Publications

[Google Scholar | Semantic Scholar]

2023

Learning Decorrelated Representations Efficiently Using Fast Fourier Transform

Yutaro Shigeto, Masashi Shimbo, Yuya Yoshikawa, and Akikazu Takeuchi
CVPR 2023. arXiv

校歌のための歌詞作成支援システムの開発

重藤優太郎, ⻄田典起, Shanshan Liu, 松本裕治, 森田敏生, 中村伊知哉, 石戶奈々子
言語処理学会第 29 回年次大会, 2023年3月. pdf

2021

MetaVD: A Meta Video Dataset for enhancing human action recognition datasets

Yuya Yoshikawa, Yutaro Shigeto, and Akikazu Takeuchi
Computer Vision and Image Understanding, 212, 103276, November 2021. [paper | project page | github]

Predicting How CNN Training Time Changes on Various Mini-Batch Sizes by Considering Convolution Algorithms and Non-GPU Time

Peter Bryzgalov, Toshiyuki Maeda, and Yutaro Shigeto
Performance EngineeRing, Modelling, Analysis, and VisualizatiOn STrategy, pp. 11–18, June 2021. paper

Characterization of Pulmonary Nodules in Computed Tomography Images based on Pseudo-labeling using Radiology Reports

Yohei Momoki, Akimichi Ichinose, Yutaro Shigeto, Ukyo Honda, Keigo Nakamura, and Yuji Matsumoto
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 32, no. 5, pp. 2582-2591, May 2021. paper

2020

Video Caption Dataset for Describing Human Actions in Japanese

Yutaro Shigeto, Yuya Yoshikawa, Jiaqing Lin, and Akikazu Takeuchi
The 12th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC), pp. 4666-4672, May 2020. [paper | arXiv | project page]

2019

A Simple Reranking Method for Knowledge Graph Completion

Yuxun Lu, Yutaro Shigeto, Katsuhiko Hayashi, and Masashi Shimbo  情報処理学会研究会報告 第241回自然言語処理研究会, Vol. 2019-NL-241, No. 14, pp. 1–7, August 2019. paper

MetaVD: 人物動作認識データセットを統合するメタデータセット

吉川 友也, 重藤 優太郎, 藺 佳慶, 竹内 彰一
第22回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2019), 2019年7月.

人間の動作を日本語で説明するためのキャプションデータセット

重藤優太郎, 吉川友也, 藺佳慶, 竹内彰一, 言語処理学会第 23 回年次大会発表論文集, pp. 1173–1179, 2019年3月. paper

2017

STAIR Captions: Constructing a Large-Scale Japanese Image Caption Dataset

Yuya Yoshikawa, Yutaro Shigeto, and Akikazu Takeuchi
The 55th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), pp. 417-421, July 2017. [project page | paper]

A Fast and Easy Regression Technique for k-NN Classification Without Using Negative Pairs

Yutaro Shigeto, Masashi Shimbo, and Yuji Matsumoto
The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), pp. 17-29, May 2017. paper

STAIR Captions: 大規模日本語画像キャプションデータセット

吉川友也, 重藤優太郎, 竹内彰一  言語処理学会第23回年次大会発表論文集, pp. 537-540, 茨城, 2017年3月.
paper

抽出型文書要約における分散表現の学習 –文書と要約の距離最小化–

田口友哉, 重藤優太郎, 新保仁, 松本裕治  言語処理学会第23回年次大会発表論文集, pp. 497-500, 2017年3月.
paper

2016

ハブの抑制によるコンパラブルコーパスからの対訳抽出精度の改善

重藤優太郎, 鈴木郁美, 原一夫, 新保仁, 松本裕治
人工知能学会論文誌, Vol. 31, No. 2, p. E-F43_1-12, 2016年2月.
paper

2015

Ridge regression, hubness, and zero-shot learning

Yutaro Shigeto, Ikumi Suzuki, Kazuo Hara, Masashi Shimbo, and Yuji Matsumoto
Proceedings of European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD), pp.135-151, Porto, Portugal, September 2015.
[paper | arXiv | slides | poster | code] Runner-up for the best student paper

