野晃平 知能数理*, 三輪　誠, 新谷浩平 トヨタ自動車*, 阿部充浩 トヨタ自動車*, 佐々木　裕

    第29回設計工学・システム部門講演会  ( 東北大学 )   2019年9月  日本機械学会

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    会議種別：口頭発表（一般）  

  • The phonotactics of type-III syllables of Japanese Sign Language 国際会議

    Theoretical Issues in Sign Language Research 13(TISLR13)  ( The University of Hamburg, Germany )   2019年9月  Sign Language Linguistics Society

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 係り受け木上の不要な情報にマスクを行う関係分類

    辻村有輝*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    NLP若手の会 第14回シンポジウム  ( ホテルエミシア札幌 )   2019年8月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 薬物データベースを統合的に利用する薬物相互作用抽出

    浅田真生*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    NLP若手の会 第14回シンポジウム  ( ホテルエミシア札幌 )   2019年8月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Sequence Generation by Sequential Time-Point GAN 国際会議

    Third International Workshop on Symbolic-Neural Learning  ( Tokyo )   2019年7月  Organizing Committee for Symbolic-Neural Learning

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Using External DB Knowledge in Neural DDI Extraction 国際会議

    Third International Workshop on Symbolic-Neural Learning  ( Tokyo )   2019年7月  Organizing Committee for Symbolic-Neural Learning

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Masking Unnecessary Information in Dependency Trees for Neural Relation Classification 国際会議

    Tomoki Tsujimura*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    Third International Workshop on Symboic-Neural Learning  2019年7月 

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

    In relation classification, the mention about the relation often exists in the shortest dependency path between target entities and omitting tokens outside the shortest path from the input of the relation classification model improves generalization ability. However, it is a heuristic rule and inflexible to unexpected relations such as relations that require information outside of the path and relations not directly mentioned. We propose a novel masking mechanism for neural relation classification that learns to mask unnecessary nodes in dependency trees in an end-to-end manner. Our masking mechanism works as a hidden layer to drop unnecessary hidden vectors at the token level by discrete masks during both training and test time. Following layers process only the remaining unmasked tokens and aggregate them with an attention mechanism to represent relations. We show that the relation classification model with our method performs the results comparable to the one obtained from the model using the shortest path heuristic. We also investigate the differences in the remaining tokens between the shortest path and the learned masks.

  • The well-formedness and the ill-formedness of the JSL type-Ⅲ syllables 国際会議

    Daisuke Hara, Makoto Miwa

    The Chicago Linguistic Society 55th Annual Meeting  2019年5月 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

  • データベースの説明文を利用した薬物相互作用抽出

    浅田真生*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第25回年次大会  ( 名古屋大学 )   2019年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 全文字n-gramを考慮したDilated CNNを用いた単語分割

    山口修平*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第25回年次大会  ( 名古屋大学 )   2019年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • CNNを用いた交通教則からの交通用語間関係抽出

    八木智也*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第25回年次大会  ( 名古屋大学 )   2019年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 深層学習を用いた日本手話音節の適格性解析

    高藤朋史 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕, 原　大介

    言語処理学会第25回年次大会  ( 名古屋大学 )   2019年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 遠距離教師データを援用した教師有り薬物タンパク質間相互作用抽出

    矢島雄樹*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第25回年次大会  ( 名古屋大学 )   2019年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 係り受け木上の不要な情報にマスクを行う関係分類

    辻村有輝*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    言語処理学会第25回年次大会  ( 名古屋大学 )   2019年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 文献からの情報抽出の現在と今後 招待

    三輪　誠

    富士通研究所講演会  ( 富士通研究所 )   2018年12月  富士通研究所

    　詳細

    会議種別：口頭発表（招待・特別）  

  • What makes syllables well-formed or ill-formed in Japanese Sign Language 国際会議

    Daisuke Hara, Makoto Miwa

    The 13th High Desert Linguistics Society Conference  2018年11月 

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

    The purpose of this study is to try to find the rules that function to distinguish the well-formed and ill-formed syllables of Japanese Sign Language (JSL). In other words, gto establish the phonotactics of JSL. To find out what makes syllables well-formed or ill-formed, we have adopted two methodological approaches to this problem: one is a conventional linguistic, i.e., descriptive, observation, and the other is a kind of new approach of using machine learning algorithms, in which the authors make a computer learn differences between the well-formed and the ill-formed JSL syllables and find features effective to distinguish them. This poster presentation is a progress report of this two-sided approach, especially the one from the linguistic side.

