発表論文

Journals

1. 宮田 莉奈, 惟高 日向, 山内 洋輝, 柳本 大輝, 梶原 智之, 二宮 崇, 西脇 靖紘. (2024.6). MATCHA：専門家が平易化した記事を用いたやさしい日本語パラレルコーパス. 自然言語処理, Vol.31, No.2, pp.xxx-xxx. (to appear)

2. 谷 和樹, 田村 晃裕, 梶原 智之, 二宮 崇, 加藤 恒夫. (2024.6). 日英多段階難易度制御機械翻訳：評価データの作成および複数参照文に基づく学習の提案. 自然言語処理, Vol.31, No.2, pp.xxx-xxx. (to appear)

3. 樽本 空宙, 畠垣 光希, 宮田 莉奈, 梶原 智之, 二宮 崇. (2024.6). ChatGPTの日本語生成能力の評価. 自然言語処理, Vol.31, No.2, pp.xxx-xxx. (to appear)

4. 近藤 里咲, 梶川 怜恩, 梶原 智之, 二宮 崇. (2024.3). スタイル変換による雑談対話へのキャラクタ性の付与. 情報処理学会論文誌, Vol.65, No.3, pp.657-666.

5. 秋山 和輝, 田村 晃裕, 二宮 崇, 梶原 智之. (2022.9). Hie-BART：階層型BARTによる生成型要約. 自然言語処理, Vol.29, No.3, pp.835-853.

6. 渡邊 大貴, 田村 晃裕, 二宮 　崇, 牧野 拓哉, 岩倉 友哉. (2022.6). 化学分野の固有表現抽出のための化合物名を含む文の言い換え学習を用いたマルチタスク学習手法. 自然言語処理, Vol.29, No.2, pp. 294-313.

7. 西原 哲郎, 岩本 裕司, 吉仲 真人, 梶原 智之, 荒瀬 由紀, 二宮 崇. (2022.6). 多言語雑音除去自己符号化器による教師なし品質推定. 自然言語処理, Vol.29, No.2, pp.669-687.

8. Keisuke Shirai, Kazuma Hashimoto, Akiko Eriguchi, Takashi Ninomiya and Shinsuke Mori. (2021.9). Neural Text Generation with Artificial Negative Examples to Address Repeating and Dropping Errors. 自然言語処理, Vol.28, No.3, pp. 751-777.

9. 西原 哲郎, 田村 晃裕, 二宮 崇, 表 悠太郎, 中山 英樹. (2021.6). 教師付き視覚的注意を用いたマルチモーダルニューラル機械翻訳. 自然言語処理, Vol.28, No.2, pp. 554-572.

10. 出口 祥之, 内山 将夫, 田村 晃裕, 二宮 崇, 隅田 英一郎. (2021.6). ニューラル機械翻訳のためのバイリンガルなサブワード分割. 自然言語処理, vol. 28, no. 2, pp. 632-650.

11. 出口 祥之, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2020.9). 係り受け構造に基づくAttentionの制約を用いたTransformerニューラル機械翻訳. 自然言語処理, vol. 27, no. 3, pp. 553-571.

12. 表 悠太郎, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2020.6). 係り受け構造に基づく相対的位置表現を考慮したTransformer NMT. 自然言語処理, vol. 27, no. 2, pp. 281-298.

13. Hiroki Takushima, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya, Hideki Nakayama. (2019.12). Multimodal Neural Machine Translation Using CNN and Transformer Encoder. Research in Computing Science, Vol. 148, No. 12, pp. 85-95, ISSN 1870-4069, presented at the 20th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing 2019).

14. 志田 洋, 二宮 崇, 高橋 寛. (2019.6). マハラノビス距離を用いた軌道回路の状態基準保全に関する考察. 電気学会論文誌 D (産業応用部門誌), vol. 139, no. 6, pp. 588-596, DOI: 10.1541/ieejias.139.588.

15. 渡邊 大貴, 田村 晃裕, 二宮 崇, Teguh Bharata Adji. (2019.3). CKYに基づく畳み込みアテンション構造を用いたニューラル機械翻訳. 自然言語処理, vol. 26, no. 1, pp. 207-230.

16. Feddy Setio Pribadi, Teguh Bharata Adji, Adhistya Erna Permanasari, Takashi Ninomiya. (2018.9). Short answer scoring using W-Bleu for regular assessment in vocational high school. International Journal of Innovation and Learning, vol. 24, no. 4, pp. 437-447, DOI 10.1504/IJIL.2018.095368.

17. 友利 涼, 二宮 崇, 森 信介. (2017.12). 実世界参照による分野特有の固有表現認識の精度向上. 自然言語処理, vol. 24, no. 5, pp. 655-668.

18. 友利 涼, 亀甲 博貴, 二宮 崇, 森 信介, 鶴岡 慶雅. (2017.6). シンボルグラウンディングによる分野特有の単語分割の精度向上. 自然言語処理, Vol. 24, No. 3, pp. 447-461.

19. YO EHARA, NOBUYUKI SHIMIZU, TAKASHI NINOMIYA and HIROSHI NAKAGAWA. (2013). Personalized Reading Support for Second-Language Web Documents, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (ACM TIST), vol. 4, no. 2, pp. 31:1-31:19.

20. 大井 健吾, 二宮 崇. (2013.2). 複数素性の同時テストによるオンライングラフティングの効率化. 日本データベース学会論文誌, vol. 11, no. 3, pp. 15-20.

21. TAKASHI NINOMIYA, TAKUYA MATSUZAKI, NOBUYUKI SHIMIZU and HIROSHI NAKAGAWA. (2011.7). Deterministic shift-reduce parsing for unification-based grammars, Natural Language Engineering, vol. 17, no. 3, pp. 331-365.

22. 松島 慎, 佐藤 一誠, 二宮 崇, 中川 裕志. (2010.6). PAアルゴリズムにおけるラベルなしデータからの学習. 日本データベース学会論文誌, vol. 9, no. 1, pp. 82-87.

23. 松島 慎, 清水 伸幸, 吉田 和弘, 二宮 崇, 中川 裕志. (2010.6). 多クラス識別問題におけるPassive-Aggressiveアルゴリズムの効率的厳密解法 電子情報通信学会論文誌 D, vol. J93-D, no. 6, pp. 724-732.

24. Takashi Ninomiya, Yoshimasa Tsuruoka, Yusuke Miyao, Kenjiro Taura and Jun’ichi Tsujii. (2007.3). Fast and scalable HPSG parsing. Traitement Automatique des Langues (TAL), vol. 46, no. 2, pp. 91-114.

25. Takashi Ninomiya, Kentaro Torisawa and Jun’ichi Tsujii. (2001.3). An Agent-based Parallel HPSG Parser for Shared-memory Parallel Machines. Journal of Natural Language Processing. 8(1).

Book Chapters

1. Takashi Ninomiya, Takuya Matsuzaki, Yusuke Miyao, Yoshimasa Tsuruoka and Jun’ichi Tsujii. (2010.9). HPSG Parsing with a Supertagger. In Harry Bunt, Paola Merlo and Joakim Nivre (eds.), Trends in Parsing Technology: Dependency Parsing, Domain Adaptation, and Deep Parsing, pp. 243–256, Springer-Verlag.

Conference Papers

1. Yuki Hironaka, Tomoyuki Kajiwara, Takashi Ninomiya. (2024.5). Transfer Fine-tuning for Quality Estimation of Text Simplification. In Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), pp.16738-16744.

2. Hiroto Kaino, Soichiro Sugihara, Tomoyuki Kajiwara, Takashi Ninomiya, Joshua Tanner, Shonosuke Ishiwatari. (2024.5). Utilizing Longer Context than Speech Bubbles in Automated Manga Translation. In Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), pp.17337-17342.

