Hiroaki Funayama

Adhere to the Rubric: A Method for Building Trustworthy Short Answer Scoring Models

Yuya Asazuma, Hiroaki Funayama, Yuichiroh Matsubayashi, Tomoya Mizumoto and Kentaro Inui. 5th International Conference on Higher Education Learning Methodologies and Technologies Online (HELMeTO 2023). to be appear, Sept. 2023, oral presentation, Foggia, Italy. Extended abstract.
Assessing Chain-of-Thought Reasoning against Lexical Negation: A Case Study on Syllogism

Mengyu Ye, Tatsuki Kuribayashi, Jun Suzuki, Hiroaki Funayama , and Goro Kobayashi. In the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics Student Research Workshop (ACL-SRW). Non archival submission.
Best Paper Award
Reducing the Cost: Cross-Prompt Pre-Finetuning for Short Answer Scoring

Hiroaki Funayama , Yuya Asazuma, Yuichiroh Matsubayashi, Tomoya Mizumoto and Kentaro Inui. The 24th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED2023). to be appear, July 2023, Oral presentation, Tokyo, Japan, (Accepted as full paper, Acceptance rate: 21.11%, CORE Rank=A).
Best Paper Nominee
Clickbait Spoiling via Simple Seq2seq Generation and Ensembling

Hiroto Kurita†, Ikumi Ito†, Hiroaki Funayama, Shota Sasaki, Shoji Moriya, Ye Mengyu, Kazuma Kokuta, Ryujin Hatakeyama, Shusaku Sone, Kentaro Inui. The 17th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2023). to be appear, July 2023, Oral presentation, Vancouver, Canada, (†Equal contribution)
Nominated for Best Paper
Balancing Cost and Quality: An Exploration of Human-in-the-loop Frameworks for Automated Short Answer Scoring

Hiroaki Funayama , Tasuku Sato, Yuichiroh Matsubayashi, Tomoya Mizumoto, Jun Suzuki and Kentaro Inui. The 23rd International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED2022). pp 465–476, July 2022, Oral presentation, Durham University, UK, [Link], (Accepted as full paper, Acceptance rate: 40/197 = 20.3%, CORE Rank=A).
Best Paper Nominee
Generating Feature Attribution-based Explanations for Automated Short Answer Scoring

Tasuku Sato, Hiroaki Funayama, Kazuaki Hanawa and Kentaro Inui. The 23rd International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED2022). pp 231–242, July 2022, Oral presentation, Durham University, UK, [Link], (Accepted as full paper, Acceptance rate: 40/197 = 20.3%, CORE Rank=A).
Data Augmentation by Rubrics for Short Answer Grading

Tianqi Wang, Hiroaki Funayama, Hiroki Ouchi and Kentaro Inui, Journal of Natural Language Processing Volume 28 Number 1 . June 2021
Preventing Critical Scoring Errors in Short Answer Scoring with Confidence Estimation

Hiroaki Funayama , Shota Sasaki, Yuichiro Matsubayashi, Tomoya Mizumoto, Jun Suzuki, Masato Mita, Kentaro Inui, In the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics Student Research Workshop (ACL-SRW). pp. 237–243, August 2020, Oral presentation (online), [Link], (Acceptance rate: 72/202=35.6%)

大規模言語モデルによる和文英訳問題の自動採点の評価と応用可能性の検討

三浦直己，岩瀬裕哉，舟山弘晃，松林優一郎. NLP若手の会第18回シンポジウム（YANS 2023）, 2023 年 8 ⽉, 東京, ポスター発表.
奨励賞受賞
次世代教育のための論理的思考力育成データセットの生成について

古橋萌々香, 松林優一郎, 磯部順子, 舟山弘晃, 乾健太郎. NLP若手の会第18回シンポジウム（YANS 2023）, 2023 年 8 ⽉, 東京, ポスター発表
自然言語処理×教育における説明能力 ―説明できるライティング評価技術への新しい展開―

乾健太郎, 石井雄隆, 松林優一郞, 井之上直也, 内藤昭一, 磯部順子, 舟山弘晃, 菊地正弥. 電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review, 2022, 16 巻, 4 号, p. 289-300, [Link]
What can Short Answer Scoring Models Learn from Cross-prompt Training Data?

