Shuhei Kurita

Shuhei Kurita

A researcher in NLU/DRL/Neuroscience

Publications

Journals

  1. Shuhei Kurita, Daisuke Kawahara and Sadao Kurohashi,
    Neural Network-based Chinese Joint Syntactic Analysis (in Japanese),
    Natural Language Processing (in Japan), Vol.26, No.1, p.231-258, (2019.3).
  2. Ryota Kobayashi, Shuhei Kurita, Anno Kurth, Katsunori Kitano, Kenji Mizuseki, Markus Diesmann, Barry J. Richmond & Shigeru Shinomoto,
    Reconstructing neuronal circuitry from parallel spike trains,
    Nature Communications volume 10, Article number: 4468 (2019). [paper].
    My contribution: Large-scale biological neural network simulation.
  3. Keisuke Shirai, Atsushi Hashimoto, Taichi Nishimura, Hirotaka Kameko, Shuhei Kurita, Shinsuke Mori,
    Visual Recipe Flow: A Dataset for Learning Visual State Changes of Objects with Recipe Flows (in Japanese),
    Natural Language Processing (in Japan), Vol.30, No.3, p.1042-1060, (2023.9).

Proceedings

  1. Eri Onami, Shuhei Kurita, Taiki Miyanishi and Taro Watanabe, JDocQA: Japanese Document Question Answering Dataset for Generative Language Models, The 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024).
  2. Chieko Nishimura, Shuhei Kurita, and Yohei Seki, Text360Nav: 360-Degree Image Captioning Dataset for Urban Pedestrians Navigation, The 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024).
  3. Taiki Miyanishi, Daichi Azuma, Shuhei Kurita and Motoaki Kawanabe, Cross3DVG: Cross-Dataset 3D Visual Grounding on Different RGB-D Scans, 3DV (2024).
  4. Taiki Miyanishi, Fumiya Kitamori, Shuhei Kurita, Jungdae Lee, Motoaki Kawanabe and Nakamasa Inoue, CityRefer: Geography-aware 3D Visual Grounding Dataset on City-scale Point Cloud Data, NeurIPS2023 Datasets and Benchmarks track (2023).
  5. Koki Maeda, Shuhei Kurita, Taiki Miyanishi, Naoaki Okazaki, Query-based Image Captioning from Multi-context 360° Images, EMNLP2023 findings (2023).
  6. Shunya Kato, Shuhei Kurita, Chenhui Chu and Sadao Kurohashi, ARKitSceneRefer: Text-based Localization of Small Objects in Diverse Real-World 3D Indoor Scenes EMNLP2023 findings (2023).
  7. Yutaka Nakamura, Shuhei Kurita, and Koichiro Yoshino, Language and Robotics: Toward Building Robots Coexisting with Human Society Using Language Interface, IJCNLP-AACL2023 Tutorial (2023).
  8. Shuhei Kurita, Naoki Katsura and Eri Onami, RefEgo: Referring Expression Comprehension Dataset from First-Person Perception of Ego4D (ICCV2023). [arXiv] [code]
  9. Shuhei Kurita, Hiroki Ouchi, Kentaro Inui and Satoshi Sekine, Iterative Span Selection: Self-Emergence of Resolving Orders in Semantic Role Labeling, The 29th International Conference on Computational Linguistics (COLING2022) (October 2022).