Zero-shot learning における線形回帰の影響

重藤優太郎, 鈴木郁美, 原一夫, 新保仁, 松本裕治
情報処理学会研究報告 第222回自然言語処理研究会, Vol. 2015-NL-222, No. 4, pp. 1-8, 東京, 2015年7月.
[paper | slides]

2014

ベクトルのスパース化を用いたk近傍法におけるハブの軽減

重藤優太郎, 新保仁, 松本裕治
情報処理学会研究報告 第216回自然言語処理研究会 第101回音声言語情報処理研究会 合同研究会, Vol. 2014-NL-216, No. 2, pp. 1-6, 東京, 2014年5月.
paper 学生奨励賞

対訳抽出におけるハブの影響

重藤優太郎, 新保仁, 松本裕治
言語処理学会第20回年次大会 発表論文集, pp. 388-391, 北海道, 2014年3月.
paper

2013

Construction of English MWE dictionary and its application to POS tagging

Yutaro Shigeto, Ai Azuma, Sorami Hisamoto, Shuhei Kondo, Tomoya Kose,Keisuke Sakaguchi, Akifumi Yoshimoto, Frances Yung, and Yuji Matsumot
Proceedings of the 9th Workshop on Multiword Expressions (MWE), pp. 139–144, Atlanta, Georgia, USA, June 2013.
paper

2012

英語の複単語表現辞書の構築と品詞タグ付けへの応用

重藤優太郎，東藍，近藤修平，北裏龍太，坂口慶祐，光瀬智哉，久本空海，吉本暁文，Frances Yung，松本裕治
情報処理学会研究報告 第209回自然言語処理研究会, Vol. 2012-NL-209, No. 7, pp. 1-6, 京都, 2012年11月.
paper

多次元主成分分析による医療データの特徴分析

重藤優太郎, 村上純, 山本直樹, 大隈千春, 齋藤智子, 和泉孝, 林田望
第 26 回熊本県産学官技術交流会, 熊本, 2012年1月.

2011

多次元主成分分析の機能的自立度評価表 (FIM) データへの適用

重藤優太郎, 村上純, 山本直樹, 大隈千春, 齋藤智子, 和泉孝
第21回九州沖縄地区高専フォーラム講演要旨集, p. 25, 大分, 2011年12月.

発表 (予稿なし)

Characterization of Pulmonary Nodules in Computed Tomography Images based on Pseudo-labeling using Radiology Reports

Yohei Momoki, Akimichi Ichinose, Yutaro Shigeto, Ukyo Honda, Keigo Nakamura, and Yuji Matsumoto
IJCAI-BOOM workshop, Oral presentation, January 2021.

Impact of Changes in the Mini-batch Size on CNN Training Epoch Time

Peter Bryzgalov, Toshiyuki Maeda, and Yutaro Shigeto
ISC High Performance 2020, Poster presentation, June 2020. [ISC]

Recognition and Explanation of Everyday Human Actions

Yutaro Shigeto, Yuya Yoshikawa, Jiaqing Lin, and Akikazu Takeuchi 2019 Japan-Korea Symposium on Video Intelligence, Tokyo, Japan, May 17, 2019.

Towards Estimating DNN Training Time and Cloud Cost

Peter Bryzgalov, Toshiyuki Maeda, and Yutaro Shigeto NVIDIA’s GPU Technology Conference (GTC), March 2019.

Analyzing the hubness phenomenon in zero-shot learning

Yutaro Shigeto
Machine Learning Summer School (MLSS), Kyoto, Japan, August 2015.

多次元主成分分析による医療データの特徴分析

重藤優太郎, 村上純, 山本直樹, 大隈千春, 齋藤智子, 和泉孝, 林田望
第 26 回熊本県産学官技術交流会, 熊本, 2012年1月.