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About
Hitomi Yanaka / 谷中 瞳 CV, researchmap, researchgate, ORCiD
Lecturer, Excellent Young Researcher at the University of Tokyo
Visiting Researcher at Riken
Part-time Lecturer at Ochanomizu University
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻
講師（卓越研究員）
理化学研究所革新知能統合研究センター 客員研究員お茶の水女子大学文理融合AI・DSセンター 非常勤講師
Research Interests:
Natural Language Processing, Artificial Intelligence
Especially, Natural Language Inference!
Certifications:
Ph.D in Engineering
Information Security Specialist
Applied Information Technology Engineer
Fundamental Information Technology Engineer
Affiliations:
University of Tokyo Future Faculty Program
言語処理学会 編集委員、プログラム委員
情報処理学会自然言語処理研究会 運営委員
国立国語研究所共同研究プロジェクト
対照言語学の観点から見た日本語の音声と文法 共同研究員News
令和2年度東京大学卓越研究員に採択され、4月から情報理工学系研究科・本郷キャンパスに、独立して研究室（研究室のHPはこちら）を立ち上げました。
2022.8. Our journal paper "Compositional Evaluation on Japanese Textual Entailment and Similarity" is accepted by Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL)!
2022.6. My article "Dreaming of AI that Talks Just Like a Human Being" was published in the web magazine Rigaku-ru of the school of science, the University of Tokyo.
2022.6. My paper "A Hybrid Approach of Distributional Semantics and Event Semantics for Telicity" is accepted by Springer book series: Studies in Computational Intelligence, Logic and Algorithms in Computational Linguistics 2021 book chapter!
2022.6. Our three papers are accepted by NALOMA@ESSLLI2022!2022.4. Our two papers "Logical Inference for Counting on Semi-structured Tables" and "Compositional Semantics and Inference System for Temporal Order based on Japanese CCG " are accepted by ACL-SRW2022!
2022.4. 2022年度春学期は東京大学の情報論理、計算言語学、深層学習（Deep learning基礎講座、特別講師）の講義を担当します。
2022.1 Serving as a PC member for the 3rd workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA)@ESSLLI2022Education
Ph.D in Engineering
September 2018
Department of Systems Innovation,
School of Engineering,
the University of Tokyo
Keyword: Semantic Textual Similarity,
Recognizing Textual EntailmentMaster in Engineering
March 2013
Department of Chemical System Engineering,
School of Engineering,
the University of Tokyo
Keyword: Total Quality Management(TQM)Work Experiences
Lecturer (tenured)
April 2021-
Yanaka Laboratory,
Department of Computer Science,
Graduate School of Information Science and Technology,
the University of TokyoVisiting Researcher
May 2021-
RIKEN AIP, Natural language understanding team
Part-time Lecturer
November 2018-
Center for Interdisciplinary AI and Data Science,
Ochanomizu UniversityResearcher
October 2018-March 2021
RIKEN AIP, Natural language understanding team
Visiting researcher
November 2018-December 2018
at Center for Language and Cognition
University of Groningen, Netherlands
Affiliated Researcher
October 2015-September 2018
School of Engineering,
the University of Tokyo
Affiliated Researcher
June 2017-September 2018
at Center of Simulation Sciences in Ochanomizu University
Application Engineer
April 2013-December 2015
Japanese IT Company
development of patent search engine and web application for patent visualization
Publications
Journal papers（査読あり論文誌）
Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Compositional Evaluation on Japanese Textual Entailment and Similarity (arXiv, data), Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL), to appear, 2022.
谷中瞳, 峯島宏次, Pascual Martinez-Gomez, 戸次大介, 自然演繹に基づく論理推論の文間類似度学習・含意関係認識への応用. 自然言語処理, Vol.25 No.3, pp.295-324, (2018.6).Refereed conference papers（査読あり国際会議）
Akiyoshi Tomihari and Hitomi Yanaka, Logical Inference System with Text-to-Image Generation for Phrase Abduction, Proceedings of the 19th International Workshop on Logic and Engineering of Natural Language Semantics (LENLS19), (2022.10).
