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).

Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Kentaro Inui, SyGNS: A Systematic Generalization Testbed Based on Natural Language Semantics, 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?, 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).
Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Kentaro Inui, Do Neural Models Learn Transitivity of Veridical Inference?, Proceedings of the 2021 IWCS Workshop Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA2021), online, (2021.6).
Riko Suzuki, Hitomi Yanaka, Koji Mineshima, Daisuke Bekki, Building a Video-and-Language Dataset with Human Actions for Multimodal Logical Inference, 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), 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).

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).

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).

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 (Early-career scientists)/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

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

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, 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 (NALOMA), (2020.7). (slide)
谷中瞳, 深層学習と自然言語処理, 東京大学 深層学習（Deep learning基礎講座 特別講師）, (2020.6). (slide)

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, 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, The Perception and Language Understanding (PLU) Meeting@AIST AIRC, (2017.8).

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」2013年3月　水流聡子・飯塚悦功・棟近雅彦監修，日本規格協会　(部分執筆)

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.