3. Hyuga Koretaka, Tomoyuki Kajiwara, Atsushi Fujita, Takashi Ninomiya. (2023.09). Mitigating Domain Mismatch in Machine Translation via Paraphrasing. In Proceedings of the 10th Workshop on Asian Translation (WAT 2023), pp.29-40.

4. Takumi Ohtsuka, Tomoyuki Kajiwara, Chihiro Tanikawa, Yuujin Shimizu, Hajime Nagahara, Takashi Ninomiya. (2023.07). Automated Orthodontic Diagnosis from a Summary of Medical Findings. In Proceedings of the 5th Clinical Natural Language Processing Workshop, pp.156-160.

5. Nana Yoshimi, Tomoyuki Kajiwara, Satoru Uchida, Yuki Arase, Takashi Ninomiya. (2023.07). Distractor Generation for Fill-in-the-Blank Exercises by Question Type. In Proceedings of the ACL 2023 Student Research Workshop (ACL 2023 SRW), pp.276-281

6. Ryoya Yuasa, Akihiro Tamura, Tomoyuki Kajiwara, Takashi Ninomiya, Tsuneo Kato. (2023.07). Multimodal Neural Machine Translation Using Synthetic Images Transformed by Latent Diffusion Model. In Proceedings of the ACL 2023 Student Research Workshop (ACL 2023 SRW), pp.76-82.

7. Koki Hatagaki, Tomoyuki Kajiwara, Takashi Ninomiya. (2022.12). Parallel Corpus Filtering for Japanese Text Simplification. In Proceedings of the Workshop on Text Simplification, Accessibility, and Readability (TSAR 2022), pp. 12-18.

8. Haruya Suzuki, Sora Tarumoto, Tomoyuki Kajiwara, Takashi Ninomiya, Yuta Nakashima, Hajime Nagahara. (2022. 11). Emotional Intensity Estimation based on Writer's Personality. In Proceedings of the AACL-IJCNLP 2022 Student Research Workshop (AACL-IJCNLP 2022 SRW), pp.1-7.

9. Daiki Yanamoto, Tomoki Ikawa, Tomoyuki Kajiwara, Takashi Ninomiya, Satoru Uchida, Yuki Arase. (2022.11). Controllable Text Simplification with Deep Reinforcement Learning. In Proceedings of the 2nd Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the 12th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 2: Short Papers) (AACL-IJCNLP 2022 short), pp.398-404.

10. Hiroki Yamauchi, Tomoyuki Kajiwara, Marie Katsurai, Ikki Ohmukai, Takashi Ninomiya. (2022.10). A Japanese Masked Language Model for Academic Domain. In Proceedings of the Third Workshop on Scholarly Document Processing (SDP 2022), pp.152-157.

11. Yuki Nakatani, Tomoyuki Kajiwara, Takashi Ninomiya. (2022.10). Comparing BERT-based Reward Functions for Deep Reinforcement Learning in Machine Translation. In Proceedings of the 9th Workshop on Asian Translation (WAT 2022), pp.37-43.

12. Yuto Kuroda, Tomoyuki Kajiwara, Yuki Arase, Takashi Ninomiya. (2022.10). Adversarial Training on Disentangling Meaning and Language Representations for Unsupervised Quality Estimation. In Proceedings of the 29th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2022), pp.5240-5245.

13. Haruya Suzuki, Yuto Miyauchi, Kazuki Akiyama, Tomoyuki Kajiwara, Takashi Ninomiya, Noriko Takemura, Yuta Nakashima, Hajime Nagahara. (2022.6). A Japanese Dataset for Subjective and Objective Sentiment Polarity Classification in Micro Blog Domain. In Proceedings of the 13th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2022), pp.7022-7028.

14. Kazuki Tani, Ryoya Yuasa, Kazuki Takikawa, Akihiro Tamura, Tomoyuki Kajiwara, Takashi Ninomiya, Tsuneo Kato. (2022.6). A Benchmark Dataset for Multi-Level Complexity-Controllable Machine Translation. In Proceedings of the 13th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2022), pp.6744-6752.

15. Hiromichi Ishii, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya. (2021.11). Grammatical Error Correction via Supervised Attention in the Vicinity of Errors. In Proceedings of the 35th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 35).

16. Yuki Yano, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya, Hiroaki Obayashi. (2021.9). Utterance Position-Aware Dialogue Act Recognition. In Proceedings of the International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing 2021 (RANLP 2021), pp.1567-1574.

17. Hiroyuki Deguchi, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya. (2021.8). Synchronous Syntactic Attention for Transformer Neural Machine Translation. In Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing: Student Research Workshop (ACL/IJCNLP SRW 2021), pp. 348-355.

18. Kazuki Akiyama, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya. (2021.6). Hie-BART: Document Summarization with Hierarchical BART. In Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop (NAACL SRW 2021), pp.159-165.

19. Tetsuro Nishihara, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya, Yutaro Omote, Hideki Nakayama. (2020.12). Supervised Visual Attention for Multimodal Neural Machine Translation. In Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2020), pp. 4304-4314.

20. Hiroyuki Deguchi, Masao Utiyama, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya, Eiichiro Sumita. (2020.12). Bilingual Subword Segmentation for Neural Machine Translation. In Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2020), pp. 4287-4297.

21. Yutaro Omote, Kyoumoto Matsushita, Tomoya Iwakura, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya. (2020.12). Transformer-based Approach for Predicting Chemical Compound Structures. In Proceedings of the 1st Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the 10th International Joint Conference on Natural Language Processing (AACL-IJCNLP 2020), pp. 154-162.

22. Hideki Nakayama, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya. (2020.5). A Visually-Grounded Parallel Corpus with Phrase-to-Region Linking. In Proceedings of the 25th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020), pp. 4204-4210.

23. Taiki Watanabe, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya, Takuya Makino, Tomoya Iwakura. (2019.11). Multi-Task Learning for Chemical Named Entity Recognition with Chemical Compound Paraphrase. In Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019), pp. 6245-6250.

24. Yutaro Omote, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya. (2019.9). Dependency-Based Relative Positional Encoding for Transformer NMT. In Proceedings of the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing 2019 (RANLP 2019), pp. 854-861.

25. Hiroyuki Deguchi, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya. (2019.9). Dependency-Based Self-Attention for Transformer NMT. In Proceedings of the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing 2019 (RANLP 2019), pp. 239-246.

26. Arata Ugawa, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya, Hiroya Takamura and Manabu Okumura. (2018.8). Neural Machine Translation Incorporating Named Entity. In Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2018), pp. 3240-3250, Santa Fe, New Mexico, USA.

27. Taiki Watanabe, Akihiro Tamura and Takashi Ninomiya. (2017.11). CKY-based Convolutional Attention for Neural Machine Translation. In Proceedings of the Eighth International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 2: Short Papers) (IJCNLP 2017 short), pp. 1-6, Taipei, Taiwan.

28. Suzushi Tomori, Takashi Ninomiya and Shinsuke Mori. (2016.8). Domain Specific Named Entity Recognition Referring to the Real World by Deep Neural Networks. In Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers) (ACL 2016 short), pp. 236-242, Berlin, Germany.

29. Keisuke Noguchi and Takashi Ninomiya. (2015.10). Resampling Approach for Instance-based Domain Adaptation from Patent Domain to Newspaper Domain in Statistical Machine Translation. In Proceedings of the 6th Workshop on Patent and Scientific Literature Translation (PSLT6), pp. 81-88, Miami, US.

