書籍

  1. 大規模言語モデル入門Ⅱ〜生成型LLMの実装と評価
    山田 育矢, 鈴木 正敏, 西川 荘介, 藤井 一喜, 山田 康輔, 李 凌寒
    技術評論社. 2024.
    出版社ページ Amazon.co.jp
  2. 大規模言語モデル入門
    山田 育矢, 鈴木 正敏, 山田 康輔, 李 凌寒
    技術評論社. 2023.
    出版社ページ Amazon.co.jp
  3. ディープラーニングによる自然言語処理
    山田 育矢, 柴田 知秀, 進藤 裕之, 玉木 竜二
    共立出版. 2023.
    出版社ページ Amazon.co.jp
  4. 自然言語処理技術
    鈴木 潤, 土屋 誠司, 本橋 和貴, 高橋 寛治, 田村 晃裕, 山田 育矢, 荒木 健治, 森信介, 渡邉 信一, 原 紳, 水本 智也, 清水 武
    情報機構. 2020.
    出版社ページ
  5. Pythonによるはじめての機械学習プログラミング
    島田 達朗, 越水 直人, 早川 敦士, 山田 育矢
    技術評論社. 2019.
    出版社ページ Amazon.co.jp

ジャーナル論文

  1. シソーラスの階層的構造を利用した弱教師あり固有表現抽出
    芝原 隆善, 山田 育矢, 西田 典起, 寺西 裕紀, 古崎 晃司, 松本 裕治
    自然言語処理. 2024.
    GitHub DOI
  2. Trick me if you can: Human-in-the-loop generation of adversarial examples for question answering
    Eric Wallace, Pedro Rodriguez, Shi Feng, Ikuya Yamada, Jordan Boyd-Graber
    TACL. 2019.
    arXiv GitHub DOI
  3. Linkify: Enhancing text reading experience by detecting and linking helpful entities to users
    Ikuya Yamada, Tomotaka Ito, Hideaki Takeda, Yoshiyasu Takefuji
    IEEE Intelligent Systems. 2018.
    DOI
  4. Learning distributed representations of texts and entities from knowledge base
    Ikuya Yamada, Hiroyuki Shindo, Hideaki Takeda, Yoshiyasu Takefuji
    TACL. 2017.
    arXiv GitHub DOI