Hiroaki Funayama, Yuya Asazuma, Yuichiroh Matsubayashi, Tomoya Mizumoto, Kentaro Inui. ⾔語処理学会第 29 回年次⼤会（NLP2023)，沖縄, 口頭発表, 2023 年 3⽉.
委員特別賞受賞
記述式答案採点モデルの採点基準に対する整合性の検証

浅妻佑弥, 舟山弘晃, 松林優一郎, 水本智也, 乾健太郎. ⾔語処理学会第 29 回年次⼤会（NLP2023)，沖縄, 口頭発表, 2023 年 3⽉
文章構造グラフを用いた国語記述式答案への自動フィードバック生成

岩瀬裕哉, 舟山弘晃, 松林優一郎, 乾健太郎. ⾔語処理学会第 29 回年次⼤会（NLP2023)，沖縄, 口頭発表, 2023 年 3⽉
思考連鎖指示における大規模言語モデルの否定表現理解

葉夢宇, 栗林樹生, 舟山弘晃, 鈴木潤. ⾔語処理学会第 29 回年次⼤会（NLP2023)，沖縄, 口頭発表, 2023 年 3⽉
説明可能なAIを指向した和文英訳自動採点システムの開発と評価

石井雄隆, 菊地正弥, 舟山弘晃, 松林優一郎乾健太郎. 2022年第4回日本教育工学会研究会， 2022 年 12 ⽉
日本語学習者支援のための敬語変換タスクの提案

松本悠太 , 林崎由, 北山晃太郎, 舟山弘晃, 三田雅人, 乾健太郎. 第36回人工知能学会全国大会（JSAI2022)，京都，2022 年 6 ⽉, ポスター発表
記述式答案自動採点における確信度推定とその役割

舟山弘晃 , 佐藤汰亮, 松林優一郎, 水本智也, 鈴木潤, 乾健太郎. ⾔語処理学会第 28 回年次⼤会（NLP2022) ，オンライン，2022 年 3 ⽉
根拠箇所に基づく自動採点結果の説明

佐藤汰亮, 舟山弘晃 ,, 塙一晃, 浅妻佑弥, 乾健太郎. ⾔語処理学会第 28 回年次⼤会（NLP2022) ，オンライン，2022 年 3 ⽉
Incorporating Rubrics to Short Answer Grading

王天奇, ⾈⼭弘晃 , ⼤内啓樹, 乾健太郎. ⾔語処理学会第 27 回年次⼤会（NLP2021) ，オンライン，2021 年 3 ⽉
項⽬採点技術に基づいた和⽂英訳答案の⾃動採点

菊地正弥*, 尾中⼤介*, ⾈⼭弘晃* , 松林優⼀郎, 乾健太郎. ⾔語処理学会第 27 回年次⼤会 (NLP2021), オンライン，2021 年 3 ⽉, *はequal contribution.
委員特別賞受賞,
実⽤的な⾃動採点のための確信度推定と根拠事例の提供

⾈⼭弘晃，王天奇，松林優⼀郎，⽔本智也，佐藤汰亮，鈴⽊潤，乾健太郎. NLP2021 ワークショップ⽂章の評価と品質推定〜⼈間・機械の「作⽂」の巧拙をどう⾒極めるか︖〜, 2021 年 3 ⽉, ポスター発表
国語記述式答案⾃動採点の現状と実応⽤に向けて

⾈⼭弘晃 . 教育アセスメント×⾔語処理シンポジウム : ⾃動採点、英⽂添削、論述評価の可能，2020 年 11 ⽉
記述式答案自動採点のための確信度推定手法の検討

