発表文献

博士論文

  • 坂井 優介. 2024年9月. Large Language Model Evaluation.

  • 出口 祥之. 2024年9月. Interpretable Neural Machine Translation from Translation to Post-Editing.

  • Yiran Wang. 2023年12月. Structured Representation Learning for Structured Prediction.

  • Ukyo Honda. 2023年3月. Broadening the Coverage of Scenes and Descriptions towards Versatile Image Captioning Systems.

  • Jungmin Choi. 2023年3月. Information Extraction in the Legal Domain.

  • Van Hien Tran. 2022年9月. Relation Extraction: Perspective from Various Supervised Approaches.

  • Shohei Higashiyama. 2022年3月. Word Segmentation and Lexical Normalization for Unsegmented Languages.

  • Ander Martínez. 2021年9月. On Language Representation for Low-Resource Neural Machine Translation.

  • Hiroki Teranishi. 2020年9月. Neural Network Approaches to Coordination Disambiguation.

修士論文

  • Iqra Ali. 2024年9月. Monolingual Paraphrase Detection for Low Resource Pashto Language.

  • Frederikus Hudi. 2024年9月. Disentangling Pretrained Representation to Incorporate Unseen Low-Resource Languages in Multilingual Machine Translation.

  • Cargill Dujohn Seiveright. 2024年9月. Can Large Language Models Outperform Rule-based Dataset Converters for Taxonomic Entities?.

  • Eunike Andriani Kardinata. 2024年3月. Constructing an Indonesian-English Travelogue Dataset.

  • Arturo Martinez Peguero. 2024年3月. Change My Frame: Reframing in the Wild in r/ChangeMyView.

  • Junehwan Sung. 2024年3月. Exploring Metalinguistic Awareness in Pre-trained Language Models through the International Linguistics Olympiad Challenges.

  • Justin Ray Vasselli. 2024年3月. Retrieval-Based Grammatical Error Correction.

  • 大羽 未悠. 2024年3月. 言語モデルの第二言語獲得.

  • 四條 光. 2024年3月. 画像ベースとテキストベースのモデルを用いた表の構造解析の性能検証.

  • 白井 尚登. 2024年3月. Scalar Mixing Weightsを用いた視覚と言語の情報を事前学習したモデルの言語知識に関する分析.

  • 富村 勇貴. 2024年3月. 固有名詞置換による共参照解析データセットの拡張.

  • 西田 悠人. 2024年3月. 摂動を加えたkNN機械翻訳による多様な翻訳候補の生成.

  • 芳賀 あかり. 2024年3月. 画像キャプショニングのための制約語の抽出法.

  • 的川 雄飛. 2024年3月. 多言語固有表現に由来する国際音声記号（IPA）言語モデルの構築.

  • 山本 和太郎. 2024年3月. 移動軌跡解析を目的とした旅行記中の訪問順序の予測.

  • Chang Liu. 2023年9月. Code-Switching Method for Low-Resource Language Sentiment Analysis on Multilingual Pre-training Models.

  • Armin Sarhangzadeh. 2023年9月. Towards Low-Latency Neural Japanese Input Method Editors.

  • Vincent Michael Sutanto. 2023年9月. Investigating the Effects of Pruning Vision-Transformer’s White Patches on Document-Related Tasks.

  • 井手 佑翼. 2023年9月. 非ネイティブ読者を対象とした日本語の語彙難解度予測.

  • 大友 寛之. 2023年3月. 文章中の場所参照表現に対する訪問状態の予測.

  • 川畑 輝. 2023年3月. 論理的一貫性評価のためのデータセット構築.

  • 五藤 巧. 2023年3月. 訂正文の流暢性向上を目的とした系列タグ付け文法誤り訂正のための強化学習.

  • 早川 明男. 2023年3月. Towards Personalized Text Simplification.

  • 廣瀬 惟歩. 2023年3月. 日英翻訳を対象としたイディオム表現の評価指標の提案.

  • 星野 智紀. 2023年3月. 忠実性向上のために抽出性を報酬とする強化学習を用いる抽象型要約.

  • 芳沢 久志. 2023年3月. メタファー検出タスクを用いた大規模言語モデルの評価.

  • Xincan Feng. 2023年3月. Conjugating Parameters for Knowledge Graph Embeddings in Complex Space.

  • Huayang Li. 2023年3月. Residual Learning of Neural Text Generation with n-gram Language Model.

  • Yue Pan. 2023年3月. Document-level Simplification Evaluation Metric based on Pre-trained Language Model and Optimal Transport.

  • Zhi Qu. 2023年3月. Adapting to Non-Centered Languages for Zero-shot Multilingual Translation.

  • 田口 智大. 2022年9月. Natural Language Processing for Lower-Resource Code-Switching Languages: Case Studies on Transliteration and Resource Building for Tatar.

  • 岩田 晟. 2022年3月. QA-span based Zero-Pronoun Identification.

  • 坂井 優介. 2022年3月. サブワード単位での知識グラフ埋め込みを用いたニューラル機械翻訳.

  • 原田 慎太朗. 2022年3月. 構文構造を考慮した機械翻訳.

  • 原田 宥都. 2022年3月. 入れ子型固有表現に対する変分情報ボトルネック法の適用.

  • 平野 颯. 2022年3月. 言語類型論特徴を組み込んだ多言語機械翻訳.

  • 吉成 祐貴. 2022年3月. 不特定多数の人がアノテーションに参加できるツール「ダレカノ」および「Comment Share」の開発と性能評価.

  • 新妻 巧朗. 2021年9月. 事前学習済み言語モデルから社会的バイアスを取り除く手法の研究.

  • 佐藤 義貴. 2021年3月. 英語学習者の母語を考慮した文法誤り訂正のための擬似データ生成.

  • 澤田 悠冶. 2021年3月. 並列構造の教師なし範囲同定手法を用いた複合化された固有表現の曖昧性解消.

  • 廣瀬 雄士. 2021年3月. 知識グラフ補完のためのエンベディングとリレーションパスの統合に関する研究.

  • 山口 泰弘. 2021年3月. ラベルの不均衡を考慮したEnd-to-End情報抽出モデルの学習.

  • 山田 暉. 2020年9月. 会話における文脈を考慮した皮肉検出.

  • Wai Hei Li. 2020年9月. Generation of Medical Report by Predicting Topic of Sentences.