30. Miki Iwai, Takashi Ninomiya and Kyo Kageura. (2015.10). Acquiring distributed representations for verb-object pairs by using word2vec. In Proceedings of the 29th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 2015): Posters, pp. 328-336, Shanghai, China.

31. Kazuhei Katoh and Takashi Ninomiya. (2015.7). Deep Learning for Large-Scale Sentiment Analysis Using Distributed Representations. In Proceedings of the 9th International Conference on Advances in Semantic Processing (SEMAPRO 2015), pp. 92-96, Nice, France.

32. Kengo Ooi and Takashi Ninomiya. (2013.2). Efficient Online Feature Selection Based On l1-Regularized Logistic Regression. In Proceedings of the 5th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2013), vol.2, pp. 277-282, Barcelona, Spain.

33. Shin Matsushima, Nobuyuki Shimizu, Kazuhiro Yoshida, Takashi Ninomiya and Hiroshi Nakagawa. (2010.4). Exact Passive-Aggressive Algorithm for Multiclass Classification Using Support Class. In Proceedings of the 2010 SIAM International Conference on Data Mining (SDM 2010), pp. 303-314, Columbus, Ohio, USA.

34. Yo Ehara, Nobuyuki Shimizu, Takashi Ninomiya and Hiroshi Nakagawa. (2010.2). Personalized Reading Support for Second-language Web documents by Collective Intelligence. In Proceedings of the 2010 International Conference on Intelligent User Interfaces (IUI 2010), pp. 51-60, Hong Kong, China.

35. Takashi Ninomiya, Takuya Matsuzaki, Nobuyuki Shimizu and Hiroshi Nakagawa. (2009.3). Deterministic shift-reduce parsing for unification-based grammars by using default unification. In Proceedings of the 12th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2009), pp. 603-611, Athens, Greece.

36. Takashi Ninomiya, Takuya Matsuzaki, Yusuke Miyao and Jun’ichi Tsujii. (2007.6). A log-linear model with an n-gram reference distribution for accurate HPSG parsing. In Proceedings of the 10th International Conference on Parsing Technology (IWPT 2007), pp. 60-68, Prague, Czech Republic.

37. Yusuke Miyao, Tomoko Ohta, Katsuya Masuda, Yoshimasa Tsuruoka, Kazuhiro Yoshida, Takashi Ninomiya and Jun’ichi Tsujii. (2006.7). Semantic Retrieval for the Accurate Identification of Relational Concepts in Massive Textbases. In Proceedings of the 21st International Conference on Computational Linguistics and 44th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (COLING/ACL 2006), pp. 1017-1024, Sydney, Australia.

38. Takashi Ninomiya, Takuya Matsuzaki, Yoshimasa Tsuruoka, Yusuke Miyao and Jun’ichi Tsujii. (2006.7). Extremely Lexicalized Models for Accurate and Fast HPSG Parsing. In Proceedings of the 2006 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2006), pp. 155-163, Sydney, Australia.

39. Tomoko Ohta, Yusuke Miyao, Takashi Ninomiya, Yoshimasa Tsuruoka, Akane Yakushiji, Katsuya Masuda, Jumpei Takeuchi, Kazuhiro Yoshida, Tadayoshi Hara, Jin-Dong Kim, Yuka Tateisi and Jun’ichi Tsujii. (2006.7). An intelligent search engine and GUI-based efficient MEDLINE search tool based on deep syntactic parsing. In Proceedings of the COLING/ACL 2006 Interactive Presentation Sessions, pp. 17-20, Sydney, Australia.

40. Yuya Unno, Takashi Ninomiya, Yusuke Miyao and Jun’ichi Tsujii. (2006.7). Trimming CFG Parse Trees for Sentence Compression Using Machine Learning Approaches. In Proceedings of the COLING/ACL 2006 Main Conference Poster Sessions (COLING/ACL 2006 poster), pp. 850-857, Sydney, Australia.

41. Takashi Ninomiya, Yoshimasa Tsuruoka, Yusuke Miyao and Jun’ichi Tsujii. (2005.10). Efficacy of Beam Thresholding, Unification Filtering and Hybrid Parsing in Probabilistic HPSG Parsing. In Proceedings of the Ninth International Workshop on Parsing Technology (IWPT 2005). pp. 103–114, Vancouver, British Columbia, Canada.

42. Takashi Ninomiya, Jun’ichi Tsujii and Yusuke Miyao. (2005.3). A Persistent Feature-Object Database for Intelligent Text Archive Systems. In Keh-Yih Su, Jun’ichi Tsujii, Jong-Hyeok Lee and Oi Yee Kwong (Eds.), Natural Language Processing – IJCNLP 2004. LNAI3248. pp. 197–205. Springer-Verlag.

43. Yusuke Miyao, Takashi Ninomiya and Jun’ichi Tsujii. (2005.3). Corpus-oriented Grammar Development for Acquiring a Head-driven Phrase Structure Grammar from the Penn Treebank. In Keh-Yih Su, Jun’ichi Tsujii, Jong-Hyeok Lee and Oi Yee Kwong (Eds.), Natural Language Processing – IJCNLP 2004. LNAI3248. pp. 684-693. Springer-Verlag.

44. Yusuke Miyao, Takashi Ninomiya and Jun’ichi Tsujii. (2003.9). Probabilistic modeling of argument structures including non-local dependencies. In Proceedings of the Conference on Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP) 2003. pp. 285–291, Borovets, Bulgaria.

45. Katsuya Masuda, Takashi Ninomiya, Yusuke Miyao, Tomoko Ohta and Jun’ichi Tsujii. (2003.5). A Robust Retrieval Engine for Proximal and Structural Search. In Proceedings of HLT-NAACL 2003 Short papers (NAACL 2003 short). pp. 58–60, Edmonton, Canada.

46. Yusuke Miyao, Takashi Ninomiya and Jun’ichi Tsujii. (2003.4). Lexicalized Grammar Acquisition. In Proceedings of the 10th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics companion volume (EACL 2003 short). pp. 127–130, Budapest, Hungary.

47. Takashi Ninomiya, Yusuke Miyao and Jun’ichi Tsujii. (2002.8). Lenient Default Unification for Robust Processing within Unification Based Grammar Formalisms. In Proceedings of the 19th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2002). pp. 744–750, Taipei, Taiwan.

48. Takashi Ninomiya, Takaki Makino and Jun’ichi Tsujii. (2002.8). An Indexing Scheme for Typed Feature Structures. In Proceedings of the 19th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2002). pp. 1248-1252, Taipei, Taiwan.

49. Junko Araki, Takashi Ninomiya, Takaki Makino and Jun’ichi Tsujii. (2002.7). Action Vectors for Interpreting Route Descriptions. In Proceedings of the AAAI-02 Workshop on Spatial and Temporal Reasoning.

50. Junko Araki, Takashi Ninomiya, Takaki Makino and Jun’ichi Tsujii. (2002.7). Two Perspective systems Using a Route as a Reference Object. In Proceedings of the sixth World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI 2002), Orlando, Florida, USA.

51. Minoru Yoshida, Takashi Ninomiya, Kentaro Torisawa, Takaki Makino and Jun’ichi Tsujii. (1999.8). Efficient FB-LTAG Parser and its Parallelization. In Proceedings of the Pacific Association for Computational Linguistics (PACLING) ’99. Waterloo, Canada. pp. 90–103.

52. Takashi Ninomiya, Kentaro Torisawa and Jun’ichi Tsujii. (1998.8). An Efficient Parallel Substrate for Typed Feature Structures on Shared Memory Parallel Machines. In Proceedings of the 17th International Conference on Computational Linguistics and the 36th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (COLING-ACL ’98). Montreal, Canada. pp. 968–974. Morgan Kaufmann Publishers.

