Profile

森下 睦 (Makoto Morishita)

NTTコミュニケーション科学基礎研究所
協創情報研究部 言語知能研究グループ
morishita.makoto
makoto.anko
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研究分野

• 機械翻訳
• 自然言語処理

学歴 / 職歴

• 2012年4月-2015年3月 同志社大学 理工学部 インテリジェント情報工学科 (大学院飛び入学に伴い退学)
• (2013年2月-3月 University of California, Irvine, Extension)
• 2015年4月-2017年3月 奈良先端科学技術大学院大学(NAIST) 情報科学研究科 博士前期課程 知能コミュニケーション研究室
• 2017年4月- NTTコミュニケーション科学基礎研究所

インターンシップ等

• 2014年8月-9月 ソフトバンクモバイル (ネットワークの運用に関する業務)
• 2015年8月-9月 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 (統計的機械翻訳に関する研究)

受賞 / 助成

• 2015年2月 同志社大学育英賞(学術) (同志社大学3年時学科首席)
• 2016年5月 学生奨励賞, 情報処理学会 自然言語処理研究会・音声言語情報処理研究会
• 2017年2月 優秀賞, NAIST Creative and International Competitiveness Project (CICP), Chatomic
• 2017年3月 最優秀学生賞, 奈良先端科学技術大学院大学
• 2017年3月 NAIST最優秀学生賞, 奈良先端科学技術大学院大学支援財団
• 2015年4月-2017年3月 日本学生支援機構 大学院第一種奨学金 特に優れた業績による返還免除 (全額免除)

資格等

• 応用情報技術者
• 情報セキュリティスペシャリスト
• ネットワークスペシャリスト
• データベーススペシャリスト
• TOEIC 970

活動等

• 2012年-2015年 同志社ローム記念館プロジェクト
• 2015年 NAIST Creative and International Competitiveness Project (CICP), Trapepper.
• 2016年 NAIST Creative and International Competitiveness Project (CICP), Chatomic.
• 2016年12月 COLING 2016 Student Volunteer
• 2018年 The 2nd Workshop on Neural Machine Translation and Generation, Program Committee

Papers

論文誌

• 森下 睦, 赤部 晃一, 波多腰 優斗, Graham Neubig, 吉野 幸一郎, 中村 哲.
  統語ベース翻訳のための構文解析器の自己学習
  自然言語処理．23-4．pp. 353-376, 2016年9月．

国際会議・ワークショップ等

• Makoto Morishita, Jun Suzuki, Masaaki Nagata.
  NTT's Neural Machine Translation Systems for WMT 2018 (Poster)
  The 3rd Conference on Machine Translation (WMT). October 2018.
• Makoto Morishita, Jun Suzuki, Masaaki Nagata.
  Improving Neural Machine Translation by Incorporating Hierarchical Subword Features (Slides)
  The 27th International Conference on Computational Linguistics (COLING). August 2018.
• Jun Suzuki, Sho Takase, Hidetaka Kamigaito, Makoto Morishita, Masaaki Nagata.
  An Empirical Study of Building a Strong Baseline for Constituency Parsing (Supplementary Material)
  The 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL). July 2018.
• Makoto Morishita, Jun Suzuki, Masaaki Nagata.
  NTT Neural Machine Translation Systems at WAT 2017 (Poster, Slides, Scripts)
  The 4th Workshop on Asian Translation (WAT). November 2017.
  First place in all of the participated subtasks (ASPEC Ja-En, En-Ja, JIJI Ja-En, En-Ja).
• Makoto Morishita, Yusuke Oda, Graham Neubig, Koichiro Yoshino, Katsuhito Sudoh, Satoshi Nakamura.
  An Empirical Study of Mini-Batch Creation Strategies for Neural Machine Translation (Poster)
  The 1st Workshop on Neural Machine Translation (WNMT). pp. 61-68. August 2017.
• Makoto Morishita, Koichi Akabe, Yuto Hatakoshi, Graham Neubig, Koichiro Yoshino, Satoshi Nakamura.
  Parser Self-Training for Syntax-Based Machine Translation (Slides)
  The 12th International Workshop on Spoken Language Translation (IWSLT). pp. 232-239. December 2015.
• Graham Neubig, Makoto Morishita, Satoshi Nakamura.
  Neural Reranking Improves Subjective Quality of Machine Translation: NAIST at WAT2015 (Slides, Poster)
  The 2nd Workshop on Asian Translation (WAT). pp. 35-41. October 2015.

国内会議・研究会等

• 森下 睦, 鈴木 潤, 永田 昌明.
  階層的な部分単語を入力としたニューラル機械翻訳 (Poster)
  2018年度 人工知能学会全国大会(JSAI2018). 鹿児島. 2018年6月.
• 森下 睦, 小田 悠介, Graham Neubig, 吉野 幸一郎, 須藤 克仁, 中村 哲.
  ニューラル機械翻訳におけるミニバッチ構成法の違いによる影響の調査 (Slides)
  言語処理学会第23回年次大会(NLP2017). 茨城. 2017年3月.
• 森下 睦, Graham Neubig, 吉野 幸一郎, 中村 哲.
  構文木の生成確率を考慮した対訳コーパスを用いた構文解析器の自己学習 (Poster)
  NLP若手の会 第11回シンポジウム(YANS). 和歌山. 2016年8月.
• 森下 睦, 小田 悠介, Graham Neubig, 吉野 幸一郎, 中村 哲.
  様々な分野における対訳コーパスを用いた構文解析器の自己学習効果の検証 (Slides, Data)
  情報処理学会 第226回自然言語処理研究会(SIG-NL). 東京. 2016年5月.
• 森下 睦, 赤部 晃一, 波多腰 優斗, Graham Neubig, 吉野 幸一郎, 中村 哲.
  対訳コーパスを利用した構文解析器の自己学習 (Slides)
  言語処理学会第22回年次大会(NLP2016). 宮城. 2016年3月.
• 森下 睦, 赤部 晃一, Graham Neubig, 吉野 幸一郎, 中村 哲.
  機械翻訳の精度を考慮した構文解析器の自己学習 (Slides)
  情報処理学会 第223回自然言語処理研究会(SIG-NL). 広島. 2015年9月.

Software

• WAT 2017 のシステムを再現するスクリプト
  WAT 2017 で好成績を収めたニューラル機械翻訳システムを再現するためのスクリプトです．
  

• オープンドメイン用日本語構文解析モデル
  自己学習を行い様々な分野に対応させた構文解析器のモデルです．
  Berkeley Parser用，Egret用の2種類を用意しています．
  

• Sentence Similarity Checker using Encoder Decoder Model
  ニューラル機械翻訳 (NMT) のモデルとして有名な Encoder Decoder モデルを使って文の類似度を計算するツールです．