Hitomi Yanaka, Do Humans and Neural Networks Consistently Capture Imperfective Paradox?, the ESSLLI2022 Workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA2022), (2022.8).
Tomoya Kurosawa, Hitomi Yanaka, Numerical Inference between Semi-structured Tables and Texts, the ESSLLI2022 Workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA2022), (2022.8).
Tomoki Sugimoto, Hitomi Yanaka, Logical Inference System for Temporal Order based on Japanese CCG, the ESSLLI2022 Workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA2022), (2022.8).
Kana Koyano, Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Annotating Japanese Numeral Expressions for a Logical and Pragmatic Inference Dataset, Proceedings of the Eighteenth Joint ACL-ISO Workshop on Interoperable Semantic Annotation with LREC2022, Marseille, France, (2022.6).
Tomoya Kurosawa, Hitomi Yanaka, Logical Inference for Counting on Semi-structured Tables (arXiv, data&code), Proceedings of the ACL2022 Student Research Workshop (SRW), Dublin, Ireland, (2022.5).
Tomoki Sugimoto, Hitomi Yanaka, Compositional Semantics and Inference System for Temporal Order based on Japanese CCG (arXiv, data&code), Proceedings of the ACL2022 Student Research Workshop (SRW), Dublin, Ireland, (2022.5).
Hitomi Yanaka, Towards Compositional Semantics and Inference System for Telicity, Proceedings of Logic and Algorithms in Computational Linguistics 2021 (LACompLing2021), online, (2021.12).
Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Assessing the Generalization Capacity of Pre-trained Language Models through Japanese Adversarial Natural Language Inference, Proceedings of the 2021 EMNLP Workshop BlackboxNLP: Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP, (data&code, poster), online, (2021.11).
Mana Ishida, Hitomi Yanaka, Daisuke Bekki, Compositional Semantics for Compound Words in Medical Case Retrieval, Proceedings of the 18th International Workshop on Logic and Engineering of Natural Language Semantics (LENLS18), online, (2021.11).Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Kentaro Inui, SyGNS: A Systematic Generalization Testbed Based on Natural Language Semantics (arXiv, data&code), Findings of the Joint Conference of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (ACL-IJCNLP2021), online, (2021.8).
Masato Mita, Hitomi Yanaka, Do Grammatical Error Correction Models Realize Grammatical Generalization? (arXiv), Findings of the Joint Conference of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (ACL-IJCNLP2021), online, (2021.8).
Yu Izumi, Hiromi Arai, Hitomi Yanaka, Katsuhito Nakasone, Heechul Ju, Abusive Tweets in Japanese during the COVID-19 pandemic, the 3rd International Workshop HATE SPEECH IN ASIA AND EUROPE Pandemic, Fear, and Hate, online, (2021.8).
Riko Suzuki, Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Building a Video-and-Language Dataset with Human Actions for Multimodal Logical Inference (arxiv), Proceedings of the 2021 IWCS Workshop Beyond Language: Multimodal Semantic Representations (MMSR2021), online, (2021.6).Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Kentaro Inui, Exploring Transitivity in Neural NLI Models through Veridicality (arXiv, data&code, poster), Proceedings of the 16th conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL2021), online, (2021.4).
Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Kentaro Inui, Do Neural Models Learn Systematicity of Monotonicity Inference in Natural Language? (arXiv, data&code), Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2020), online, (2020.7).Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Kentaro Inui, Satoshi Sekine, Lasha Abzianidze and Johan Bos, Can neural networks understand monotonicity reasoning? (arXiv, data), Proceedings of the 2019 ACL Workshop BlackboxNLP: Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP, Florence, Italy, (2019.8).
Riko Suzuki, Hitomi Yanaka, Masashi Yoshikawa, Koji Mineshima and Daisuke Bekki, Multimodal Logical Inference System for Visual-Textual Entailment (arXiv, code), Proceedings of the ACL2019 Student Research Workshop (SRW), Florence, Italy, (2019.7).
Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Kentaro Inui, Satoshi Sekine, Lasha Abzianidze and Johan Bos, HELP: A Dataset for Identifying Shortcomings of Neural Models in Monotonicity Reasoning (arXiv, data&code), Proceedings of the 8th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM2019) with NAACL-HLT2019, Minneapolis, USA, (2019.6).
Riko Suzuki, Hitomi Yanaka, Masashi Yoshikawa, Koji Mineshima and Daisuke Bekki, Towards Building a Logical Inference System for Image Retrieval, Proceedings of the NAACL-HLT2019 workshop on Shortcomings in Vision and Language (SiVL2019), Minneapolis, USA, (2019.6).
Kana Manome, Masashi Yoshikawa, Hitomi Yanaka, Pascual Martínez-Gómez, Koji Mineshima and Daisuke Bekki, Neural sentence generation from formal semantics, Proceedings of the 11th International Conference on Natural Language Generation (INLG2018), Tilburg, Netherlands, (2018.11).
Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Pascual Martinez-Gomez, and Daisuke Bekki, Towards Understanding Bilingual Textual Entailment and Similarity, Proceedings of the ESSLLI2018 Workshop on NLP in the Era of Big Data, Deep Learning, and Post Truth, Sofia, Bulgaria, 【best paper award】(2018.8).
Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Pascual Martinez-Gomez, and Daisuke Bekki, Acquisition of Phrase Correspondences using Natural Deduction Proofs (arXiv, code), Proceedings of the 16th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT2018), New Orleans, Louisiana, (2018.6).
Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Pascual Martinez-Gomez, and Daisuke Bekki, Determining Semantic Textual Similarity using Natural Deduction Proofs (arXiv, code), Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2017), Copenhagen, Denmark, (2017.9).
Hitomi Yanaka and Yukio Ohsawa, Clustering Documents on Case Vectors Represented by Predicate-argument Structures - Applied for Eliciting Technological Problems from Patents -, Proceedings of the 11th International Symposium Advances in Artificial Intelligence and Applications (AAIA2016), FedCSIS, Gdansk, Poland, (2016.9).
Hitomi Yanaka and Yukio Ohsawa, Clustering Documents Using Structural Similarity Based on Case Sets -Applied for Technological Problems from Patents-, Proceedings of the 2nd European Workshop on Chance Discovery and Data Synthesis in conjunction with the 20th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI2016), Hague, Netherlands, (2016.8).
Domestic conference papers（国内発表）
井上裕太, 谷中瞳. 共起確率を用いた構文木の自動選択による推論システムの改善. NLP若手の会第17回シンポジウム, (2022.8).
黒澤友哉, 谷中瞳. 半構造化表データとテキスト間の数量比較に関する論理推論. 人工知能学会第36回全国大会【学生奨励賞】, (2022.6).
杉本智紀, 谷中瞳. 時間的順序を考慮した日本語論理推論システムの構築. 人工知能学会第36回全国大会, (2022.6).
石田真捺, 谷中瞳, 戸次大介. 日本語症例テキストの複合語解析と論理推論. 人工知能学会第36回全国大会, (2022.6).谷中瞳, 峯島宏次. JaNLI: 日本語の言語現象に基づく敵対的推論データセット. 言語処理学会第28回年次大会ワークショップ日本語における評価用データセットの構築と利用性の向上 (JED2022), (2022.3) (slide).
小谷野華那, 谷中瞳, 峯島宏次, 福田浩司, 橋爪宏典, 戸次大介. 供述調書に現れる数量表現の推論テストセットの構築. 言語処理学会第28回年次大会, (2022.3).
谷中瞳, 峯島宏次. JSICK: 日本語構成的推論・類似度データセットの構築. 人工知能学会第35回全国大会, (2021.6).
石田真捺, 谷中瞳, 馬目華奈, 戸次大介. 論理推論による症例検索に向けた日本語症例テキストの複合語解析の試案. 人工知能学会第35回全国大会, (2021.6).