53. Takashi Ninomiya, Kentaro Torisawa, Kenjiro Taura and Jun’ichi Tsujii. (1997.9). A Parallel CKY Parsing Algorithm on Large-Scale Distributed-Memory Parallel Machines. In Proceedings of the Pacific Association for Computational Linguistics (PACLING) ’97. Tokyo, Japan. pp. 223–231. Department of Informatics, Meisei University.

54. 二宮 崇, 田浦 健次朗, 鳥澤 健太郎, 辻井 潤一. (1997.3). 並列オブジェクト指向言語ABCL/fによる大規模並列計算機上のスケーラブルなCKYパーザー.  日本ソフトウェア科学会 オブジェクト指向計算ワークショップ (WOOC). 神奈川.

Research Reports/Presentations/Preprints

1. 近藤 里咲, 大塚 琢生, 梶原 智之, 二宮 崇, 早志 英朗, 中島 悠太, 長原 一. (2024.3). 大規模言語モデルによる日本語感情分析の性能評価. 情報処理学会第86回全国大会, pp.859-860 (学生奨励賞受賞).

2. 寺面 杏優, 大塚 琢生, 梶原 智之, 二宮 崇. (2024.3). 講演動画の画像言語マッチングに基づくマルチモーダル機械翻訳. 情報処理学会第86回全国大会, pp.901-902.

3. 廣中 勇希, 梶原 智之, 二宮 崇. (2024.3). テキスト平易化の品質推定のための擬似訓練. 言語処理学会第30回年次大会, pp.2183-2187.

4. 山内 洋輝, 梶原 智之, 桂井 麻里衣, 二宮 崇. (2024.3). 言語横断類似度推定のための多言語文符号化器のドメイン適応. 言語処理学会第30回年次大会, pp.1676-1680.

5. 近藤 里咲, 梶原 智之, 二宮 崇. (2024.3). JParaCrawlからの大規模日本語言い換え辞書の構築. 言語処理学会第30回年次大会, pp.1736-1740.

6. 杉原 壮一郎, 梶原 智之, 二宮 崇, 若宮 翔子, 荒牧 英治. (2024.3). 日本語における医療用語の難易度辞書の半自動構築. 言語処理学会第30回年次大会, pp.260-264.

7. 寺面 杏優, 近藤 里咲, 梶原 智之, 二宮 崇. (2024.3). 講演動画の言語横断字幕生成のための英日マルチモーダル対訳コーパスの構築. 言語処理学会第30回年次大会, pp.2002-2006.

8. 堀口 航輝, 梶原 智之, 荒瀬 由紀, 二宮 崇. (2024.3). 日本語医療テキスト平易化の評価用データセットの構築. 言語処理学会第30回年次大会, pp.255-259 (若手奨励賞受賞).

9. Yuto Kuroda, Atsushi Fujita, Tomoyuki Kajiwara, Takashi Ninomiya. (2023.11). Unsupervised Translation Quality Estimation Exploiting Synthetic Data and Pre-trained Multilingual Encoder. arXiv:2311.05117.

10. 松田卓也, 黒田勇斗, 川上幸伸, 梶原智之, 二宮崇, 木村映善. (2023.11). 文埋め込みに基づく日米の医薬品添付文書の文書マッチングの評価. 第43回医療情報学連合大会, pp.1610-1614.

11. 戒能 大翔, 梶原 智之, 二宮 崇, Tanner Joshua, 石渡 祥之佑. (2023.9). 漫画の機械翻訳における吹き出しよりも長い文脈情報の活用. 第22回情報科学技術フォーラム (FIT 2023), pp.347-351.

12. 近藤 里咲, 梶川 怜恩, 梶原 智之, 二宮 崇. (2023.9). スタイル変換による雑談対話システムへのキャラクタ性の付与. 第22回情報科学技術フォーラム (FIT 2023), pp.341-346.

13. 樽本 空宙, 畠垣 光希, 宮田 莉奈, 梶原 智之, 二宮 崇. (2023.9). 系列変換タスクにおけるChatGPTの日本語生成能力の評価. 第22回情報科学技術フォーラム (FIT 2023), pp.329-336 (FIT奨励賞受賞).

14. 近藤 里咲, 梶川 怜恩, 梶原 智之, 二宮 崇. (2023.8). 雑談対話にキャラクタ性を付与するためのスタイル変換. NLP若手の会第18回シンポジウム (奨励賞受賞).

15. 寺面 杏優, 梶原 智之, 二宮 崇. (2023.8). 講演動画における英日字幕翻訳のためのマルチモーダル対訳コーパスの試作. NLP若手の会第18回シンポジウム.

16. 宮田 莉奈, 惟高 日向, 山内 洋輝, 柳本 大輝, 梶原 智之, 二宮 崇, 西脇 靖紘. (2023.8). 専門家が平易化した記事を用いたやさしい日本語パラレルコーパスの構築. NLP若手の会第18回シンポジウム (奨励賞受賞)(スポンサー賞受賞).

17. 惟高 日向, 山内 洋輝, 柳本 大輝, 宮田 莉奈, 梶原 智之, 二宮 崇, 西脇 靖紘. (2023.6). 専門家が平易化した記事を用いたやさしい日本語パラレルコーパスの試作. 人工知能学会第37回全国大会, 3Xin4-14.

18. 樽本 空宙, 惟高 日向, 梶原 智之, 二宮 崇. (2023.6). JParaBank：機械翻訳に基づく大規模な日本語言い換え文対の収集. 人工知能学会第37回全国大会, 4Xin1-13.

19. 吉見 菜那, 梶原 智之, 内田 諭, 荒瀬 由紀, 二宮 崇. (2023.3). 問題タイプを考慮した英単語穴埋め問題の不正解選択肢の自動生成. 言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集, pp. 217-221 (委員特別賞受賞).

20. 黒田 勇斗, 藤田 篤, 梶原 智之, 二宮 崇. (2023.3). 疑似訓練データに基づく機械翻訳の教師なし品質推定. 言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集, pp. 1283-1287.

21. 山内 洋輝, 梶原 智之, 桂井 麻里衣, 大向 一輝, 二宮 崇. (2023.3). 学術ドメインに特化した日本語事前訓練モデルの構築. 言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集, pp. 2842-2846.

22. 湯浅 亮也, 田村 晃裕, 梶原 智之, 二宮 崇, 加藤 恒夫. (2023.3). 潜在拡散モデルによる変換画像を用いるマルチモーダルニューラル機械翻訳. 言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集, pp. 482-487.

23. 柳本 大輝, 梶原 智之, 二宮 崇. (2023.3). 単語の難易度埋め込みを用いた日本語のテキスト平易化. 言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集, pp. 1007-1011.

24. 野口 夏希, 梶原 智之, 荒瀬 由紀, 内田 諭, 二宮 崇. (2023.3). 擬似データを用いた教師あり学習による語彙平易化. 言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集, pp. 1012-1016.

25. 松井 大樹, 二宮 崇, 田村 晃裕. (2023.3). バイリンガルサブワード分割のためのEMアルゴリズム. 言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集, pp. 1469-1473.

26. 惟高 日向, 梶原 智之, 藤田 篤, 二宮 崇. (2023.3). 言い換えによる機械翻訳のドメイン不適合の緩和. 言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集, pp. 2517-2521.

27. 谷 和樹, 湯浅 亮也, 田村 晃裕, 梶原 智之, 二宮 崇, 加藤 恒夫. (2023.3). 異なる難易度の参照文を用いる多段階難易度制御翻訳. 言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集, pp. 3081-3086.