  • ニューラル機械翻訳に適応する句構造構築モデル

    野中舜介*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    NLP若手の会 第13回シンポジウム  ( 喜代美山荘　花樹海 )   2018年8月  NLP 若手の会第13回シンポジウム運営委員

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Prediction Forging Dies via Generative Adversarial Networks for Pairs in Sequences 国際会議

    Hayato Futase*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    2nd International Workshop on Symbolic-Neural Learning  2018年7月 

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

    Preliminary report on devising a new GAN called PairGan for predicting forging dies.

  • Neural Methods for Semantic Relation Extraction from Texts and Databases 招待 国際会議

    Makoto Miwa

    Second International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL-2018)  2018年7月 

    　詳細

    会議種別：口頭発表（招待・特別）  

  • Semantic Graph Embeddings and a Neural Language Model for Word Sense Disambiguation 国際会議

    マーク エブラル, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    2nd International Workshop on Symbolic-Neural Learning  2018年7月 

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

    Applying Poincare embeddings to Word Sense Disambiguation

  • 深層情報抽出に向けて 招待

    三輪　誠

    第2回 AAMT／Japio特許翻訳研究会  ( キャンパス・イノベーションセンター東京 )   2018年6月  AAMT／Japio特許翻訳研究会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（招待・特別）  

  • コーパスを通してみる日本手話音節の（不）適格性

    原　大介, 三輪　誠

    電子情報通信学会・リアルタイムコミュニケーション言語研究会（LARC)  ( 鹿児島 )   2018年6月 

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 文献情報の多様な要素を考慮したベクトル表現獲得

    米田拓真*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第24回言語処理学会年次大会  ( 岡山コンベンションセンター（ママカリフォーラム），岡山市 )   2018年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 分子構造を用いた文書からの薬物相互作用抽出

    浅田真生 **, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第24回言語処理学会年次大会  ( 岡山コンベンションセンター（ママカリフォーラム），岡山市 )   2018年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 薬物の系統的レビューにおける選択基準ベクトルの利用

    佐々木　裕, 三輪　誠, 安部賀央里 **, 頭金正博 **

    第24回言語処理学会年次大会  ( 岡山コンベンションセンター（ママカリフォーラム），岡山市 )   2018年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 分割候補の探索をともなうニューラル日本語単語分割

    山口修平 **, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第24回言語処理学会年次大会  ( 岡山コンベンションセンター（ママカリフォーラム），岡山市 )   2018年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 双方向性と非線形性を考慮した上位語・下位語関係の推定

    山根丈亮 **, 高谷智哉 **, 山田整 **, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第24回言語処理学会年次大会  ( 岡山コンベンションセンター（ママカリフォーラム），岡山市 )   2018年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • ニューラル文生成モデルを利用した英文読解問題の自動解法

    加藤秀大*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第24回言語処理学会年次大会  ( 岡山コンベンションセンター（ママカリフォーラム），岡山市 )   2018年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • ニューラルVQAのTOEIC写真問題への領域適応

    高里盛良*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第24回言語処理学会年次大会  ( 岡山コンベンションセンター（ママカリフォーラム），岡山市 )   2018年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 表現学習：柔軟な知識をもったコンピュータに向けて 招待

    三輪　誠

    第13回ジョイントCS セミナー  ( 豊田工業大学 )   2017年11月  豊田工業大学・豊田工業大学シカゴ校

    　詳細

    会議種別：口頭発表（招待・特別）  

  • Analyzing Well-Formedness of Syllables in Japanese Sign Language 国際会議

    The 8th International Joint Conference on Natural Language Processing  ( Taipei, Taiwan. )   2017年11月  National Taiwan Normal University and The Association for Computational Linguistics and Chinese Language Processing (ACLCLP)

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 辞書情報を用いた構造学習によるニューラル単語分割

    山口修平*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    NLP若手の会 第12回シンポジウム   ( 沖縄かりゆしアーバンリゾート・ナハ )   2017年9月  NLP若手の会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • TTI's Approaches to Symbolic-Neural Learning 国際会議

    First International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL-2017)  ( Nagoya Congress Center (Nagoya, Japan) )   2017年7月  TTI & TTIC

