• March 16, 2022
• presentation

Presentation at NLP 2022

We made the following two presentations at NLP 2022!

D3:心理言語学・認知モデリング 　　3月15日(火) 15:20-17:00 Zoom

• D3-4 情報量に基づく日本語項省略の分析
  ○石月由紀子 (東北大), 栗林樹生 (東北大/Langsmith), 松林優一郎 (東北大/理研), 大関洋平 (東大/理研)

E4:教育応用(2) 　　3月15日(火) 17:20-19:00 Zoom

• E4-1 記述式答案自動採点における確信度推定とその役割
  ○舟山弘晃, 佐藤汰亮, 松林優一郎 (東北大/理研), 水本智也 (フューチャー/理研), 鈴木潤, 乾健太郎 (東北大/理研)

• Nov. 8, 2021
• presentation

Presentation at EMNLP 2021

Konno-san made a presentation for the following paper at the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2021) main conference.

Pseudo Zero Pronoun Resolution Improves Zero Anaphora Resolution
Ryuto Konno, Shun Kiyono, Yuichiroh Matsubayashi, Hiroki Ouchi and Kentaro Inui

Paper DOI: https://arxiv.org/abs/2104.07425
Presentation
Poster:konno-poster-emnlp2021
Code:GitHub

• Sept. 1, 2021
• presentation

Presentation at YANS2021

Ishizuki-san made a presentation at The 16th Symposium of Young Researcher Association for NLP Studies (YANS)

[P4-10] 情報量に基づく日本語項省略の分析
○石月由紀子（東北大），栗林樹生（東北大/Langsmith），松林優一郎（東北大/理研），大関洋平（東大/理研）

• March 19, 2021
• paper
• presentation

Presentations at NLP 2021

We made the following three presentations at NLP 2021.

• D4-3　項目採点技術に基づいた和文英訳答案の自動採点 ○菊地正弥, 尾中大介, 舟山弘晃, 松林優一郎, 乾健太郎 (東北大/理研)
• C9-4 事前学習とfinetuningの類似性に基づくゼロ照応解析 ○今野颯人 (東北大), 清野舜 (理研/東北大), 松林優一郎 (東北大/理研), 大内啓樹 (理研), 乾健太郎 (東北大/理研)
• WS3-6 実用的な自動採点のための確信度推定と根拠事例の提供 ○舟山弘晃（東北大/理研），王天奇（東北大/理研），松林優一郎（東北大/理研），水本智也（フューチャー/理研），佐藤汰亮（東北大/理研），鈴木潤（東北大/理研），乾健太郎（東北大/理研）