Sho Yokoi / 横井 祥

• Ph.D. candidate at Graduate School of Information Sciences, Tohoku University, Japan
• Research assistant at RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP)
• Major: Natural Language Processing
• Contact: yokoi [at] ecei.tohoku.ac.jp

Research Interest

• Explanation generation by computers.
• Mathematical models of relations, combining human-interpretable representations (symbol, discrete structures, logic) and data-driven approaches (statistical inference, machine learning).
• Fast and roughly accurate inference/reasoning.

Publications/Talks

Journals

• Sho Yokoi, Hiroshi Kajino, Hisashi Kashima.
  Link Prediction in Sparse Networks by Incidence Matrix Factorization.
  Journal of Information Processing, Vol.25, pp.477–485. 2017.
  [paper] [bib]

International Conferences (refereed)

• Reina Akama, Kento Watanabe, Sho Yokoi, Sosuke Kobayashi, Kentaro Inui.
  Unsupervised Learning of Style-sensitive Word Vectors.
  In Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), pp.**–**, 2018.
  [arXiv], [paper], [poster], [bib]
• Sho Yokoi, Daichi Mochihashi, Ryo Takahashi, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui.
  Learning Co-Substructures by Kernel Dependence Maximization.
  In Proceedings of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp.3329–3335, 2017.
  [paper] [slide] [poster] [bib]
• Sho Yokoi, Hiroshi Kajino, Hisashi Kashima.
  Link Prediction by Incidence Matrix Factorization.
  In Proceedings of the 22nd European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), pp.1730–1731, 2016.
  [paper] [poster] [bib]

Regional Conferences (non-refereed)

• 横井 祥, 小林 颯介, 福水 健次, 乾 健太郎. カーネル法に基づく疎な言語表現のための高速計算可能な共起尺度. 2018年度 人工知能学会全国大会（第32回） (JSAI), 鹿児島, June 2018. [paper]
• 赤間 怜奈, 渡邉 研斗, 横井 祥, 小林 颯介, 乾 健太郎. スタイルの類似性を捉えた単語ベクトルの教師なし学習. 2018年度 人工知能学会全国大会（第32回） (JSAI), 鹿児島, June 2018. [paper]
• 横井 祥, 小林 颯介, 福水 健次, 乾 健太郎. カーネル法に基づく疎な言語表現のための共起尺度. 言語処理学会第24回年次大会 (NLP), 筑波, March 2018. [paper]
• 赤間 怜奈, 横井 祥, 渡邉 研斗, 小林 颯介, 田 然, 乾 健太郎. サンプリング戦略に基づく単語ベクトルの意味成分とスタイル成分の分離. 言語処理学会第24回年次大会 (NLP), 筑波, March 2018. [paper]
• 渡邉 研斗, 赤間 怜奈, 横井 祥, 田 然, 乾 健太郎. 話題と言葉遣いの違いを考慮した潜在トピックモデル. 言語処理学会第24回年次大会 (NLP), 筑波, March 2018. [paper]
• 吉成 未菜里, 横井 祥, 乾 健太郎. 手続きの生成モデルの文法抽出の枠組みによる学習. 言語処理学会第24回年次大会 (NLP), 筑波, March 2018. [paper]
• 吉成 未菜里, 横井 祥, 乾 健太郎. 雛形化による手続き的知識の汎化. 電子情報通信学会 第166回DBS研究会・DE/CEA合同研究会 (CEA), 東京, December 2017. [paper] 学生発表奨励賞.
• 横井 祥, 福水 健次, 小林 颯介, 乾 健太郎. カーネル法に基づく共起尺度. 第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS), 東京, November 2017. [poster]
• 赤間 怜奈, 横井 祥, 渡邉 研斗, 乾 健太郎. 発話の語の文体ベクトルの半教師あり学習. 人工知能学会 音声・言語理解と対話処理研究会 第81回研究会 (SLUD), 東京, October 2017. [paper] [poster] 若手奨励賞.
• 横井 祥, 乾 健太郎. カーネル密度推定に基づく関係予測. NLP若手の会 第12回シンポジウム (YANS), 那覇, September 2017. [poster] 奨励賞.
• 赤間 怜奈, 渡邉 研斗, 横井 祥, 乾 健太郎. 発話スタイル空間の教師なし学習およびスタイル制御可能な対話システムの実現. NLP若手の会 第12回シンポジウム (YANS), 那覇, September 2017. [poster][奨励賞](http://yans.anlp.jp/entry/yans2017report).
• 横井 祥, 持橋 大地, 高橋 諒, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 独立性尺度に基づく知識の粒度の教師なし推定. 2017年度 人工知能学会全国大会（第31回） (JSAI), 名古屋, May 2017. [paper] [slide] [poster] 全国大会優秀賞(2部門).
• 横井 祥, 持橋 大地, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 従属性に基づく事態間関係知識の粒度調整. 言語処理学会第23回年次大会 (NLP), 筑波, March 2017. [paper] [slide]
• 横井 祥, 持橋 大地, 岡崎 直観, 乾 健太郎. カーネル法を用いた従属性の高い部分木ペアの教師なし推定. 第19回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS), 京都, November 2016. [poster]
• 横井 祥, 持橋 大地, 岡崎 直観, 乾 健太郎. 独立性判定基準に基づく知識の汎化. NLP若手の会 第11回シンポジウム (YANS), 白浜, August 2016. [poster]
• 横井 祥, 梶野 洸, 鹿島 久嗣. 接続行列分解による関係予測. 2015年度 人工知能学会全国大会（第29回） (JSAI), 函館, May–July 2015. [paper] [slide]