28. 大塚 琢生，梶原 智之，谷川 千尋，清水 優仁，長原 一，二宮 崇. (2023.3). 所見文書の要約を用いた深層学習による矯正歯科治療の自動診断. 情報処理学会 第85回全国大会講演論文集, pp. 761-762.

29. 畠垣 光希, 梶原 智之, 二宮 崇. (2022.9). やさしい日本語へのテキスト平易化のための訓練データの精選. 第21回情報科学技術フォーラム (FIT 2022), pp.293-300 (FIT奨励賞受賞).

30. 山内 洋輝，梶原 智之，桂井 麻里衣，大向 一輝，二宮 崇. (2022.8). 学術ドメインに特化した日本語マスク言語モデルの試作. NLP若手の会 第17回シンポジウム.

31. 大塚琢生 ，梶原 智之，谷川 千尋，清水 優仁，長原 一，二宮 崇. (2022.8). 所見文書の要約を用いた矯正歯科治療の自動診断の検討. NLP若手の会 第17回シンポジウム.

32. 鈴木 陽也，梶原 智之，二宮 崇，中島 悠太，長原 一. (2022.8). ユーザの性格情報を用いた感情分析. NLP若手の会 第17回シンポジウム.

33. 樽本空宙 ， 鈴木 陽也， 梶原 智之， 二宮 崇， 中島 悠太， 長原 一. (2022.8). 感情極性分類と感情強度推定の同時学習の検討. NLP若手の会 第17回シンポジウム.

34. 惟高 日向，岩本 裕司，梶原 智之，二宮 崇，藤田 篤. (2022.8). 機械翻訳のための言い換え生成による前編集の検討. NLP若手の会 第17回シンポジウム.

35. 吉見 菜那，廣中 勇希，梶原 智之，荒瀬 由紀，内田 諭，二宮 崇. (2022.8). 英単語穴埋め問題における選択肢の自動生成に向けて. NLP若手の会 第17回シンポジウム.

36. 井川 朋樹, 梶原 智之, 二宮 崇. (2022.6). 文レベルの難易度を用いた強化学習による難易度制御. 人工知能学会第36回全国大会, 2B5-GS-6-03.

37. 中谷 祐貴, 梶原 智之, 二宮 崇. (2022.6). 機械翻訳の強化学習に適した報酬関数の調査. 人工知能学会第36回全国大会, 1P4-GS-6-04.

38. 鈴木 陽也, 秋山 和輝, 梶原 智之, 二宮 崇, 武村 紀子, 中島 悠太, 長原 一. (2022.6). 書き手の性格情報を用いた感情強度推定. 人工知能学会第36回全国大会, 4D3-GS-6-04.

39. 黒田 勇斗, 梶原 智之, 荒瀬 由紀, 二宮 崇. (2022.3). 多言語文符号化器の言語表現と意味表現の分離に基づく機械翻訳の品質推定. 言語処理学会 第28回年次大会 発表論文集, pp.521-525.

40. 廣中 勇希, 井川 朋樹, 梶原 智之, 二宮 崇. (2022.3). QENTS：テキスト平易化の品質推定のためのデータセット. 言語処理学会 第28回年次大会 発表論文集, pp.516-520.

41. 宮内 裕人, 鈴木 陽也, 秋山 和輝, 梶原 智之, 二宮 崇, 武村 紀子, 中島 悠太, 長原 一. (2022.3). 主観と客観の感情極性分類のための日本語データセット. 言語処理学会 第28回年次大会 発表論文集, pp.1495-1499.

42. 谷 和樹, 湯浅 亮也, 滝川 一毅, 田村 晃裕, 梶原 智之, 二宮 崇, 加藤 恒夫. (2022.3). 多段階難易度制御ニューラル機械翻訳のためのベンチマーク評価データセットの開発. 言語処理学会 第28回年次大会 発表論文集, pp.1478-1483.

43. 松浦 駿平, 梶原 智之, 二宮 崇. (2022.3). スタイル変換のためのスタイルを考慮したSeq2Seq事前訓練. 言語処理学会 第28回年次大会 発表論文集, pp.1467-1471.

44. 佐々木 拓馬, 田村 晃裕, 出口 祥之, 二宮 崇, 加藤 恒夫. (2021.3). 逆順デコーダを用いた係り受け構造に基づくTransformerニューラル機械翻訳. 言語処理学会 第27回年次大会 発表論文集, pp.133-137.

45. 岩本 裕司, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2021.3). 画像生成による疑似教師データを用いたマルチモーダルニューラル機械翻訳. 言語処理学会 第27回年次大会 発表論文集, pp.143-147.

46. 秋山 和輝, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2021.3). Hie-BART:階層型BARTによる文書要約. 言語処理学会 第27回年次大会 発表論文集, pp. 1242-1246.

47. 張 瀟廬, 二宮 崇, 田村 晃裕. (2021.3). ニューラル機械翻訳のためのアテンション確率のスムージングとゲーティング学習. 言語処理学会 第27回年次大会 発表論文集, pp. 1365-1368.

48. 出口 祥之, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2021.3). 同期注意制約を与えた依存構造に基づくTransformer NMT. 言語処理学会 第27回年次大会 発表論文集, pp. 1369-1374.

49. 岩本 裕司, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2020.11). 画像生成による擬似教師データを用いたマルチモーダル機械翻訳. 情報処理学会研究報告 自然言語処理 (NL), 2020-NL-246(6), pp. 1-6 (若手奨励賞受賞).

50. 出口 祥之, 内山 将夫, 田村 晃裕, 二宮 崇, 隅田 英一郎. (2020.11). ニューラル機械翻訳のためのバイリンガルなサブワード分割. 情報処理学会研究報告 自然言語処理 (NL), 2020-NL-246(22), pp. 1-8 (優秀研究賞受賞).

51. 秋山 和輝, 田村 晃裕, 二宮 崇, 大林 弘明. (2020.3). Coverageを考慮したBERTSUMによる生成型自動要約. 言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集, pp. 449-452.

52. 石井 宏道, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2020.3). 教師付き注意機構を用いた文法誤り訂正. 言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集, pp. 889-892.

53. 矢野 祐貴, 田村 晃裕, 二宮 崇, 大林 弘明. (2020.3). 発話の位置情報を考慮した対話行為認識. 言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集, pp. 1081-1084.

54. 表 悠太郎, 松下 京群, 岩倉 友哉, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2020.3). Transformerを用いた化合物名から化学構造への変換. 言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集, pp. 1161-1164.

55. 福原 健太, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2020.3). 文レベルの中間表現とのアテンションを用いたニューラル機械翻訳. 言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集, pp. 1289-1292.

56. 出口 祥之, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2020.3). 同期注意制約を与えたTransformerによるニューラル機械翻訳. 言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集, pp. 1459-1462.

57. 西原 哲郎, 田村 晃裕, 二宮 崇, 中山 英樹. (2020.3). 注意機構制約を用いたマルチモーダルNMT. 言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集, pp. 1463-1466.

58. 阿部 寛人, 畝山 勇一朗, 中岡 典弘, 渡辺 友希, 福本 真也, 森田 航平, 中本 裕大, 周 細紅, 河野 靖, 木下 浩二, 一色 正晴, 二宮 崇, 田村 晃裕, 甲斐 博, 高橋 寛, 王 森レイ. (2019.9). Raspberry Piを用いた画像処理とCNNによる微小害虫の計数システムの構築. 令和元年度 電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集, pp. 169-169.

