Manabu Okumura 研究室
主宰者：Manabu Okumura
東京工業大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
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研究成果（100 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3697139
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.33.537
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2026.eacl-short.5
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.acl-long.149
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.findings-naacl.134
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.findings-emnlp.1078
- DOI: https://doi.org/10.1145/3711896.3737146
- DOI: https://doi.org/10.1145/3726302.3729884
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn64981.2025.11228946
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- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2024edp7326
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3526330
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.32.283
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.acl-demo.38
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.32.134
- [2025] AdParaphrase v2.0: Generating Attractive Ad Texts Using a Preference-Annotated Paraphrase DatasetDOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.findings-acl.788
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.32.252
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.findings-naacl.78
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.31.3
- [2024] InstructCMP: Length Control in Sentence Compression through Instruction-based Large Language ModelsDOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-acl.532
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-emnlp.581
- DOI: https://doi.org/10.1002/imo2.45
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.inlg-main.46
- DOI: https://doi.org/10.1109/isai-nlp64410.2024.10799374
- DOI: https://doi.org/10.1145/3626772.3657958
- DOI: https://doi.org/10.1109/jcsse61278.2024.10613636
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2024.3396463
- DOI: https://doi.org/10.1109/isoen61239.2024.10556025
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10448223
- DOI: https://doi.org/10.1145/3645111
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0296760
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-naacl.199
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.eacl-short.32
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.31.825
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.eacl-long.171
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-emnlp.523
- DOI: https://doi.org/10.52202/079017-1632
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-acl.612
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3507772
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.31.250
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-emnlp.893
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.31.189
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.findings-eacl.46
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-short.96
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.30.401
- DOI: https://doi.org/10.1109/asru57964.2023.10389652
- DOI: https://doi.org/10.1109/isai-nlp60301.2023.10354857
- DOI: https://doi.org/10.1145/3583780.3615231
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- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-short.12
- [2023] Joyful: Joint Modality Fusion and Graph Contrastive Learning for Multimoda Emotion RecognitionDOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.emnlp-main.996
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.eacl-main.65
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.30.184
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.findings-acl.234
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.findings-acl.409
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.30.372
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.findings-eacl.45
- DOI: https://doi.org/10.26615/978-954-452-092-2_074
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.30.156
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.30.456
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.bea-1.16
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.30.1011
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.inlg-genchal.12
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.naacl-main.62
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms23169108
- DOI: https://doi.org/10.1109/icbir54589.2022.9786413
- DOI: https://doi.org/10.2965/jwet.22-058
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.29.785
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- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.findings-aacl.1
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.naacl-industry.9
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.29.166
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.29.875
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.naacl-main.127
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.28.1053
- DOI: https://doi.org/10.26615/978-954-452-072-4_178
- DOI: https://doi.org/10.1145/3459637.3482473
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0167-8140(21)07327-8
- [2021] Hybrid Input-type Recurrent Neural Network Language Modeling for End-to-end Speech RecognitionDOI: https://doi.org/10.1109/jcsse53117.2021.9493812
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.eacl-main.296
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-main.188
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.naacl-industry.32
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.findings-acl.152
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.eacl-main.125
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.acl-long.115
- [2021] Considering Nested Tree Structure in Sentence Extractive Summarization with Pre-trained TransformerDOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-main.330
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