Talks

• 類似度から共起を測る, 第12回NLP東京Dの会, March 2018. [slide]
• カーネル法に基づく疎な言語表現のための共起尺度, 基盤(S)離散構造処理系プロジェクト セミナー, February 2018. [slide]
• Learning Co-Substructures by Kernel Dependence Maximization, ERATO感謝祭 Season IV, August 2017. [slide] [video]
• 関係知識とセグメンテーション, 第9回NLP東京Dの会, April 2017. [slide]

Education

• Doctor of Information Science (Candidate), April 2017 – Present.
  • Graduate School of Information Sciences, Tohoku University, Japan
  • Major: Natural Language Processing
  • Supervisor: Prof. Kentaro Inui
• Master of Information Science, April 2015 – March 2017.
  • Graduate School of Information Sciences, Tohoku University, Japan
  • Major: Natural Language Processing
  • Supervisor: Prof. Kentaro Inui
• Bachelor of Engineering, April 2011 – March 2015.
  • Undergraduate School of Informatics and Mathematical Science, Faculty of Engineering, Kyoto University, Japan
  • Major: Computer Science, Machine Learning
  • Supervisor: Prof. Hisashi Kashima

Work Experience

Internship

• Yahoo! Japan Corporation, Summer, 2014.
  • Theme: Improving click-through rate of advertisements using machine learning

Research Assistant

• RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP), Natural Language Understanding Team (ja), June 2017 – Present.
• JST, CREST, 構造理解に基づく大規模文献情報からの知識発見, December 2015 – March 2017.

Teaching Assistant

• Programming Practice A (C language), Tohoku University, Spring 2017.
• Information Communication Theory (Python), Tohoku University, Autumn 2016.
• Web Computing (Python), Tohoku University, Spring 2016.
• Programming Practice A (C language), Tohoku University, Spring 2016.
• Basic Seminar for Competitive Programming and AI Programming (C language, C++), Tohoku University, Spring 2015.
• Programming Practice A (C language), Tohoku University, Spring 2015.

Activities

• NLP若手の会 (YANS), 運営委員, 2017–2019.
• 最先端NLP勉強会, 実行委員長, 2016–2018.
• The Association for Computational Linguistics, student membership.
• 言語処理学会, 学生会員.
• 情報処理学会, 学生会員.
• 情報処理学会, 自然言語処理研究会, 学生会員.
• 人工知能学会, 学生会員.
• NLP東京Dの会, メンバー.
• TokyoCL, メンバー.