59. 田辺 裕次郎, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2019.9). 敵対的生成ネットワークを用いた教師なし画像キャプション生成. 令和元年度 電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集, pp. 170-170.

60. 石井 宏道, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2019.9). 教師あり注意機構を用いた文法誤り訂正. 令和元年度 電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集, pp. 168-168.

61. 中川 靖久, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2019.9). 自己符号化器によるニューラル機械翻訳モデルの分野適応. 令和元年度 電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集, pp. 167-167.

62. 出口 祥之, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2019.3). 係り受け構造に基づくAttentionの制約を用いたNMT. 言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集, pp. 13-16.

63. 白井 圭佑, 橋本 和真, 江里口 瑛子, 森 信介, 二宮 崇. (2019.3). 人工負例による識別器を用いたニューラル機械翻訳. 言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集, pp. 105-108.

64. 表 悠太郎, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2019.3). 係り受け構造に対する相対位置表現を考慮したNMT. 言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集, pp. 611-614.

65. 宅島 寛貴, 田村 晃裕, 二宮 崇, 中山 英樹. (2019.3). CNNとTransformerエンコーダを用いたマルチモーダルニューラル機械翻訳. 言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集, pp. 743-746.

66. 中本 裕大, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2019.3). 物体間の関係性を考慮したTransformerに基づくキャプション生成. 言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集, pp. 759-762.

67. 渡邊 大貴, 田村 晃裕, 二宮 崇, 牧野 拓哉, 岩倉 友哉. (2019.3). 化合物の同義語辞書を用いた固有表現抽出. 言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集, pp. 767-770.

68. 志田 洋，田村 晃裕，二宮 崇，高橋 寛. (2018.6). ニューラルネットワークによる軌道回路の状態基準保全に関する考察. 日本信頼性学会第26回春季信頼性シンポジウム.

69. 鵜川 新, 田村 晃裕, 二宮 崇, 高村 大也, 奥村 学. (2018.3). 固有表現情報を用いたニューラル機械翻訳. 言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集, pp. 25-28.

70. 白井 圭佑, 江里口 瑛子, 橋本 和真, 森 信介, 二宮 崇. (2018.3). Gumbel Samplingを用いた敵対性ニューラル機械翻訳. 言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集, pp. 296-299.

71. 小林 尚輝, 田村 晃裕, 二宮 崇, 高村 大也, 奥村 学. (2018.3). 双方向翻訳のための中間表現制約を用いたニューラル機械翻訳. 言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集, pp. 300-303.

72. 野口 敬輔, 二宮 崇, 田村 晃裕. (2018.3). 画像物体間の構造情報を用いた深層学習によるキャプション生成. 言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集, pp. 384-387.

73. 中本 裕大, 田村 晃裕, 二宮 崇. (2018.3). 単語の多義性を考慮した対訳単語対の抽出. 言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集, pp. 710-713.

74. 志田 洋，二宮 崇，高橋 寛. (2017.11). 軌道回路の状態基準保全に向けた検討（その3）－設備故障の再現試験とマハラノビス距離による設備の劣化把握－. 日本信頼性学会第30回秋季信頼性シンポジウム.

75. 野口 敬輔, 小川 達也, 安保 良佑, 高原 圭太, 河野 靖, 木下 浩二, 二宮 崇, 田村 晃裕, 高橋 寛, 王 森レイ, 樋上 善信, 藤田 欣裕, 二宮 宏. (2017.9). 深層学習による柑橘類果実の個数推定. 平成29年度 電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集, pp. 177-177.

76. 中浦 大貴, 渡邊 大貴, 増成 紳介, 矢野 良典, 河野 靖, 木下 浩二, 二宮 崇, 田村 晃裕, 高橋 寛, 王 森レイ, 樋上 喜信, 藤田 欣裕, 二宮 宏. (2017.9). 画像処理と深層学習による微小害虫の検出. 平成29年度 電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集, pp. 183-183.

77. 志田 洋，武市 徹，大串 裕郁，二宮 崇，高橋 寛. (2017.5). 軌道回路の状態基準保全に向けた検討（その2）‐機械学習による設備状態のトレンド分析-. 日本信頼性学会第25回春季信頼性シンポジウム.

78. 白井 圭佑, 二宮 崇, 森 信介. (2017.3). 敵対性学習を用いたニューラル機械翻訳. 言語処理学会 第23回年次大会 発表論文集, pp. 1105-1108.

79. 友利 涼, 二宮 崇, 森 信介. (2016.3). 深層学習を用いた実世界参照による分野特有の固有表現の認識. 言語処理学会 第22回年次大会 発表論文集, pp. 801-804.

80. 野口 敬輔, 二宮 崇. (2016.3). 統計的機械翻訳のための確率比を用いたリサンプリングによるドメイン適応. 言語処理学会 第22回年次大会 発表論文集, pp. 701-704.

81. 住田 恭平, 二宮 崇. (2016.3). 言語概念ベクトルを用いた文書間類似度に基づく複数文書自動要約. 言語処理学会 第22回年次大会 発表論文集, pp. 513-516.

82. 加藤 和平, 大島 孝範, 二宮 崇. (2015.3). word2vecと深層学習を用いた大規模評判分析. 言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集, pp. 525-528.

83. 岩井 美樹, 二宮 崇. (2015.3). word2vecに基づく述語項構造の分布表現獲得. 言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集, pp. 75-78.

84. 秋山 健人, 二宮 崇. (2014.9). ロジスティック回帰の学習におけるパラメータ平均化. 平成26年度 電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集, pp. 242-242.

85. 佐伯 卓哉, 二宮 崇. (2014.9). 英語学習者コーパスとウェブNグラムを用いた文法誤り検出. 平成26年度 電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集, pp. 243-243.

86. 秋山 健人, 二宮 崇. (2014.5). ロジスティック回帰におけるパラメータ平均化. 2014年度人工知能学会全国大会(第28回) 論文集, 3O1-5in, pp. 1-4.

87. 田中 駿, 矢野 裕一朗, 二宮 崇, 高村 大也. (2014.5). BBS要約における整数線形計画法の適用. 2014年度人工知能学会全国大会(第28回) 論文集, 3I3-2, pp. 1-4.

88. 田中 駿, 矢野 裕一朗, 二宮 崇, 高村 大也. (2014.3). 最大被覆モデルを用いた電子掲示板の自動要約. 言語処理学会 第20回年次大会 発表論文集, pp. 500-503.

89. 田中 飛馬, 二宮 崇. (2013.9). 格解析を用いた助詞の表層格変換による統計機械翻訳の高精度化. 平成25年度 電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集, pp. 327-327.

90. Yuji Takesue and Takashi Ninomiya. (2013.6). EHIME Texutual Entailment System Using Markov Logic in NTCIR-10 RITE-2.  In Proceedings of the 10th NTCIR Conference, pp. 507-511, Tokyo, Japan.

91. 岩田 匠, 二宮 崇. (2012.9). カテゴリ毎に異なるナイーブベイズ分類器を用いた大規模評判分析. 平成24年度 電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集, pp. 285-285 (優秀発表賞受賞).

92. 矢野 裕一朗, 二宮 崇. (2012.9). ディリクレ事前分布付き隠れマルコフモデルにおけるスムージング効果の調査. 平成24年度 電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集, pp. 286-286.

93. 二宮 崇. (2012.3). 主辞駆動句構造文法のための同期文法の実現に向けて. 工学ジャーナル, vol.11, pp. 178-183, 愛媛大学工学部.

94. 大井 健吾, 二宮 崇. (2011.9). オンライングラフティングのパラメータ平均化による集合型学習. 平成23年度 電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集, pp. 258-258.