国際会議論文

  1. Dynamic injection of entity knowledge into dense retrievers
    Ikuya Yamada, Ryokan Ri, Takeshi Kojima, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo
    EMNLP Findings. 2025.
    arXiv GitHub DOI
  2. LEIA: Facilitating cross-lingual knowledge transfer in language models with entity-based data augmentation
    Ikuya Yamada, Ryokan Ri
    ACL Findings. 2024.
    arXiv GitHub DOI
  3. Arukikata travelogue dataset with geographic entity mention, coreference, and linking annotations
    Shohei Higashiyama, Hiroki Ouchi, Hiroki Teranishi, Hiroyuki Otomo, Yusuke Ide, Aitaro Yamamoto, Hiroyuki Shindo, Yuki Matsuda, Shoko Wakamiya, Naoya Inoue, Ikuya Yamada, Taro Watanabe
    EACL Findings. 2024.
    arXiv GitHub DOI
  4. Entity embedding completion for wide-coverage entity disambiguation
    Daisuke Oba, Ikuya Yamada, Naoki Yoshinaga, Masashi Toyoda
    EMNLP Findings. 2022.
    GitHub DOI
  5. A multilingual bag-of-entities model for zero-shot cross-lingual text classification
    Sosuke Nishikawa, Ikuya Yamada, Yoshimasa Tsuruoka, Isao Echizen
    CoNLL. 2022.
    arXiv DOI
  6. Global entity disambiguation with BERT
    Ikuya Yamada, Koki Washio, Hiroyuki Shindo, Yuji Matsumoto
    NAACL. 2022.
    arXiv GitHub DOI
  7. EASE: Entity-aware contrastive learning of sentence embedding
    Sosuke Nishikawa, Ryokan Ri, Ikuya Yamada, Yoshimasa Tsuruoka, Isao Echizen
    NAACL. 2022.
    arXiv GitHub DOI
  8. mLUKE: The power of entity representations in multilingual pretrained language models
    Ryokan Ri, Ikuya Yamada, Yoshimasa Tsuruoka
    ACL. 2022.
    arXiv GitHub DOI
  9. NeurIPS 2020 EfficientQA Competition: Systems, analyses and lessons learned
    Sewon Min, Jordan Boyd-Graber, Chris Alberti, Danqi Chen, Eunsol Choi, Michael Collins, Kelvin Guu, Hannaneh Hajishirzi, Kenton Lee, Jennimaria Palomaki, Colin Raffel, Adam Roberts, Tom Kwiatkowski, Patrick Lewis, Yuxiang Wu, Heinrich Küttler, Linqing Liu, Pasquale Minervini, Pontus Stenetorp, Sebastian Riedel, Sohee Yang, Minjoon Seo, Gautier Izacard, Fabio Petroni, Lucas Hosseini, Nicola De Cao, Edouard Grave, Ikuya Yamada, Sonse Shimaoka, Masatoshi Suzuki, Shumpei Miyawaki, Shun Sato, Ryo Takahashi, Jun Suzuki, other competition participants
    PMLR. 2021.
    arXiv
  10. Efficient passage retrieval with hashing for open-domain question answering
    Ikuya Yamada, Akari Asai, Hannaneh Hajishirzi
    ACL. 2021.
    arXiv GitHub DOI
  11. LUKE: Deep contextualized entity representations with entity-aware self-attention
    Ikuya Yamada, Akari Asai, Hiroyuki Shindo, Hideaki Takeda, Yuji Matsumoto
    EMNLP. 2020.
    arXiv DOI
  12. Wikipedia2Vec: An efficient toolkit for learning and visualizing the embeddings of words and entities from Wikipedia
    Ikuya Yamada, Akari Asai, Jin Sakuma, Hiroyuki Shindo, Hideaki Takeda, Yoshiyasu Takefuji
    EMNLP System Demonstrations. 2020.
    arXiv DOI
  13. Neural attentive bag-of-entities model for text classification
    Ikuya Yamada, Hiroyuki Shindo
    CoNLL. 2019.
    arXiv GitHub DOI
  14. Studio Ousia's quiz bowl question answering system
    Ikuya Yamada, Ryuji Tamaki, Hiroyuki Shindo, Yoshiyasu Takefuji
    The NIPS '17 Competition: Building Intelligent Systems. 2018.
    arXiv DOI
  15. Representation learning of entities and documents from knowledge base descriptions
    Ikuya Yamada, Hiroyuki Shindo, Yoshiyasu Takefuji
    COLING. 2018.
    arXiv GitHub
  16. Segment-level neural conditional random fields for named entity recognition
    Motoki Sato, Hiroyuki Shindo, Ikuya Yamada, Yuji Matsumoto
    IJCNLP. 2017.
  17. Named entity disambiguation for noisy text
    Yotam Eshel, Noam Cohen, Kira Radinsky, Shaul Markovitch, Ikuya Yamada, Omer Levy
    CoNLL. 2017.
    arXiv GitHub DOI
  18. Joint learning of the embedding of words and entities for named entity disambiguation
    Ikuya Yamada, Hiroyuki Shindo, Hideaki Takeda, Yoshiyasu Takefuji
    CoNLL. 2016.
    arXiv GitHub DOI

国際ワークショップ論文

  1. MIA 2022 Shared Task: Evaluating cross-lingual open-retrieval question answering for 16 diverse languages
    Akari Asai, Shayne Longpre, Jungo Kasai, Chia-Hsuan Lee, Rui Zhang, Junjie Hu, Ikuya Yamada, Jonathan H. Clark, Eunsol Choi
    Workshop on Multilingual Information Access. 2022.
    arXiv GitHub DOI
  2. SemTab 2021: Tabular data annotation with MTab tool
    Phuc Nguyen, Ikuya Yamada, Natthawut Kertkeidkachorn, Ryutaro Ichise, Hideaki Takeda
    Semantic Web Challenge on Tabular Data to Knowledge Graph Matching. 2021.
    GitHub
  3. Demonstration of MTab: Tabular data annotation with knowledge graphs
    Phuc Nguyen, Ikuya Yamada, Natthawut Kertkeidkachorn, Ryutaro Ichise, Hideaki Takeda
    ISWC Posters, Demos and Industry Tracks. 2021.
    GitHub
  4. Studio Ousia at the NTCIR-15 SHINRA2020-ML task
    Sosuke Nishikawa, Ikuya Yamada
    NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies. 2020.
  5. MTab4Wikidata at SemTab 2020: Tabular data annotation with Wikidata
    Phuc Nguyen, Ikuya Yamada, Natthawut Kertkeidkachorn, Ryutaro Ichise, Hideaki Takeda
    Semantic Web Challenge on Tabular Data to Knowledge Graph Matching. 2020.
    GitHub
  6. Hierarchical contextualized representation models for answer type prediction
    Natthawut Kertkeidkachorn, Rungsiman Nararatwong, Phuc Nguyen, Ikuya Yamada, Hideaki Takeda, Ryutaro Ichise
    ISWC Posters, Demos and Industry Tracks. 2020.
    GitHub
  7. Multi-task transfer learning for fine-grained named entity recognition
    Masato Hagiwara, Ryuji Tamaki, Ikuya Yamada
    Text Analysis Conference. 2019.
  8. Similarity matrix model for the NTCIR-12 MedNLPDoc task
    Yuichiro Sawai, Mai Omura, Hiroki Ouchi, Yuki Nagai, Masashi Yoshikawa, Ikuya Yamada
    NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies. 2016.
  9. Enhancing named entity recognition in Twitter messages using entity linking
    Ikuya Yamada, Hideaki Takeda, Yoshiyasu Takefuji
    Workshop on Noisy User-generated Text. 2015.
    DOI
  10. An end-to-end entity linking approach for tweets
    Ikuya Yamada, Hideaki Takeda, Yoshiyasu Takefuji
    Workshop on Making Sense of Microposts. 2015.

