Publications | Ryo Yoshida

Ryo Yoshida, Taiga Someya, Yohei Oseki (2024). Tree-Planted Transformers: Unidirectional Transformer Language Models with Implicit Syntactic Supervision. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024 (acceptance rate: ??%).

Preprint

Kohei Kajikawa, Ryo Yoshida, Yohei Oseki (2024). Dissociating Syntactic Operations via Composition Count. Annual Meeting of the Cognitive Science Society (oral presentation acceptance rate: 19%).

Taiga Someya, Ryo Yoshida, Yohei Oseki (2024). Targeted Syntactic Evaluations on the Chomsky Hierarchy. Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING) (acceptance rate: 44%).

PDF Cite

三輪敬太, 吉田遼, 大関洋平 (2024). 工学的性能と人間らしさの関係はトークン分割に依存する. 言語処理学会第30回年次大会.

PDF

栗林樹生, 上田亮, 吉田遼, 大関洋平, Ted Briscoe (MBZUAI), Timothy Baldwin (2024). どのような言語モデルが不可能な言語を学習してしまうのか？---語順普遍を例に---. 言語処理学会第30回年次大会.

PDF

吉田遼, 染谷大河, 大関洋平 (2024). Tree Planted Transformer: 統語的大規模言語モデルの構築に向けて. 言語処理学会第30回年次大会.

PDF

Yushi Sugimoto, Ryo Yoshida, Hyeonjeong Jeong, Masatoshi Koizumi, Jonathan R. Brennan, Yohei Oseki (2023). Localizing Syntactic Composition with Left-Corner Recurrent Neural Network Grammars. Neurobiology of Language.

PDF Cite DOI

吉田遼, 大関洋平 (2023). 統語的構成や自己注意を持つ言語モデルは「人間らしい」のか？. 言語処理学会第29回年次大会.

PDF

磯野真之介, 梶川康平, 吉田遼, 大関洋平 (2023). 極小主義に動機づけられた統語的教示に基づく言語モデル. 言語処理学会第29回年次大会.

PDF

杉本侑嗣, 吉田遼, 鄭嫣婷, 小泉政利, Jonathan R. Brennan, 大関洋平 (2023). 左隅型再帰的ニューラルネットワーク文法による日本語 fMRI データのモデリング. 言語処理学会第29回年次大会.

PDF

染谷大河, 吉田遼, 中石海, 大関洋平 (2023). チョムスキー階層とニューラル言語モデル. 言語処理学会第29回年次大会.

PDF

梶川康平, 吉田遼, 大関洋平 (2023). CCGによる日本語文処理のモデリング. 言語処理学会第29回年次大会.

PDF

Ryo Yoshida, Yohei Oseki (2022). Composition, Attention, or Both?. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2022 (acceptance rate: 36%).

PDF Cite URL

染谷大河, 吉田遼, 中石海, 濱西祐之介, 大関洋平 (2022). チョムスキー階層とニューラル言語モデル. NLP若手の会第17回シンポジウム（YANS2022）.

吉田遼, 大関洋平 (2022). トランスフォーマー文法. 言語処理学会第28回年次大会.

PDF

Ryo Yoshida, Yohei Oseki (2022). Learning Argument Structures with Recurrent Neural Network Grammars. Proceedings of the Society for Computation in Linguistics (oral presentation acceptance rate: 47.4%).

Cite DOI

吉田遼 (2022). Modeling Human Sentence Processing with Left-Corner Recurrent Neural Network Grammars. 自然言語処理.

Cite DOI

Ryo Yoshida, Hiroshi Noji, Yohei Oseki (2021). Modeling Human Sentence Processing with Left-Corner Recurrent Neural Network Grammars. Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (acceptance rate: 17.9%).

PDF Cite

Tatsuki Kuribayashi, Yohei Oseki, Takumi Ito, Ryo Yoshida, Masayuki Asahara, Kentaro Inui (2021). Lower Perplexity is Not Always Human-Like. Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers) (acceptance rate: 21.3%).

PDF Cite DOI

吉田遼, 能地宏, 大関洋平 (2021). 再帰的ニューラルネットワーク文法による人間の文処理のモデリング. 言語処理学会第27回年次大会.

PDF

栗林樹生, 大関洋平, 伊藤拓海, 吉田遼, 浅原正幸, 乾健太郎 (2021). 日本語の読みやすさに対する情報量に基づいた統一的な解釈. 言語処理学会第27回年次大会.

PDF

栗林樹生, 大関洋平, 伊藤拓海, 吉田遼, 浅原正幸, 乾健太郎 (2021). 予測の正確な言語モデルがヒトらしいとは限らない. 言語処理学会第27回年次大会.

PDF

吉田遼, 能地宏, 大関洋平 (2020). 再帰的ニューラルネットワーク文法によるヒト文処理のモデリング. 日本言語学会第161回大会.