書籍

論文誌

国際会議・プレプリント

• Riku Arakawa, Sosuke Kobayashi, Yuya Unno, Yuta Tsuboi, Shin-ichi Maeda.
  DQN-TAMER: Human-in-the-loop reinforcement learning with intractable feedback.
  arXiv:1810.11748 [arXiv]
• Shinji Watanabe, Takaaki Hori, Shigeki Karita, Tomoki Hayashi, Jiro Nishitoba, Yuya Unno, Nelson Enrique Yalta Soplin, Jahn Heymann, Matthew Wiesner, Nanxin Chen, Adithya Renduchintala, Tsubasa Ochiai.
  ESPnet: End-to-End Speech Processing Toolkit.
  INTERSPEECH 2018. September 2018. [arXiv][site]
• Jun Hatori, Yuta Kikuchi, Sosuke Kobayashi, Kuniyuki Takahashi, Yuta Tsuboi, Yuya Unno, Wilson Ko, Jethro Tan.
  Interactively Picking Real-World Objects with Unconstrained Spoken Language Instructions.
  ICRA 2018. May 2018. [arXiv][Video][site] Best Paper Award on Human-Robot Interaction
• Ryosuke Okuta, Yuya Unno, Daisuke Nishino, Shohei Hido, Crissman Loomis.
  CuPy: A NumPy-Compatible Library for NVIDIA GPU Calculations.
  LearningSys 2017. December 2017. [Link][site]
• Daisuke Okanohara, Shohei Hido, Nobuyuki Kubota, Yuya Unno, Hiroshi Maruyama.
  Krill: An Archtecture for Edge-Heavy Data.
  Third Workshop on Architectures and Systems for Big Data (ASBD 2013), June 2013.
• Yuta Tsuboi, Hiroshi Kanayama, Masaki Ohno, Yuya Unno.
  Syntactic Difference Based Approach for NTCIR-9 RITE Task.
  NTCIR-9. December 2011. [Link] Best score in the Japanese MC and Entrance exam subtask.
• Yuta Tsuboi, Yuya Unno, Hisashi Kashima, Naoaki Okazaki.
  Fast Newton-CG Method for Batch Learning of Conditional Random Fields.
  AAAI 2011. August 2011. [Link]
• Risa Nishiyama, Yuta Tsuboi, Yuya Unno, Hironori Takeuchi.
  Feature-Rich Information Extraction for the Technical Trend-Map Creation.
  NTCIR-8. pp. 318-324. June 2010. [Link] Best score in the Japanese Technical Trend-Map Creation subtask.
  
• Yuya Unno, Takashi Ninomiya, Yusuke Miyao, Jun'ichi Tsujii.
  Trimming CFG Parse Trees for Sentence Compression Using Machine Learning Approaches.
  COLING/ACL 2006 Poster. pp. 850-857, July 2006. [Link][poster]
  

国内会議

• 海野 裕也, 坪井 祐太.
  ロボットへの教示手段としての言語処理の課題.
  NLP2020, March 2020.
• 羽鳥 潤, 菊池 悠太, 小林 颯介, 高橋 城志, 坪井 祐太, 海野 裕也, Wilson Ko, Jethro Tan.
  実世界におけるインタラクティブな物体指示.
  NLP2018, March 2018.
• 小林 颯介, 海野 裕也, 福田 昌昭.
  再帰型ニューラルネットワークを用いた対話破綻検出と言語モデルのマルチタスク学習.
  SIG-SLUD75, October 2015.
• 丸山 宏, 岡野原 大輔, 比戸 将平, 海野 裕也, 久保田 展行.
  Krill: エッジ・ヘビー・データ時代のアーキテクチャ.
  電子情報通信学会2013年ソサイエティ大会, September 2013.
  