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • The well-formedness condition of the Japanese Sign Language syllable 国際会議

    Language as a Form of Action, June 21- 23, 2017,   ( Rome, Italy )   2017年6月  Deictic communication

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • LSTMを用いた句のベクトル表現学習

    水口凱*, 高谷智哉 **, 山田整 **, 三輪　誠, 佐々木　裕

    人工知能学会全国大会  ( ウインクあいち（愛知県産業労働センター），名古屋 )   2017年5月  人工知能学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • アテンションCNNによる薬物間相互作用抽出

    浅田真生*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    人工知能学会全国大会  ( ウインクあいち（愛知県産業労働センター），名古屋 )   2017年5月  人工知能学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Markov Logic Network による機械加工因子間の確率推定

    佐々木　裕, 三輪　誠, 古谷　克司, 原田博正 **, 寺本一成 **

    人工知能学会全国大会  ( ウインクあいち（愛知県産業労働センター），名古屋 )   2017年5月  人工知能学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 情報構造抽出に向けた深層学習・表現学習 招待

    三輪　誠

    みちのく伝達学セミナー  ( 東北大学 )   2017年5月  東北大学 乾・岡崎研究室

    　詳細

    会議種別：口頭発表（招待・特別）  

  • 線形化された構文情報を用いた生成型ニューラル文要約

    瀧川雅也*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第23回言語処理学会年次大会  ( 筑波大学 )   2017年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • ラティス構造を学習するニューラル単語分割

    山口修平 知能数理*, 山根丈亮 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第23回言語処理学会年次大会  ( 筑波大学 )   2017年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 交通オントロジーに基づく質問応答データセットの構築

    高山隼矢 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第23回言語処理学会年次大会  ( 筑波大学 )   2017年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • n-gram素性に対する注意機構を利用したニューラルネットによる単語穴埋め

    森洸樹 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第23回言語処理学会年次大会  ( 筑波大学 )   2017年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Learning for Information Extraction in Biomedical and General Domains 招待 国際会議

    BioTxtM 2016  ( Osaka International Convention Center )   2016年12月  International Committee on Computational Linguistics (ICCL)

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    会議種別：口頭発表（招待・特別）  

  • 関係抽出における係り受け木内部構造のアテンションによる重要度付け

    辻村有輝 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    NLP若手の会 第11回シンポジウム  ( 和歌山県西牟婁郡白浜町　ホテルシーモア )   2016年8月  NLP若手の会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • レーティング予測によるフォントを基盤としたレビュー解析

    外山洋太 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    NLP若手の会 第11回シンポジウム  ( 和歌山県西牟婁郡白浜町　ホテルシーモア )   2016年8月  NLP若手の会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 上位語・下位語の射影関係とそのクラスタの同時学習

    山根丈亮 知能数理*, 高谷智哉 トヨタ自動車*, 山田整 トヨタ自動車*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第22回言語処理学会年次大会  ( 東北大学 )   2016年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Word Embeddings in Large Scale Deep Architechture Learning

    マハマド　ゴラム　ソフラブ, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

    The Association for Natural Language Processing  ( Tohoku University )   2016年3月 

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

    Overview of Text Classification
    Semantically Augmented Statistical Vector Space Model
    Word Embedding in Deep Learning
    Edge-based Learning in Deep Architechture
    Learning in Deep with Dual Coordinate Decent-SVM
    Evaluation
    Conclusion

  • GAによる構文木枝刈りを用いた単一文書要約

    立林裕太朗 知能数理*, 藤田充洋 豊田中研*, 三輪　誠, 古谷　克司, 佐々木　裕

    第22回言語処理学会年次大会  ( 東北大学 )   2016年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Trigger Wordと部分文字列を用いた機械加工用語の関係抽出

    増田和浩 知能数理*, 寺本一成 豊田中研*, 三輪　誠, 古谷　克司, 佐々木　裕

    第22回言語処理学会年次大会  ( 東北大学 )   2016年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 文書・文間及びカテゴリ間の関係を考慮したレーティング予測

    外山洋太 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第22回言語処理学会年次大会  ( 東北大学 )   2016年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • ニューラルキャプション生成モデルによる画像説明文の選択

    高里盛良 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第22回言語処理学会年次大会  ( 東北大学 )   2016年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 英文穴埋め問題における文章ベクトルと学習データの質の影響

