発表論文

Journals

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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 (SDM10), pp. 303-314, Columbus, Ohio, USA.
  9. 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.
  10. 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-09), pp. 603-611, Athens, Greece.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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.
  15. 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, pp. 850-857, Sydney, Australia.
  16. 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.
  17. 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.
  18. 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.
  19. 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.
  20. 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. pp. 58–60, Edmonton, Canada.
  21. 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 (EACL) companion volume. pp. 127–130, Budapest, Hungary.
  22. 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.
  23. 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.
  24. 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.
  25. 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.
  26. 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.
  27. 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.
  28. 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.
  29. 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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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.
  15. 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.
  16. 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.
  17. 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.
  18. 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.
  19. 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.
  20. 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.
  21. 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.
  22. 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.
  23. 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.
  24. 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).
  25. 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.
  26. 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.
  27. 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.
  28. 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.
  29. 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).
  30. 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.
  31. 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.
  32. 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).
  33. 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).
  34. 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.
  35. 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.
  36. 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.
  37. 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.
  38. 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).
  39. 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.
  40. 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.
  41. 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.
  42. 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.
  43. 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」.
  44. 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.
  45. 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.
  46. 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.
  47. 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.
  48. 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.
  49. 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.
  50. 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.
  51. 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.
  52. 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.
  53. 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.

 

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.

Talks

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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」.
  8. 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).
  9. 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.
  10. 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 (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.
  2. 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.
  3. 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).
  4. 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.
  5. 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.