• 成澤 克麻, 比戸 将平, 海野 裕也, 松井 くにお, 鈴木 隆一, 田代 光輝, 丸山 宏.
  NIFTY-Serveにおけるフォーラムデータの分析.
  情報社会学会知識共有コミュニティワークショップ, November 2012.
• 堀口 裕正, 岡田 千春, 阿南 誠, 海野 裕也, 伏見 清秀, 村中 光.
  機械学習を用いたレセプトデータの主傷病分類の精度検討.
  第32回 医療情報学連合大会, November 2012. [Link]
• 小柳 光生, 吉田 一星, 海野 裕也, 新城 靖.
  LOUDSトライのオンライン構築のためのブルームフィルタ構築法
  第23回 コンピュータシステム・シンポジウム (ComSys 2011), November 2011. [Link]
• 対馬 かなえ, 阿部 厳, 岩田 陽一, 渡部 源太郎, 海野 裕也, 徳永 拓之.
  水族館図鑑アプリケーションと画像認識エンジン.
  第4回楽天研究開発シンポジウム, November 2011. [Link]
• 岡野原 大輔, 海野 裕也, 上西 康太, 小田 哲.
  大規模分散リアルタイム機械学習を支える技術と今後の展望.
  第4回Webとデータベースに関するフォーラム(WebDB Forum 2011), November 2011.
• 海野 裕也, 岡野原 大輔.
  N-gram統計量からの係り受け情報の復元.
  NLP若手の会　第6回シンポジウム. 発表10. September 2011. [poster] 奨励賞
• 海野 裕也, 坪井 祐太.
  頻出文脈に基づく分野依存入力支援.
  言語処理学会第17回年次大会(NLP2011). pp. 1107-1110, March 2011. [pdf][slide]
• 坪井 祐太, 海野 裕也, 鹿島 久嗣, 岡崎 直観.
  Newton-CG法による条件付き確率場のバッチ学習.
  言語処理学会第17回年次大会(NLP2011). pp. 73-76, March 2011. [Link]
  
• 海野 裕也, 坪井 祐太.
  文字列検索結果に対するコンパクトな文脈集合の高速抽出.
  NLP若手の会　第5回シンポジウム. 発表7. September 2010. [Link][poster][slide]
  
• 海野 裕也, 那須川 哲哉.
  言語横断テキストマイニング.
  人工知能学会全国大会（第24回） (JSAI2010). 3A4-1. June 2010. [Link]
  
• 海野 裕也, 坪井 祐太.
  係り受け周辺確率に基づく文節間距離.
  言語処理学会第16回年次大会 (NLP2010). pp.23-26, March 2010. [Link]
  
• 那須川 哲哉, 海野 裕也, 村上 明子.
  機器の不具合を記述した日本語と英語のコーパスにおけるオノマトペ.
  言語処理学会第16回年次大会 (NLP2010). pp.154-157, March 2010. [Link]
  
• 那須川 哲哉, Daniel Andrade, 海野 裕也, 村松 祐希, 山本 和英.
  言語横断テキストマイニングのための翻訳対抽出.
  言語処理学会第15回年次大会 (NLP2009). pp.108-111, March 2009. [Link]
  
• 海野 裕也, 宮尾 祐介, 辻井 潤一.
  自動獲得された言い換え表現を使った情報検索.
  言語処理学会第14回年次大会 (NLP2008). pp.123-126, March 2008. [pdf][slide(pptx)]
  
• 海野 裕也, 二宮 崇, 宮尾 祐介, 辻井 潤一.
  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 (NLP2006). pp. 1091-1094, March 2006. [pdf][slide(ppt)]
  

記事，セミナー

• 海野 裕也.
  深層学習時代の自然言語処理ビジネス.
  DLLAB言語・音声ナイト. April 2018. [slide]
• 海野 裕也.
  PFNにおけるセミナー活動.
  言語処理研究者・技術者の育成と未来への連携WS.  March 2018. [slide]
• 海野 裕也.
  Chainerで加速する深層学習とフレームワークの未来.
  NVIDIA GTC Japan 2017. December 2017. [slide]
• 海野 裕也.
  
