2021年言語処理学会年次大会 スポンサー賞受賞

下記の発表が全国大会のスポンサー賞(Sansan株式会社様選定)に選ばれました.スポンサー企業の担当者の方には心より感謝いたします.360件余りの発表の中から,企業の方から見て実用性が見込める研究として選定いただきました.

◎C8:知識獲得・情報抽出(5)   3月18日(木) 11:00-12:30 22会議室/Zoom
C8-3 辺編集による文書レベルの関係グラフ構築
○牧野晃平, 三輪誠, 佐々木裕 (豊田工大)

NLP2021での発表3件

第27回言語処理学会年次大会で下記の3件の発表を行います。今回は例年に比べて3件と発表件数が少ないのですが、3件とも修士論文がベースになっていますので内容はよくまとまっています。ぜひ発表を聞きに来てください。(学会ですので聴講には事前の参加登録が必要となります。詳細は大会HPを参照ください。)

◎P2:ポスター:言語資源・アノテーション(2)/知識獲得・情報抽出(1)
3月16日(火) 14:10-15:40
P2-16   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 (豊田工大), 小島大, 東孝幸 (ジェイテクト), 三輪誠, 古谷克司, 佐々木裕(豊田工大)
◎C8:知識獲得・情報抽出(5)   3月18日(木) 11:00-12:30   22会議室/Zoom
C8-3    辺編集による文書レベルの関係グラフ構築
        ○牧野晃平, 三輪誠, 佐々木裕 (豊田工大)
◎P9:ポスター:知識獲得・情報抽出(6)/生成(3)   3月18日(木) 14:00-15:30
P9-10   文献抄録中の主題材料に着目した超伝導材料に関する情報抽出
        ○山口京佑 (豊田工大), 旭良司 (豊田中研), 佐々木裕 (豊田工大)

A journal paper accepted

Bioinformatics(ジャーナル名)からD2の浅田君の下記の論文が採録になったという連絡がありました。

Masaki Asada, Makoto Miwa, and Yutaka Sasaki, Using Drug Descriptions and Molecular Structures for Drug-Drug Interaction Extraction from Literature, Bioinformatics, 2020. (accepted)

Oxford University Press の論文誌 Bioinformatics の Impact Factor は5.610(論文誌のホームページ上の公称)です。

ジョイントCSセミナー・スマートビークル研究センター合同シンポジウム2020

10月29日午後に、当研究室も参画している豊田工大スマートビークル研究センターとジョイントCSセミナーの合同シンポジウムが今年はオンラインで開催されます。詳細は下記。

https://www.toyota-ti.ac.jp/event/stydy/001506.html

修士入試

この夏の修士入試で当研究室の学生が、内部進学に加えて、東大、奈良先端大、名大の修士入試に合格しました。教員としては当研究室は世界の最前線のレベルにあると思っていますので内部進学を勧めていますが、学生の興味が当大学でカバーできていない分野の場合はしかたない場合もあります。

A journal paper accepted

下記の修士2年生の牧野君が第一著者の論文について採録の通知がありました.

The following journal paper whose first author is Kohei Makino, second-year master course student, has been accepted for publication.

牧野 晃平,三輪 誠,新谷 浩平,阿部 充治,佐々木 裕,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,日本機械学会論文集, 2020. (accepted)

Kohei MAKINO, Makoto MIWA, Kohei SHINTANI, Atsuji ABE and Yutaka SASAKI, Surrogate modeling of vehicle dynamics using Recurrent Neural Networks, Transactions of the Japan Society of Mechanical Engineers, 2020. (in Japanese) (accepted)

学会誌「自然言語処理」に論文掲載

言語処理学会の学会誌「自然言語処理」にD2の辻村君の論文が掲載されました.

辻村有輝,三輪 誠,佐々木裕,関係分類における依存木上の重要トークンの自動判別,Journal of Natural Language Processing Volume 27 Number 2,June, 2020.

関係抽出において,依存木の最短経路を入力すると性能が上がることが知られていたが,本研究ではGumbelソフトマックスにより,依存木中の重要部分だけを選択するマスク学習機構を実現し,最短経路を与えることなく同様な効果を得ることができることを示した.