講演

  1. LLMを深く知り、上手に育てるー大規模言語モデルの仕組みと研究の最前線ー
    山田 育矢
    Keio-SPRING Ph.D. Seminar. 2026.
  2. LLMを深く知り、上手に育てる
    山田 育矢
    東京理科大学 ゲーム開発学特論 ゲスト講義. 2025.
  3. 知識を効率的に追加・編集・蓄積できるAIを作る
    山田 育矢
    東京理科大学TUS Forum. 2025.
  4. Knowledgeable AIプロジェクト: 知識を効率的に追加・編集・蓄積できるAIを作る
    山田 育矢
    名古屋大学TokAI BOOST. 2025.
  5. 事前学習（上級編）
    山田 育矢
    東京大学松尾・岩澤研究室 大規模言語モデル講座 基礎編. 2025.
  6. Knowledgeable AIプロジェクト: 知識を効率的に追加・編集・蓄積できるAIを作る
    山田 育矢
    言語処理若手シンポジウム 招待ポスター. 2025.
    Poster
  7. 大規模言語モデルの技術と最新動向
    山田 育矢
    情報処理学会DICOMO. 2024.
    Slides
  8. 言語間転移学習で大規模言語モデルを賢くする
    山田 育矢
    言語処理学会第30回年次大会ワークショップ「生成AI時代の自然言語処理における産学官の役割と課題」. 2024.
    Slides
  9. 最先端の質問応答技術の研究開発と迅速な実用化
    山田 育矢
    情報処理学会 第255回自然言語処理研究会. 2023.
    Slides
  10. 知識拡張型言語モデルLUKE
    山田 育矢
    言語処理学会第29回年次大会ワークショップ「日本語言語資源の構築と利用性の向上」. 2023.
    Slides
  11. Studio Ousiaの技術開発の取り組みとAWSの活用
    山田 育矢
    AWS Summit Online Japan. 2021.
  12. エンティティエンベディングの学習とその活用
    山田 育矢
    理化学研究所AIP 森羅LinkJPキックオフミーティング. 2021.
  13. オープンドメイン質問応答技術の最新動向
    山田 育矢
    言語処理学会第27回年次大会ワークショップ「AI王 〜クイズAI日本一決定戦〜」. 2021.
    Slides
  14. 知識ベースの自然言語処理への活用
    山田 育矢
    第22回音声言語シンポジウム兼第7回自然言語処理シンポジウム. 2020.
    Slides
  15. 実践！AllenNLPによるディープラーニングを用いた自然言語処理
    山田 育矢
    言語処理学会 言語処理技術セミナー. 2020.
    Slides
  16. 自然言語処理の開発現場でのAWS活用術 ーリサーチからデプロイまでー
    山田 育矢
    AWS DevDay Tokyo. 2019.
  17. PythonによるWikipediaを活用した自然言語処理
    山田 育矢
    PyData.tokyo One-day Conference. 2018.
  18. 自然言語処理にWikipediaを活用する
    山田 育矢
    国立国語研究所 コーパスとしてのウェブテキスト活用シンポジウム. 2018.
  19. 自然言語処理を使って”賢い”人工知能を作る
    山田 育矢
    慶應義塾大学SFC 現代技術と社会. 2018.
  20. 全米クイズ王チームに勝利した早押しクイズAIの仕組み
    山田 育矢
    PyData.Tokyo Meetup. 2018.
  21. 知識ベースを活用した自然言語処理の手法とその応用
    山田 育矢
    ステアラボ人工知能シンポジウム. 2018.
  22. Pythonを使って言語処理のコンペティションにチャレンジ
    山田 育矢
    PyData.Tokyo Meetup. 2015.
  23. 知識ベースを活用したエンティティリンキング
    山田 育矢
    人工知能学会 第36回セマンティックウェブとオントロジー研究会. 2015.