95. 大井 健吾, 二宮 崇. (2011.3). オンライングラフティングのアンサンブル学習. 情報処理学会 第73回全国大会講演論文集, vol. 1, pp. 301-302.

96. 黒澤 雅人, 佐藤 一誠, 松島 慎, 二宮 崇, 中川 裕志. (2010.9). HMMにおけるアンサンブル学習. NLP若手の会 第5回シンポジウム (奨励賞受賞).

97. 江原 遥, 二宮 崇, 清水 伸幸, 中川 裕志. (2010.5). ユーザが知らない語を予測する読解支援システムSocialDictとそのリーダビリティ測定への拡張. 情報処理学会研究報告 自然言語処理 (NL), Vol.2010-NL-196, No.18, pp. 1-7.

98. 江原 遥, 二宮 崇, 清水 伸幸, 中川 裕志. (2010.5). Webページ中のユーザが知らない語を予測する読解支援システム. 2010年度人工知能学会全国大会(第24回) 論文集, 2F1-04, pp. 1-4.

99. 江原遥, 二宮崇, 清水伸幸, 中川裕志. (2010.5). en.newikipedia.org ： 英語版Wikipedia中のユーザが知らない英単語を予測するユーザ参加型読解支援システム. 情報処理学会研究報告Vol.2010-HCI-138 No.4. (学生奨励賞受賞).

100. 松島 慎, 清水 伸幸, 吉田 和弘, 二宮 崇, 中川 裕志. (2010.3). 多クラス識別問題におけるオンライン学習のための厳密なPAアルゴリズム. 情報処理学会創立50周年記念 (第72回) 全国大会講演論文集, vol. 2, pp. 467-468 (学生奨励賞受賞).

101. 江原 遥, 清水 伸幸, 二宮 崇, 中川 裕志. (2010.3). Web文書中のユーザが知らない語を予測する読解支援システム. 情報処理学会創立50周年記念 (第72回) 全国大会講演論文集, vol. 2, pp. 77-78.

102. 江原 遥, 清水 伸幸, 二宮 崇, 中川 裕志. (2010.3). 英語版Wikipediaを対象としたユーザが知らない語を予測する読解支援システム. 言語処理学会 第16回年次大会 発表論文集.

103. 松島 慎, 清水 伸幸, 佐藤 一誠, 二宮 崇, 中川 裕志. (2009.12). SPAアルゴリズムの半教師あり学習への応用. 情報処理学会 数理モデル化と問題解決研究会 研究報告, vol. 2009-MPS-76, no. 21, pp. 1-8.

104. 江原 遥, 二宮 崇, 中川 裕志. (2009.9). Web文書中の単語クリックログの解析から未知単語を予測する語義注釈システム. 情報処理学会 第193回自然言語処理研究会 研究報告, vol. 2009-NL-193, no. 3, pp. 1-7.

105. 江原 遥, 二宮 崇, 中川 裕志. (2009.9). 語義注釈システムの単語クリックログからの言語能力情報の抽出. NLP若手の会 第4回シンポジウム (奨励賞受賞).

106. 松島 慎, 清水 伸幸, 吉田 和弘, 二宮 崇, 中川 裕志. (2009.7). サポートクラスによるPassive-Aggressiveアルゴリズムの多クラス化. 情報処理学会 第192回自然言語処理研究会 研究報告, vol. 2009-NL-192, no. 12, pp. 1-6.

107. 江原 遥, 二宮 崇, 中川 裕志. (2009.3). 機械学習による自動辞書引きを利用した英文の読解支援システム. 言語処理学会 第15回年次大会 発表論文集, pp. 885-888.

108. 松島 慎, 清水 伸幸, 二宮 崇, 中川裕志. (2008.9). 機械学習テンプレートライブラリを用いた英語品詞タガー.NLP若手の会第3回シンポジウム.

109. 江原 遥, 二宮 崇, 中川裕志. (2008.9). ソーシャル辞書：語学学習における協調フィルタリングを用いた学習単語の推薦. NLP若手の会 第3回シンポジウム.

110. 江原 遥, 二宮 崇, 中川裕志. (2008.3). 辞書引き履歴のソーシャル化による学習者支援. 言語処理学会 第14回年次大会併設ワークショップ「教育・学習を支援する言語処理」.

111. 海野 裕也, 二宮 崇, 宮尾 祐介, 辻井 潤一. (2006.3). 機械学習を用いた文脈自由規則の書き換えによる文圧縮. 言語処理学会第12回年次大会発表論文集, pp. 1091-1094.

112. 綱川 隆司, 二宮 崇, 宮尾 祐介, 辻井 潤一. (2004.3). 情報検索のためのトピック適応型単語クラスタリング. 言語処理学会第10回年次大会発表論文集. pp. 21-24.

113. 増田 勝也, 二宮 崇, 宮尾 祐介, 辻井 潤一. (2004.3). 領域代数を用いた構造化テキスト検索の頑健でスケーラブルなモデル. 言語処理学会第10回年次大会発表論文集. pp. 377–380.

114. 大内田 賢太, 吉永 直樹, 二宮　崇, 宮尾 祐介, 辻井 潤一. (2003.3). 語彙化文法における語彙項目の構造的特徴に基づく自動分類. 言語処理学会第9回年次大会論文集. pp. 553–556.

115. 荒木 淳子, 二宮 崇, 牧野 貴樹, 辻井潤一. (2002.5). 経路の方向軸が説明する道順指示の曖昧性. 第16回人工知能学会全国大会.

116. 増田 勝也, 二宮 崇, 辻井潤一. (2002.3). GCL問い合わせ代数による構造化テキストのランク検索. 言語処理学会第8回年次大会発表論文集. pp. 459–462.

117. 吉田 稔, 二宮 崇, 鳥澤 健太郎, 辻井 潤一. (1999.3). 高速FB-LTAGパーザとその並列化. 言語処理学会第5回年次大会発表論文集. 東京. pp. 96–99.

118. Kentaro Torisawa, Takaki Makino, Takashi Ninomiya, Yutaka Mitsuisi, Yuka Tateishi, Kenji Nishida, Yusuke Miyao, Minoru Yoshida and Jun-ichi Tsujii. (1998.5). Practical HPSG Parsers. In Proceedings of JSPS-HITACHI Workshop on New Challenges in Natural Language Processing and its Application, Saitama, Japan, pp. 100–105.

119. 二宮 崇, 鳥澤健太郎, 辻井潤一. (1998.3). 並列HPSGパーザー. 言語処理学会第4回年次大会発表論文集. 福岡. pp. 101–104. 言語処理学会.

120. 二宮 崇, 鳥澤 健太郎, 田浦 健次朗, 辻井 潤一. (1997.1). 並列HPSGパーザーに向けて. 情報処理学会研究会報告. NL(117). pp. 75–81.

Awards

1. 樋上 喜信, 二宮 崇, 甲斐 博, 松浦 真也, 山内 貴光, 尾國 新一 (2023.10). 愛媛大学 学長賞.

2. 吉見 菜那, 梶原 智之, 内田 諭, 荒瀬 由紀, 二宮 崇. (2023.3).  言語処理学会 第29回年次大会 委員特別賞.

3. 森脇 亮, 井原 栄治, 黄木 景二, 小林 千悟, 二宮 崇, 小原 敬士, 松浦 真也, 前原 常弘, 井上 幹生, 鍔本 武久. (2022.10). 愛媛大学 学長賞. 

4. 出口 祥之, 内山 将夫, 田村 晃裕, 二宮 崇, 隅田 英一郎. (2020.12). 情報処理学会 自然言語処理研究会 優秀研究賞受賞.