  10. Keisuke Shirai, Atsushi Hashimoto, Taichi Nishimura, Hirotaka Kameko, Shuhei Kurita, Yoshitaka Ushiku and Shinsuke Mori, Visual Recipe Flow: A Dataset for Learning Visual State Changes of Objects with Recipe Flows, The 29th International Conference on Computational Linguistics (COLING2022) (October 2022).
  11. Daichi Azuma(*), Taiki Miyanishi(*), Shuhei Kurita(*) and Motoaki Kawanabe, ScanQA: 3D Question Answering for Spatial Scene Understanding, The 2022 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2022). (*): Equally contributed. [paper]. [arXiv]. [github].
  12. Kouta Nakayama, Shuhei Kurita, Akio Kobayashi, Yukino Baba and Satoshi Sekine, Co-Teaching Student-Model through Submission Results of Shared Task, The 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2021 Findings) (November 2021). [paper].
  13. Shuhei Kurita and Kyunghyun Cho, Generative Language-Grounded Policy in Vision-and-Language Navigation with Bayes’ Rule,
    Ninth International Conference on Learning Representations (ICLR2021), Online (May 2021). [arXiv], [paper], [github], [OpenReview].
  14. Shuhei Kurita and Kyunghyun Cho, Toward Understanding Language-Grounded Agents in Vision-and-Language Navigation,
    ICML 2020 Workshop on Learning in Artificial Open Worlds (ICML LAOW2020 Workshop), Online (July 2020). [link].
  15. Shuhei Kurita and Anders Søgaard, Multi-Task Semantic Dependency Parsing with Policy Gradient for Learning Easy-First Strategies, Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2019),
    Florence, Italy, (July 2019). Long paper. [github], [paper].
  16. Kobayashi R, Kurita S, Kitano K, Mizuseki K, Richmond B.J, Shinomoto S, A method for estimating synaptic connections from parallel spike trains, The 5th International Conference on Mathematical NeuroScience (ICMNS2019)
    Copenhagen, Denmark, (June 2019).
  17. Ryota Kobayashi, Shuhei Kurita, Katsunori Kitano, Kenji Mizuseki, Barry J. Richmond, Shigeru Shinomoto, Estimation of synaptic connections from parallel spike trains, The 13th International Neural coding (NC2018), Torino, Italy, (September 2018).
  18. Shuhei Kurita, Daisuke Kawahara and Sadao Kurohashi, Neural Adversarial Training for Semi-supervised Japanese Predicate-argument Structure Analysis, Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2018), Melbourne, Australia, (July 2018). Long paper. [paper].
  19. Shuhei Kurita, Daisuke Kawahara and Sadao Kurohashi, Neural Joint Model for Transition-based Chinese Syntactic Analysis, Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2017), Vancouver, Canada, (July 2017). Long paper. [paper].
    Selected as Out-standing Paper! (2% of submissions)
  20. Ryota Kobayashi, Shuhei Kurita, Yuzuru Yamanaka, Katsunori Kitano and Shigeru Shinomoto, Testing statistical significance of synaptic connectivity, The 12th International Neural coding, (NC2016), Cologne, Federal Republic of Germany, (September 2016).