• 進化するChainer.
  Chainer x Azureクラウド 深層学習 交流会. May 2017. [slide]
• 海野 裕也.
  予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル.
  BigData Conference 2017 Spring. April 2017. [slide] 
• 海野 裕也.
  深層学習フレームワーク.Chainerとその進化.
  Intel AI Day. April 2017. [slide]
• 海野 裕也, 岡崎 直観, 西川 仁, 中澤 敏明.
  NLP 若手の会.
  人工知能 vol. 32, no. 2. March 2017.
• 海野 裕也.
  深層学習による機械とのコミュニケーション.
  DeNA TechCon. February 2017. [slide] 
• 海野 裕也.
  深層学習の産業への応用.
• 第9回 総合科学を考えるセミナー「深層学習、スマート革命、時代はAIへ」@東北大学. October 2016. [site]
• 海野 裕也.
  深層学習フレームワークChainer と行列演算ライブラリCuPy.
  JNNS時限研究会「ニューラルネットワークの温故知新」. September 2016. [site]
• 海野 裕也.
  最先端NLP勉強会.“Learning Language Games through Interaction”..
  第8回 最先端NLP勉強会. September 2016. [slide]
• 海野 裕也.
  Chainerの紹介と.自然言語処理への応用.
  DeepLearningの基礎と最新動向. September 2016.
• 海野 裕也.
  予測型戦略を知るための.機械学習チュートリアル.
  D3 WEEK 2016. July 2016. [site]
• 海野 裕也.
  深層機械学習における.開発プロセス.
  MLEP勉強会. July 2016.
• 海野 裕也.
  
• Chainer, Cupy入門.
  
• Chainer Meetup #3. July 2016. [slide]
• 海野 裕也.
  深層学習フレームワークChainerと行列演算ライブラリCuPy..
  情報処理学会連続セミナー 第1回 実世界に埋め込まれる人工知能. June 2016. [site]
• 海野 裕也.
  言語と知識の深層学習.
  
• 電子通信学会東海支部 専門講習会. March 2016. [site]
• 海野 裕也.
  Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用.
  Chainer Meetup #2. March 2016. [slide]
• 海野 裕也.
  
• 深層学習フレームワークChainerの特徴.
  
• 第5回 産総研人工知能セミナー「深層学習フレームワーク」. March 2016. [slide]
• 海野 裕也.
  
• 子供の言語獲得と機械の言語獲得.
  PFIセミナー. March 2016. [slide]
• 海野 裕也.
  NIPS2015読み会「End-To-End Memory Networks」.
  NIPS2015読み回. January 2016. [slide]
• 海野 裕也.
Chainer入門と最近の機能.
Chainer Meetup #1. December 2015. [slide]
• 海野 裕也.
  Chainerの使い方と.自然言語処理への応用.
  WebDB forum 2015. November 2015. [slide]
• 海野 裕也.
  「Deep Learningの基礎と最新動向」第5講 自然言語処理への応用.
  日本情報技術センター. September 2015.
• 海野 裕也.
  知識の深層学習.
  認知科学会サマースクール. September 2015. [slide]
• 海野 裕也.
  ビッグデータ活用のための分析手法　－機械学習－.
  電気評論2015年夏季夏季増刊号. [link]
• 海野 裕也.
  企業における自然言語処理技術利用の最先端.
  統計数理研究所オープンハウス. June 2015. [slide]
• 海野 裕也.
  「知識」のDeep Learning.
  PFIセミナー. June 2015. [slide]
• 海野 裕也.
  自然言語処理@春の情報処理祭.
  春の情報処理祭@京都. March 2015. [slide]
• 海野 裕也, 熊崎 宏樹.
  OSSに見るITの最新動向：3．大規模データ解析を支えるOSS技術.
  情報処理. Vol.56 No.3. pp. 240-247. February 2015. [link]
• 海野 裕也.
  ピーFIの研究開発現場.
  白ヤギ勉強会（第10回）. February 2015. [slide]
• 海野 裕也.
  