    森洸樹 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第222回自然言語処理研究会  ( 首都大学東京秋葉原サテライトキャンパス )   2015年7月  情報処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • Centroid-Means-Embedding: An Approach to Infusing Word Embeddings into Features for Text Classification 国際会議

    the 19th pacific-Asia Knowledge Discovery and Data Mining   ( Ho Chi Minh City, Vietnam )   2015年5月  PAKDD Organizing Committee

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    会議種別：口頭発表（一般）  

  • TTI'S Gender Prediction System using Bootstrapping and Identical-Hierarchy 国際会議

    the 19th pacific-Asia Knowledge Discovery and Data Mining   ( Ho Chi Minh City, Vietnam )   2015年5月  PAKDD Organizing Committee

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 隠れ状態を用いたホテルレビューのレーティング予測

    藤谷宣典 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第21回言語処理学会年次大会  ( 京都大学 )   2015年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 辞書と文脈情報を用いた対義語モデルの学習

    小野正貴 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第21回言語処理学会年次大会  ( 京都大学 )   2015年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 語順と共起を考慮したニューラル言語モデルによる英文穴埋め

    森洸樹 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第21回言語処理学会年次大会  ( 京都大学 )   2015年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • DCASVMを用いた高性能な大規模階層的文書分類

    佐々木　裕, マハマド　ゴラム　ソフラブ, 三輪　誠

    第21回言語処理学会年次大会  ( 京都大学 )   2015年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 文のカテゴリと極性の度合いの推定を行う評判分析システムの研究

    大竹翔馬 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第21回言語処理学会年次大会  ( 京都大学 )   2015年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 交通オントロジーを対象とした質問文のSPARQLクエリ変換

    鈴木遼司 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第21回言語処理学会年次大会  ( 京都大学 )   2015年3月  言語処理学会

    　詳細

    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 交通オントロジーの半自動拡張のための交通用語認識

    河辺一仁 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第21回言語処理学会年次大会  ( 京都大学 )   2015年3月  言語処理学会

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    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 学習型質問応答における単語文脈ベクトルの効果の研究.

    牧瀬晃太 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

    第21回言語処理学会年次大会  ( 京都大学 )   2015年3月  言語処理学会

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    会議種別：口頭発表（一般）  

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受賞

  • 第27回年次大会　Sansan　DSOC賞

    2021年3月   言語処理学会  

    牧野晃平 知能数理*, 三輪　誠, 佐々木　裕

  • First prize in the n2c2 2019 Track 3

    2019年11月   n2c2 2019 Challenge Organizing Committee   n2c2 2019 Track 3, Medical Entity Linkingにおいて世界各国から参加した33システム中１位．

    Tomoki Tsujimura*, Noriyuki Mori*, Masaki Asada*, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

  • 豊田奨学基金研究奨励賞

    2018年3月   豊田工業大学  

    三輪　誠

  • Discovery Contest Honorable Mention

    2015年5月   Pacific-Asia Knowledge Discovery and Data Mining   Participated PAKDD'15 Data Mining Competition: Gender Prediction Based on E-commerce Data Rank: 4th out of 149 participants

    マハマド　ゴラム　ソフラブ, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki

  • 情報処理学会論文誌ジャーナル/JIP特選論文

    2014年11月   情報処理学会  

    水上直紀 東京大学*, 中張遼太郎 東京大学*, 浦晃 東京大学*, 三輪　誠, 鶴岡慶雅 東京大学*, 近山隆 東京大学*

科学研究費補助金

奨学寄付金・研究助成金 ※本学入職以降の業績のみ

  • 深層学習による文字画像からのテキスト分類

    公益財団法人豊秋奨学会 2016年10月 - 2018年10月

    三輪　誠

  • 文書の柔軟な検索に向けたキーワードと文書の意味表現の獲得に対する研究助成

    公益財団法人豊田理化学研究所 2015年4月 - 2016年3月

    三輪　誠

担当科目（学内） ※授業フィードバックは学内ネットワークからのみ閲覧可能です。

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教育内容・方法の工夫

  • 試験問題回答例のWebでの公開

    　詳細

    「プログラミング技法」(２年次前期，２単位)の定期試験，「離散数学」（３年次前期，２単位）の定期試験，「コンピュータアーキテクチャ」(３年次後期，２単位) の中間試験・定期試験，「機械学習入門1」(修士後期，２単位，分担)の定期試験の定期試験を問題・回答ともに公開し，復習ができるようにした．