小谷野華那, 鈴木莉子, 春田和泉, 谷中瞳, 戸次大介. 実テキストにおける数量表現の含意関係認識に向けて. 人工知能学会第35回全国大会, (2021.6).
横関茉衣, 村上夏輝, 鈴木莉子, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介.マルチモーダル推論のための動画アクションデータセットの構築. 人工知能学会第35回全国大会, (2021.6).
谷中瞳, 峯島宏次, 乾 健太郎. ニューラルネットが学習する意味表現は体系性を持つか. 言語処理学会第27回年次大会, (2021.3).
荒井ひろみ, 和泉悠, 朱喜哲, 仲宗根勝仁, 谷中瞳. ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチ検出に向けた日本語データセット構築の試案. 言語処理学会第27回年次大会, (2021.3).三田雅人, 谷中瞳. 文法誤り訂正モデルは訂正に必要な文法を学習しているか. 言語処理学会第27回年次大会, (2021.3). (slide)
三田雅人, 谷中瞳. 文法誤り訂正モデルは文法知識を汎化しているか. NLP若手の会第15回シンポジウム, (2020.9).
谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介, 乾 健太郎. ニューラルネットワークによる自然言語推論の可能性. 人工知能学会第34回全国大会【優秀賞】, (2020.6).大西舞子, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介. CCGと定理証明器による自然言語の時間関係認識. 人工知能学会第34回全国大会, (2020.6).
谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介, 乾 健太郎. ニューラルネットは自然言語推論の体系性を学習するか. 言語処理学会第26回年次大会, (2020.3).
谷中瞳, 峯島宏次, 山田彬尭, 山口悠, 窪田悠介, Lasha Abzianidze, Johan Bos. 多言語統語・意味情報コーパスParallel Meaning Bank日本語版の構築. 言語処理学会第26回年次大会, (2020.3). (slide)
高橋諒, 井之上直也, 谷中瞳, 乾 健太郎. 知識ベースとテキストの構成的同時学習. 言語処理学会第26回年次大会, (2020.3).
伊藤美賀, 佐藤七海, 田上青空, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介. 汎用言語モデルBERTを用いた多言語テキストにおける意味現象タグ予測. 言語処理学会第26回年次大会, (2020.3).
飯野早貴, 石田真捺, 小谷野華那, 松本留奈, 鈴木莉子, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介. マルチモーダル推論評価のための日本語データセットの試案. 言語処理学会第26回年次大会, (2020.3).
秋山雛乃, 石嶋美咲, 石田真捺, 高野紗輝, 鈴木莉子, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介. CCGとCoqを用いた日本語マルチモーダル推論システムの構築. 言語処理学会第26回年次大会, (2020.3).
谷中瞳, 戸次大介, 峯島宏次, 関根 聡, 乾 健太郎. クラウドソーシングによる単調推論データセットの構築. 人工知能学会第33回全国大会, (2019.6).
鈴木莉子, 吉川将司, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介. テキスト情報と画像情報を組み合わせた論理推論システムの構築. 人工知能学会第33回全国大会【優秀賞】, (2019.6).
谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介, 関根 聡, 乾 健太郎, Lasha Abzianidze, Johan Bos. ニューラル自然言語推論に向けたMonotonicityに基づく含意関係認識データセット自動構築. 言語処理学会第25回年次大会, (2019.3).
鈴木莉子, 谷中瞳, 峯島宏次, 戸次大介. CCGと定理証明器を用いた画像情報の意味表現と推論の試み. 言語処理学会第25回年次大会, (2019.3).
馬目華奈, 吉川将司, 谷中瞳, 峯島浩次, 戸次大介. 形式意味論に基づくニューラル文生成. NLP若手の会第13回シンポジウム, (2018.8).
外園康智, 長谷川貴博, 渡邉知樹, 馬目華奈, 簗有紀子, 谷中瞳, 田中リベカ, Pascual Martinez-Gomez, 峯島宏次, 戸次大介. 意味解析システムccg2lambdaによる金融ドキュメント処理. 人工知能学会第32回全国大会, (2018.6).