• 深層学習時代の自然言語処理.
  第42回 データマイニング+Web@東京. January 2015. [slide]
• 海野 裕也.
  人工知能技術のこれまでとこれから.
  技術評論社 新春特別企画. January 2015. [link]
• 海野 裕也.
  EMNLP2014読み会 "Efficient Non-parametric Estimation of Multiple Embeddings per Word in Vector Space".
  EMNLP2014読み会 @PFI. November 2014. [slide][ustream]
• 海野 裕也.
  企業における自然言語処理技術の活用の現場.
  言語学・自然言語処理合同勉強会 第8回合同勉強会 @国立情報学研究所. October 2014. [link]
• 海野 裕也.
  企業における自然言語処理技術の活用の現場.
  情報処理学会東海支部主催講演会 @名古屋大学.  October 2014. [slide][link]
• 海野 裕也.
  表現学習時代の生成語彙論ことはじめ.
  PFIセミナー. October 2014. [slide][ustream]
• 海野 裕也.
  形態素列パターンマッチャー.MIURAをつくりました.
  DSIRNLP #6. October 2014. [slide]
• 海野 裕也.
  ACL2014読み会 “How to make words with vectors: Phrase generation in distributional semantics”.
  ACL2014読み会 @PFI. July 2014. [slide]
• 海野 裕也.
  Jubatusにおける機械学習のテスト.
  Machine Learning Casual Talks #1 @Cookpad. June 2014. [slide]
• 海野 裕也.
  Jubatus：オンライン機械学習向け分散処理フレームワーク.
  映像情報メディア学会学会誌. p. 414, May 2014. [link]
• 海野 裕也.
  Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~.
  PFIセミナー. February 2014. [slide][ustream]
• 海野 裕也.
  NIPS2013読み会: Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality.
  NIPS2013読み会. January 2014. [slide]
• 海野 裕也.
  ICML2013読み会 ELLA: An Efficient Lifelong Learning Algorithm.
  ICAML2013読み会. July 2013. [slide]
• 海野 裕也.
  機械学習チュートリアル.
  Jubatus Casual Talks #1. June 2013. [slide]
• 海野 裕也.
  Twitter分析のためのリアルタイム分析基盤@第4回Twitter研究会.
  第4回Twitter研究会. May 2013. [slide][ustream]
• 海野 裕也.
  情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜.
  PFIセミナー. May 2013. [slide][ustream]
• Jubatus Team.
  第1回 Jubatusハンズオン.
  [slide]
• 海野 裕也.
  言語資源と付き合う.
  PFIセミナー. June 2013. [slide][ustream]
• 海野 裕也.
  Jubatusにおける大規模分散オンライン機械学習.
  先端金融テクノロジー研究会, June 2012. [slide]
• 海野 裕也.
  Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション.
  第17回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京, May 2012. [slide]
• 海野 裕也.
  Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション.
  第9回自然言語処理勉強会, February 2012. [slide]
• Issei Yoshida, Yuya Unno, Yuta Tsuboi.
  Combinatorial Analysis for Efficient Distributed Top-K Keyword Aggregation.
  IBM Research Report, February 2012. [link]
  
• 海野 裕也.
  Jubatusの紹介.
  第6回さくさくテキストマイニング. December 2011. [slide][ustream]
• 海野 裕也.
  Jubatusにおける大規模分散オンライン機械学習.
  大規模データ処理勉強会. December 2011. [slide]
• 海野 裕也.
  Jubatusの特徴量変換と線形分類器の仕組み.
  Jubatus Workshop. November 2011. [slide][youtube1, 2, 3]
• 海野 裕也.
  形態素解析の過去・現在・未来.
  PFIセミナー. October 2011. [slide][ustream]
• 海野 裕也.
  ACL2011読み会 Exploiting Web-Derived Selectional Preference to Improve Statistical Dependency Parsing.
  ACL2011読み会@サイボウズ・ラボ. September 2011. [slide]
• 海野 裕也.
  統計的係り受け解析入門.
  自然言語処理勉強会@東京, Nov 2010. [slide]
  
• 海野 裕也, 中村 大賀.
  自然言語処理技術によるテスト・ケース文書の自動分類手法.
  IBM ProVision Spring 2010, No. 65. pp. 86-91, May 2010. [Link]
  
• 天野 仁史, 舘野 祐一, 川崎 有亮, 小飼 弾, arton, 田中 孝太郎, 国分 裕, 山本 有悟, 海野 裕也, nanto_vi, cho45, 久井 亨.
  まるごとJavaScript & Ajax ! Vol.1.
  インプレスジャパン. 2007. [amazon]

講義，授業