  • プログラム評価システムの活用

    　詳細

    「プログラミング技法」(２年次前期，２単位) において，プログラムを投稿できるWebシステムを準備し，練習問題を準備することで，受講生がプログラミング問題に対応するプログラムを投稿して自動評価されるようにすることで，受講生がその場で正解・不正解の確認ができるようにするとともに，受講生のプログラムの間違いのパターンを把握し，フィードバックした．

  • 演習の効果的活用

    　詳細

    「離散数学」（３年次前期，２単位），「コンピュータアーキテクチャ」(３年次後期，２単位) ，「機械学習入門１」（修士後期，２単位，分担）において，受講生に演習問題を授業中に実際に解いてもらうことで，理解の促進に努めた．

作成した教材

  • 「CP応用および実習」（２年次前期，２単位）用の教材（2022年度～）

    　詳細

    授業用資料 (15回分), 演習問題 (14回分) を作成し，学生に配布した．

  • 「コンピュータ・アーキテクチャ」（３年次後期，２単位）用の教材（2019年度～）

    　詳細

    授業用資料 (15回分)，演習問題 (6回分) を作成し，学生に配布した．

  • 「ソフトウェア実験」（３年次前期，１単位）用の教材（2019年度～）

    　詳細

    実験用の教材を作成・更新し，学生に配布した．

  • 「機械学習入門１」（修士後期，２単位，分担）（2019年度～）

    　詳細

    授業用資料 (8回分) ，演習問題（5回分）, 英語テスト（8回分）を作成し，
    学生に配布した．

  • 「離散数学」（３年次前期，２単位）用の教材（2019年度～）

    　詳細

    授業用資料 (15回分)，演習課題 (6回分) を作成し，学生に配布した．

  • 「情報リテラシー」（1年次前期，２単位）（2019年度〜）

    　詳細

    授業用資料 (1回分)を作成し，学生に配布した．

  • 「論理学」（1年次前期，3年次前期 (2019年度)，２単位）（2019年度〜）

    　詳細

    授業用資料 (1回分)を作成し，学生に配布した．

  • 「CP応用および実習」（２年次前期，２単位）用の教材（2022年度～）

    　詳細

    授業用資料 (15回分), 演習問題 (14回分) を作成し，学生に配布した．

  • 「論理学」（1年次前期，3年次前期 (2019年度)，２単位）（2019年度〜）

    　詳細

    授業用資料 (1回分)を作成し，学生に配布した．

  • 「情報リテラシー」（1年次前期，２単位）（2019年度〜）

    　詳細

    授業用資料 (1回分)を作成し，学生に配布した．

  • 「離散数学」（３年次前期，２単位）用の教材（2019年度～）

    　詳細

    授業用資料 (15回分)，演習課題 (6回分) を作成し，学生に配布した．

  • 「機械学習入門１」（修士後期，２単位，分担）（2019年度～）

    　詳細

    授業用資料 (8回分) ，演習問題（5回分）, 英語テスト（8回分）を作成し，
    学生に配布した．

  • 「ソフトウェア実験」（３年次前期，１単位）用の教材（2019年度～）

    　詳細

    実験用の教材を作成・更新し，学生に配布した．

  • 「コンピュータ・アーキテクチャ」（３年次後期，２単位）用の教材（2019年度～）

    　詳細

    授業用資料 (15回分)，演習問題 (6回分) を作成し，学生に配布した．

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受賞（教育活動）

  • 2023年度 後期 教育優秀賞

    2024年04月  豊田工業大学

    受賞者：他担当者と共同受賞

  • 2022年度 後期 教育優秀賞

    2023年05月  豊田工業大学

    受賞者：他担当者と共同受賞

  • プラクティス優秀賞 特別表彰

    2018年11月  豊田工業大学

    受賞者：個人受賞

  • 2018年度 前期 プラクティス優秀賞

    2018年11月  豊田工業大学

    受賞者：個人受賞

  • 2016年度 前期 プラクティス優秀賞

    2016年10月  豊田工業大学

    受賞者：個人受賞

  • 2015年度 前期 プラクティス優秀賞

    2015年10月  豊田工業大学

    受賞者：個人受賞

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