谷中瞳, 峯島宏次, Pascual Martinez-Gomez, 戸次大介. 自然演繹に基づく文間の含意関係の証明を用いたフレーズアライメントの試み. 言語処理学会第24回年次大会【若手奨励賞】, (2018.3). (slide)
馬目華奈, 谷中瞳, 吉川将司, 峯島宏次, 戸次大介. RNN系列変換モデルを用いた高階論理式からの文生成, 言語処理学会第24回年次大会, (2018.3).
馬目華奈, 外園康智, 長谷川貴博, 小西優祐, 渡邉知樹, 簗有紀子, 谷中瞳, 田中リベカ, 峯島宏次, 戸次大介. 含意関係認識による金融ドキュメントチェックへの取り組み. 言語処理学会第24回年次大会, (2018.3).
谷中瞳, 峯島宏次, Pascual Martinez-Gomez, 戸次大介. 単語の分散表現と仮説推論を用いた文の類似度学習. 人工知能学会第31回全国大会, (2017.5).
戸次大介, 峯島宏次, 金子貴美, 田中リベカ, 谷中瞳, 木下恵梨子, 伊藤友里菜, 簗有紀子. 意味論の証明論的転回. 人工知能学会第31回全国大会, (2017.5).
谷中瞳, 峯島宏次, Pascual Martinez-Gomez, 戸次大介. 論理式による意味表現と証明プロセスに着目した文の類似度学習方法の提案. 言語処理学会第23回年次大会, (2017.3).
谷中瞳, 大澤幸生. 特許文献を利用した技術課題の抽象化方法の検討. 人工知能学会第30回全国大会, (2016.6).
谷中瞳, 大澤幸生. データジャケットを活用した、同業種間で共有できる課題管理システムの提案. 電子情報通信学会「人工知能と知識処理」(AI)研究会, (2015.12).
谷中瞳, 水流聡子, 飯塚悦功, 下野僚子, 加藤省吾. がん診療プロセスの質評価指標の設計と計測方法の提案, 第7回医療の質・安全学会学術集会, (2012.11).
谷中瞳, 水流聡子, 飯塚悦功, 下野僚子, 加藤省吾. がん診療プロセスの質評価指標の設計と計測方法の開発, 日本品質管理学会第98回研究発表会, (2012.5).
Research Grants（研究助成）
谷中瞳, JSTさきがけ「信頼されるＡＩの基盤技術」領域「意思決定を支援する言語と非言語の論理関係認識」, 2021-2025
Hitomi Yanaka, Microsoft Research Asia Collaborative Research 2021 (Computing for Sustainable Future), 2021
谷中瞳, UTEC-UTokyo FSI Research Grant Program「東京大学卓越研究員-UTEC Grant」, 理論言語学と自然言語処理の融合による意味処理技術の開発, 2021-2023
谷中瞳, Kakenhi/科研費（若手研究）, 形式意味論と言語処理の融合による構成的言語モデルの開発, 2020-2023和泉悠, 荒井ひろみ, 谷中瞳, 永守 伸年, Kakenhi/科研費（基盤C研究分担者）, ヘイトスピーチからホープスピーチへ:未来志向の言論空間を探る, 2022-2024
谷中瞳, 能地宏, 理研ー産総研チャレンジ共同研究, 汎用言語系人工知能モデルの構築による超少数データ上での言語処理の実現, 2020-2021
谷中瞳, JST AIP Challenge PRISM Project Research Funding/科学技術振興機構 AIPチャレンジPRISM加速支援, Linguistically-oriented dataset creation for Recognizing Textual Entailment/実世界言語現象に基づく含意関係コーパスの研究, 2018-2019
谷中瞳, JST AIP Challenge Research Funding/科学技術振興機構 AIPチャレンジ, Learning semantic relations using natural deduction proof/高階論理式と自然演繹による推論を用いた文間の関連性学習, 2017-2018
谷中瞳, 日本学生支援機構奨学金 特に優れた業績による返還免除, 2013
Book chapter（著書）
Hitomi Yanaka, A Hybrid Approach of Distributional Semantics and Event Semantics for Telicity, Springer book series: Studies in Computational Intelligence, Logic and Algorithms in Computational Linguistics 2021, 2022
和泉 悠, 仲宗根勝仁, 朱喜哲, 谷中 瞳, 荒井ひろみ, AIはレイシズムと戦えるのか―自然言語処理分野におけるヘイトスピーチ自動検出研究の現状と課題, 思想, 2021年9月号
書籍「医療の質安全保証に向けた臨床知識の構造化(4)患者状態適応型パス PCAPSの活用と臨床分析」水流聡子・飯塚悦功・棟近雅彦監修，日本規格協会 (部分執筆), 2013
Talks and Others
Hitomi Yanaka, Do Neural Models Capture the Systematicity of Natural Language Inference?, Kyoto Workshop of Computational Linguistics, (2022.11).