舟山弘晃 , 佐々木翔大, 水本智也, 三田雅人, 鈴木潤, 乾健太郎.言語処理学会第26回年次大会, March 2020, 口頭発表(オンライン)
自動採点のための確信度推定手法

舟山弘晃, 佐々木翔大, 水本智也, 三田雅人, 鈴木潤, 乾健太郎. NLP若手の会第14回シンポジウム（YANS 2019）, 札幌, August 2019, ポスター発表
seq2seqによる部首を考慮したニューラル漢字生成システム

藤井諒, 舟山弘晃, 北山晃太郎, 阿部香央莉, Ana brassard, 三田雅人, 大内啓樹. NLP若手の会第14回シンポジウム（YANS 2019）, 札幌, August 2019, ポスター発表

2021.4 - Current
RIKEN AIP Natural Language Understanding Team

Part-time Researcher
2021.4 - Current
Graduate Program in Data Science, Tohoku University

Research Assistant
2020.9 - 2021.3
Inui-Suzuki Lab, Tohoku University

Teaching Assistant (Innovative Engineering Seminar)
2020.4 - 2020.8
School of Engineering, Tohoku University

Teaching Assistant (Programming Practice on C)

2016.4 - 2020.3
Tohoku University

B.S. in Engineering
Advisor: Prof. Kentaro Inui
2020.4 - 2022.3
Tohoku University

M.S. in Information Sciences　
Advisor: Prof. Kentaro Inui
2022.4 - Current
Tohoku University

Ph.D. in Information Sciences (In progress)
Advisor: Prof. Kentaro Inui

Publications

International Conference and Journals （Refereed）

Adhere to the Rubric: A Method for Building Trustworthy Short Answer Scoring Models

Assessing Chain-of-Thought Reasoning against Lexical Negation: A Case Study on Syllogism

Reducing the Cost: Cross-Prompt Pre-Finetuning for Short Answer Scoring

Clickbait Spoiling via Simple Seq2seq Generation and Ensembling

Balancing Cost and Quality: An Exploration of Human-in-the-loop Frameworks for Automated Short Answer Scoring

Generating Feature Attribution-based Explanations for Automated Short Answer Scoring

Data Augmentation by Rubrics for Short Answer Grading

Preventing Critical Scoring Errors in Short Answer Scoring with Confidence Estimation

Domestic Conference and Symposium

大規模言語モデルによる和文英訳問題の自動採点の評価と応用可能性の検討

次世代教育のための論理的思考力育成データセットの生成について

自然言語処理×教育における説明能力 ―説明できるライティング評価技術への新しい展開―

What can Short Answer Scoring Models Learn from Cross-prompt Training Data?

記述式答案採点モデルの採点基準に対する整合性の検証

文章構造グラフを用いた国語記述式答案への自動フィードバック生成

思考連鎖指示における大規模言語モデルの否定表現理解

説明可能なAIを指向した和文英訳自動採点システムの開発と評価

日本語学習者支援のための敬語変換タスクの提案

記述式答案自動採点における確信度推定とその役割

根拠箇所に基づく自動採点結果の説明

Incorporating Rubrics to Short Answer Grading

項⽬採点技術に基づいた和⽂英訳答案の⾃動採点

実⽤的な⾃動採点のための確信度推定と根拠事例の提供

国語記述式答案⾃動採点の現状と実応⽤に向けて

記述式答案自動採点のための確信度推定手法の検討

自動採点のための確信度推定手法

seq2seqによる部首を考慮したニューラル漢字生成システム

Experience

Education

Award

ACL-SRW Best paper

AIED2023 Best Paper Nominee

⾔語処理学会第 29 回年次⼤会 委員特別賞

AIED2022 Best Paper Nominee

⾔語処理学会第 27 回年次⼤会 委員特別賞

⾔語処理学会第 29 回年次⼤会　委員特別賞

⾔語処理学会第 27 回年次⼤会　委員特別賞