5. 渡邊 大貴, 田村 晃裕, 二宮 崇, Teguh Bharata Adji. (2020.3) 言語処理学会論文賞 2019年論文賞

6. 黒澤 雅人，佐藤 一誠，松島 慎，二宮 崇，中川 裕志. (2010.9) NLP若手の会第5回シンポジウム 奨励賞

7. 江原 遥, 二宮 崇, 中川 裕志. (2009.9) NLP若手の会第4回シンポジウム 奨励賞

Handbooks

1. 二宮 崇. (2013.9) 34編2章自然言語処理. 電気工学ハンドブック(第7版), オーム社, pp. 1758-1766.

2. 二宮 崇. (2009.12). 単一化文法. 言語処理学事典, 言語処理学会編, 共立出版, pp. 158-159.

3. 二宮 崇. (2009.12). 深い構文解析.  言語処理学事典, 言語処理学会編, 共立出版, pp. 176-177.

4. 二宮 崇. (2009.12). 文法獲得.  言語処理学事典, 言語処理学会編, 共立出版, pp. 182-183.

Review Articles

4. 1. 今村 賢治, 越前谷 博, 江原 暉将, 後藤 功雄, 須藤 克仁, 園尾 聡, 綱川 隆司, 中澤 敏明, 二宮 崇, 王 向莉 (2022.9). 特許機械翻訳の課題解決に向けた機械翻訳技術解説. 自然言語処理, Vol.29, No.3, pp.925-985.

Talks

1. Takashi Ninomiya. (2024.5). Recent Advances in Natural Language Processing and Multimodal Machine Translation. Seminar at Vietnam National University, HCMC, University of Information Technology.

2. 二宮 崇. (2024.3). テキスト生成AI～ChatGPTが開いた新しい世界～. 愛媛赤門会.

3. 二宮 崇. (2023.6). 大規模言語モデルとChatGPT. 愛媛県 拡大部局長会.

4. 二宮 崇. (2023.3). 人工知能と自然言語処理の発展. 令和4年度第2回愛媛大学工学部附属船舶海洋工学センター技術連絡会.

5. 二宮 崇. (2021.10). 人工知能の最前線～深層学習と特許情報処理～. 日本弁理会四国会セミナー.

6. 二宮 崇. (2021.2). AI概論と自然言語処理の産業応用. 第6回四国オープンイノベーションワークショップ.

7. 二宮 崇. (2020.6). 深層学習を用いた自然言語処理技術と画像処理技術の事例紹介. 愛媛大学工学部附属社会基盤iセンシングセンター 第2回仕繰セミナー.

8. 二宮 崇. (2019.7). 機械学習入門. 愛媛大学数学談話会(DSシリーズ).

9. 二宮 崇. (2019.3). 人工知能の最前線～深層学習の衝撃と発展の経緯～ 大洲・喜多経済研究会.

10. Takashi Ninomiya. (2018.10). Project Introduction: Multimodal Context Understanding for Neural Machine Translation. Traitement Sémantique des Données Textuelles (TALSEM) Séminaire, LIMSI, France.

11. 二宮 崇. (2018.5). 人工知能の最前線～深層学習の衝撃～. 今治経済研究会.

12. 二宮 崇. (2018.3). 人工知能と深層学習. 四国総合研究所 社内AI技術勉強会.

13. 二宮 崇. (2018.2). 人工知能の最前線～深層学習の衝撃と発展の経緯、深層学習でできること／できないこと～. 昭和会 平成30年2月例会.

14. 二宮 崇. (2017.10). シンボルグラウンディングに関する研究調査と愛媛大学での取り組み. 言語処理・計算言語学研究会, 甲南大学.

15. 二宮 崇. (2017.9). シンボルグラウンディングと自然言語処理. 「all-words WSD システムの構築及び分類語彙表と岩波国語辞典の対応表作成への利用」研究発表会 招待講演, 茨城大学.

16. 二宮 崇. (2017.7). 3年先を見据えたAI～機械学習と深層学習～. 愛媛ニアショア開発協議会 創立5周年通常総会・講演会.

17. 二宮 崇. (2016.3). あなたの知らない地方国立大学. 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」.

18. 二宮 崇. (2013.7). 文法開発の方法論について. 東京大学創造情報学専攻セミナー(実践工房).

19. 二宮 崇. (2011.10). HPSG 構文解析とスーパータガー. 愛媛大学数学談話会.

20. 二宮 崇, 宮尾祐介. (2007.3). 自然言語処理における文法開発の軌跡と展望. 言語処理学会第13回年次大会チュートリアル講演.

Other Articles

1. 二宮 崇, 中谷 祐貴, 梶原 智之. (2023.9). ニューラル機械翻訳のための強化学習における様々な評価指標報酬の調査. Japio YEAR BOOK 2023, pp. 234-241.

2. 二宮 崇. (2021.12). AAMT長尾賞と学生奨励賞の紹介. 自然言語処理, Vol. 28, No. 4, 賛助会員記事, pp. 1342-1348.

3. 出口 祥之, 内山 将夫, 田村 晃裕, 二宮 崇, 隅田 英一郎. (2021.11). ニューラル機械翻訳のためのバイリンガルサブワード分割の研究. Japio YEAR BOOK 2021, pp. 276-284.

4. 二宮 崇, 西原 哲郎, 田村 晃裕, 表 悠太郎, 中山 英樹. (2020.11). マルチモーダルニューラル機械翻訳のための教師付き視覚的注意の研究. Japio YEAR BOOK 2020, pp. 272-281.

5. 二宮 崇, 表 悠太郎, 出口 祥之, 田村 晃裕. (2019.11). 機械翻訳のための係り受け構造に基づくトランスフォーマーモデルの研究. Japio YEAR BOOK 2019, pp. 280-287.

6. 二宮 崇. (2017.10.16). 経済えひめ流 AI活用で効率化. 愛媛新聞朝刊, AIに関するコメント.

7. 二宮 崇. (2017.7). 第55回 産学連携で地域経済をパワーアップ! AIを活用する社会を目指して ～ 愛媛大学工学部の取り組み ～. 松山商工会議所 所報 No. 708, pp.13-13.

8. 横山晶一, 梶博行, 二宮 崇. (2013.10). シンポジウム報告 第14回機械翻訳サミット (Machine Translation Summit XIV) および第5回特許翻訳ワークショップ (The 5th Workshop on Patent Translation) 参加報告. AAMTジャーナル, No.54, pp.39-43, アジア太平洋機械翻訳協会 (AAMT).

9. 二宮 崇. (2011.12). シーズ(研究成果)探訪 vol.81, データの自動分類とテキストの構文解析―高速化と高精度化― 自動的に特徴を学習するオンライン学習と言語学的文法に基づく構文解析. 月刊愛媛ジャーナル vol.25 no.7, pp.80-82.

10. 二宮 崇, 横山晶一. (2011.12). シンポジウム報告 MT Summit XIII参加報告. AAMTジャーナル, No.50, pp.2-3, アジア太平洋機械翻訳協会 (AAMT).

Thesis

• Takashi Ninomiya. (2001.3). Parallel Parsing and Robust Processing within Unification Based Grammar Formalism. Ph.D Thesis, The University of Tokyo [東京大学 博士(理学) 2001年3月29日]

• Takashi Ninomiya. (1998.3). Parallel HPSG Parser. A master thesis submitted to Department of Information Science, Graduate School of Science, University of Tokyo.

• Takashi Ninomiya. (1996.3). Lexical Preference Acquisition Based on Probabilistic Horn Constraint System (PHoCS). A senior thesis submitted to Department of Information Science, Faculty of Science, University of Tokyo.