谷中瞳, 形式言語学の知見を活用した自然言語推論, 第31回ステアラボ人工知能セミナー, (2022.11).
谷中瞳, Compositional Evaluation on Japanese Textual Entailment and Similarity (JSICK：構成的推論・類似度データセットSICK日本語版の紹介), NLPコロキウム, (slide), (2022.10).谷中瞳他, 東大工学部のリアル2, 東京大学安田講堂, (2022.10).
谷中瞳, 論理に基づく推論システムの再訪, 情報処理学会第253回自然言語処理研究会招待講演, 京都, (2022.9).Hitomi Yanaka, Exploring the Generalization Ability of Neural Models through Natural Language Inference, Invited Talk in the 6th International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL2022), Nagoya, (2022.7).
Hitomi Yanaka, Revisiting the Systematicity Argument through Analyzing Deep Neural Networks, Invited Talk in Aspects of Logic Study, celebrating World Logic Day (WLD2022), online, (2022.1).谷中瞳, 形式意味論と言語処理の融合による意味理解の探求, 東京大学大学院情報理工学系研究科20周年記念シンポジウム「情報理工が描くインクルーシブ共創社会」, online, (2021.11).
Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Kentaro Inui, Do Neural Models Learn Transitivity of Veridical Inference? , the IWCS2021 Workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA2021), online, (slide), (2021.6).
荒井ひろみ, 和泉悠, 朱喜哲, 辻大介, 仲宗根勝仁, 谷中瞳, ワークショップ：哲学の応用と社会実装 ─ヘイトスピーチをめぐる 文理共創研究の可能性と課題─, 応用哲学会第十三回年次大会, (2021.5).谷中瞳, それでも私が研究を続ける理由, 言語処理学会第27回年次大会ワークショップ「若手研究者交流のニューノーマルを考える」, (slide), (2021.3).
谷中瞳, 機械学習と記号推論の融合による自然言語処理研究の紹介, Invited Talk in Laboratory Automation月例勉強会, (2021.2).
Hitomi Yanaka, Investigating the Generalization Ability of Neural Models through Monotonicity Reasoning, the WeSSLLI2020 workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA2020), (slide), (2020.7).Daisuke Bekki and Hitomi Yanaka, Hybrid Natural Language Understanding: Neural Network, Logic and Beyond, Plenary Talk in KONVENS (The Conference on Natural Language Processing)@University of Erlangen-Nuremberg, (2019.10).
谷中瞳, 自然言語処理と形式意味論の知見に基づく含意関係認識, Computational Psycholinguistics Tokyo@早稲田大学, (2019.7).
谷中瞳, 自然言語処理と形式意味論の融合による自然言語推論に向けて, 名古屋地区NLPセミナー@名古屋大学, (2019.6).
Hitomi Yanaka, Towards understanding textual entailment and similarity, Invited Talk in Computational Semantics Reading Group@University of Groningen, (2018.12).
谷中瞳, Towards understanding textual entailment and similarity, MiCS@Tohoku University, (2018.10).
谷中瞳, 自然言語処理と形式意味論の融合による、含意関係と意味的類似度の計算, TokyoCL勉強会@NII, (2018.9).