Local Conferences

  • 異なるRGB-Dスキャンを用いたデータセット横断3D言語接地
    2023年度 人工知能学会全国大会（第37回）,熊本, (2023.6.6-9)
    宮西大樹, 東大地, 栗田修平, 川鍋一晃
  • ARKitSceneRefer: 3D屋内シーンでの参照表現による小物の位置特定
    言語処理学会第29回年次大会, 沖縄, (2023.3.13-17).
    加藤駿弥, 栗田修平, Chenhui Chu, 黒橋禎夫 Selected as Yong Reseacher Award! (for the first author)
  • QuIC-360◦: 360◦ 画像に対するクエリ指向画像説明文生成のためのデータセット構築
    言語処理学会第29回年次大会, 沖縄, (2023.3.13-17).
    前田航希, 栗田修平, 宮西大樹
  • テキスト条件付き物体検出器と参照表現理解への応用
    第25回 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022), 姫路, (2022.7.25-28).
    桂尚輝, 栗田修平
  • レシピ分野における動作対象の状態変化を考慮したデータセットの構築と検索モデルの提案
    言語処理学会第28回年次大会, オンライン, (2022.3.14-18).
    白井圭佑, 橋本敦史, 牛久祥孝, 栗田修平, 亀甲博貴, 森信介
  • 共有タスクへの結果提出を通した生徒モデルの共同教育手法
    言語処理学会第28回年次大会, オンライン, (2022.3.14-18).
    中山功太, 栗田修平, 小林暁雄, 馬場雪乃, 関根聡
  • 視覚と言語によるナビゲーション課題への言語に対応付けられた生成的な方策
    言語処理学会第27回年次大会, オンライン, (2021.3.15-19).
    栗田修平, Kyunghyun Cho Selected as Committee Member’s Special Award!
  • 能動的サンプリングを用いたリソース構築共有タスクにおける予測対象データ削減
    言語処理学会第27回年次大会, オンライン, (2021.3.15-19).
    中山功太, 栗田修平, 馬場雪乃, 関根聡
  • Pre-Distillation Ensemble:リソース構築タスクのためのアンサンブル手法
    言語処理学会第26回年次大会, オンライン, (2020.3.16-19).
    中山功太, 栗田修平, 小林暁雄, 関根聡
  • 多細胞スパイクデータからシナプス結合を推定する技術の開発
    Neuro 2019, 新潟 (2019.7).
    Kobayashi R, Kurita S, Kitano K, Mizuseki K, Richmond B.J, and Shinomoto S.
  • 深層強化学習を用いた意味依存構造解析は自発的に平易優先戦略を学習する
    言語処理学会第25回年次大会, 名古屋, (2019.3.11-15).
    栗田修平, Anders Søgaard Selected as Best Paper Award!
  • Ryota Kobayashi, Shuhei Kurita, Katsunori Kitano, Kenji Mizuseki, Barry J. Richmond and Shigeru Shinomoto
    Estimating synaptic connections from parallel spike trains
    28th Annual Conference of Japanese Neural Network Society, Oral Session, Japan, (October 2018).
  • ニューラルネットワークに基づく単語分割・品詞付与・構文解析の統合解析
    言語処理学会第23回年次大会, つくば, (2017.3.13-17).
    栗田修平, 河原大輔, 黒橋禎夫
  • 神経回路シミュレーションデータを用いた結合推定
    日本物理学会第69回年次大会, 27pAJ-13, 神奈川,(2014.3).
    栗田修平, 小林亮太, 北野勝則, 篠本滋
  • Shuhei Kurita, Yuzuru Yamanaka, Ryota Kobayashi, Katsunori Kitano and Shigeru Shinomoto
    Minimal time length of spike trains for the inference of connectivity
    24th Annual Conference of Japanese Neural Network Society, Oral and Poster Session 2 P2-08, Hakodate, Japan, (August 2014).

Invited Talks

  • テキストからの実世界理解に向けて
    第26回情報論的学習理論ワークショップ (2023 Oct. 29).
    栗田修平
  • 実世界を認識して動作するための言語理解技術
    NLP若手の会 (YANS) 第18回シンポジウム 招待セッション (2023 Aug 31). link
    栗田修平
  • 自然言語処理に用いられる深層学習 - 基礎から大規模言語モデルと応用までを解説 -
    ロボット工学セミナー (2023 June 9). link
    栗田修平
  • 実世界を認識して動作するための言語理解技術
    データ工学ロボティクスとNEDO特別講座共催講演会 (2023 Mar. 29). link
    栗田修平
  • ScanQA: 3D Question Answering for Spatial Scene Understanding
    MIRU2022 (2022 July 27).
    Daichi Azuma(*), Taiki Miyanishi(*), Shuhei Kurita(*) and Motoaki Kawanabe
    (*): equally contributed
  • 文解析における既存データセットの制約とそれを超える解析手法
    名古屋地区NLPセミナー(2019 May).
    栗田修平
  • 自然言語処理の既存データセットの制約を超えた文の解析手法
    理化学研究所AIP (2019 Feb.).
    栗田修平
  • Neural Joint Model for Transition-based Chinese Syntactic Analysis,
    Google NLP Summit, Zurich, Switzerland (2017 Oct.).
    Shuhei Kurita

Talks

  • 実世界にグラウンドされた自然言語理解のこれまでとこれから
    第7回Language and Robotics研究会 link slide
    栗田修平