谷中瞳, 高階論理式と自然演繹による推論を用いた文間の関連性学習, AIPチャレンジ報告合宿【AIPネットワークラボ長賞】, (2018.4).
谷中瞳, 自然演繹に基づく証明を用いた文間の意味的関連性の学習, AIP若手研究交流会, (2017.12).
谷中瞳, ⾃然演繹に基づく証明を⽤いた⽂間の意味的関連性の学習, 情報系Winter Festa Episode3@NII (CREST黒橋グループ発表内), (slide) (movie), (2017.12).Hitomi Yanaka, Learning Semantic Textual Similarity using Natural Deduction Proofs, Invited Talk in The Perception and Language Understanding (PLU) Meeting@AIST AIRC, (2017.8).
谷中瞳, 人間のように言語の意味を理解する言語処理技術を目指して, 人工知能37巻5号学生フォーラムインタビュー掲載, (2022.9).
谷中瞳, まるで人間のように会話をするAIを夢見て, 東京大学理学部リガクル「理学のフロンティア」掲載, (2022.6).
谷中瞳, ACL2020会議報告記事, 情報処理, 62巻1号, 2020.
谷中瞳, ACL2020解説記事：Do Neural Models Learn Systematicity of Monotonicity Inference in Natural Language?, 自然言語処理, 27巻3号, 2020.谷中瞳, 未来への道を全力で進め，日刊工業新聞「凛としていきる 理系女性の挑戦」 掲載, (2016.4).
はじめてのざるそば，麺にまつわるエピソード作文優秀賞.
工学部広報誌 Ttime! 広報アシスタント
http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/t-pr/ttime/archives/no/48/
おーいお茶新俳句大賞，京都府歯科医師会川柳コンテスト入選など.
Teaching
学部担当講義
情報論理・プログラムの数理（東京大学理学部情報科学科３年前期・工学部計数工学科４年前期）, 2022.
情報科学演習1（東京大学理学部情報科学科、３年前期）, 2022.
計算言語学（東京大学理学部情報科学科、４年前期）, 2022.大学院担当講義
自然言語処理応用（東京大学大学院情報理工学系研究科、後期）, 2022.
深層学習と自然言語処理, 東京大学大学院工学系研究科 深層学習（Deep learning基礎講座 特別講師）, (slide), 2022.深層学習と自然言語処理, 東京大学大学院工学系研究科 深層学習（Deep learning基礎講座 特別講師）, (slide), 2021.
深層学習と自然言語処理, 東京大学大学院工学系研究科 深層学習（Deep learning基礎講座 特別講師）, (slide), 2020.Hobby
Old News
2021.11. Our paper "Towards Compositional Semantics and Inference System for Telicity" is accepted by LACompLing2021!
2021.9. JSTさきがけ「信頼されるＡＩの基盤技術」領域に研究課題「意思決定を支援する言語と非言語の論理関係認識」が採択されました。
2021.9. Our paper "Assessing the Generalization Capacity of Pre-trained Language Models through Japanese Adversarial Natural Language Inference" is accepted by EMNLP2021 BlackboxNLP!
2021.6. Serving as a PC member & Talk "Do Neural Models Learn Transitivity of Veridical Inference?" for the 2nd workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA)@IWCS2021
2021.5. Our two papers "SyGNS: A Systematic Generalization Testbed Based on Natural Language Semantics" and "Do Grammatical Error Correction Models Realize Grammatical Generalization?" are accepted by Findings of ACL2021!
2021.3. 2021年度も東京大学 深層学習（Deep learning基礎講座）の特別講師を担当します。2021.1. Our paper "Exploring Transitivity in Neural NLI Models through Veridicality" is accepted by EACL2021!
2020.7. Serving as a PC member & Talk "Investigating the Generalization Ability of Neural Models through Monotonicity Reasoning" for the workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA)@WeSSLLI2020
2020.4. Our paper "Do Neural Models Learn Systematicity of Monotonicity Inference in Natural Language?" is accepted by ACL2020!
