西田典起
博士（情報理工学）
理化学研究所 革新知能統合研究センター
研究員
〒103-0027 東京都中央区日本橋1-4-1
日本橋一丁目三井ビルディング15階
メール: noriki.nishida [at] riken.jp

理化学研究所革新知能統合研究センター (AIP) 研究員。 2020年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。博士（情報理工学）。 自然言語処理、特に知識獲得（知識の抽出・整理・検索・活用）の研究に従事。 近年は、特に大規模言語モデルのための外部知識ベースの拡張と管理に注力。 また、博士課程以来、（マルチモーダル）談話解析にも継続的に取り組んでいる。

ニュース

• 2025年8月: 論文 "Post Persona Alignment for Multi-Session Dialogue Generation" (Yi-Pei Chen, Noriki Nishida, Hideki Nakayama, Yuji Matsumoto) がEMNLP 2025 Findingsに採択されました。
• 2025年6月: 論文 "MA-COIR: Leveraging Semantic Search Index and Generative Models for Ontology-Driven Biomedical Concept Recognition" (Shanshan Liu, Noriki Nishida, Rumana Ferdous Munne, Narumi Tokunaga, Yuki Yamagata, Kouji Kozaki, Yuji Matsumoto) がACR-SRW 2025に採択されました。
• 2025年5月: 論文 "Do Multimodal Large Language Models Truly See What We Point At? Investigating Indexical, Iconic, and Symbolic Gesture Comprehension" (Noriki Nishida, Koji Inoue, Hideki Nakayama, Mayumi Bono, and Katsuya Takanashi) がACL 2025に採択されました。
• 2025年3月: 総研大キャリアパス支援講演会にて「この時代に国立研究所で研究するという選択」という題で講演を行いました。
• 2025年1月: 言語処理学会第31回年次大会にて主著3件、共著2件の研究発表を行います。
• 2024年12月: 論文 "Zero-Shot Entailment Learning for Ontology-Based Biomedical Annotation Without Explicit Mentions" (Munne et al.) がCOLING 2025に採択されました。
• 2024年7月: 論文 "Mention-Agnostic Information Extraction for Ontological Annotation of Biomedical Articles" (El Khettari and Nishida et al.) がBioNLP 2024 (ACL 2024ワークショップ) に採択されました。
• 2024年4月: 論文 "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" (芝原ら) が自然言語処理論文誌に採択されました。
• 2024年2月: 論文 "Recent Trends in Personalized Dialogue Generation: A Review of Datasets, Methogolodies, and Evaluations" (Chen et al.) がLREC-COLING 2024に採択されました。

研究分野

• 自然言語処理
• 知識獲得（情報抽出、知識ベース構築、情報検索、質問応答など）
• 大規模言語モデルのための外部知識ベースの拡張・管理
• （マルチモーダル）談話解析

職歴

• 2023年12月 - 現在: 理化学研究所 革新知能統合研究センター 研究員
• 2022年4月 - 2025年3月: 筑波大学 非常勤講師
• 2020年7月 - 2021年6月: 東京大学 客員研究員
• 2020年4月 - 2023年11月: 理化学研究所 革新知能統合研究センター 特別研究員
• 2018年4月 - 2020年3月: 日本学術振興会 特別研究員 (DC2)
• 2014年11月 - 2015年8月: 株式会社ロガリズム パートタイムソフトウェアエンジニア

学歴

• 2017年4月 - 2020年3月: 東京大学大学院 情報理工学系研究科 創造情報学専攻 博士課程
  博論「Unsupervised Induction of Natural Language Discourse Structure Based on Rhetorical Structure Theory」
  指導教員: 中山英樹
• 2015年4月 - 2017年3月: 東京大学大学院 情報理工学系研究科 創造情報学専攻 修士課程
  修論「Unsupervised Learning of Syntactically Plausible Word Representations by Solving Word Ordering」
  指導教員: 中山英樹
• 2013年4月 - 2015年3月: 東京大学 工学部 電子情報工学科
  卒論「Hand Gesture Recognition Using Recurrent Convolutional Neural Networks」
  指導教員: 伊庭斉志, 長谷川禎彦
• 2009年4月 - 2013年3月: 東京大学 文科三類
• 2006年4月 - 2009年3月: 京都成章高等学校

講義

• 2022年10月 - 2025年3月: 筑波大学「データサイエンス」
• 2022年4月 - 2025年3月: 筑波大学「情報リテラシー (演習)」
• 2017年10月 - 2018年3月: 東京大学大学院 情報理工学系研究科「データサイエンス」(TA)
• 2014年10月 - 2015年3月: 東京大学 工学部「プログラミング基礎演習」(TA)

講演

• 2025年3月:「この時代に国立研究所で研究するという選択」招待講演 (総研大キャリアパス支援講演会)
• 2023年6月:「Standard Supervision vs. In-Context Learning in NLP」ワークショップ発表 (理研AIP)
• 2022年5月:「機械学習による科学論文からの知識獲得」招待講演 (日本計量生物学会2022年度年会 特別セッション 機械学習への招待2)
• 2018年11月:「教師なし談話構造解析」招待講演 (産業技術総合研究所 人工知能研究センター)
• 2016年3月:「画像認識における深層学習の動向」招待講演 (日本音響学会 関西支部談話会)
• 2015年9月:「映像認識における深層学習の動向」招待講演 (Prometech Simulation Conference 2015)

受賞

• 2022年12月: Outstanding Reviewers, EMNLP 2022
• 2021年3月: 若手奨励賞, 杉浦昇太 (共著), 言語処理学会第27回年次大会
• 2020年3月: 若手奨励賞, 言語処理学会第26回年次大会
• 2017年9月: 学生奨励賞, 小林佑樹 (共著), 日本ソフトウェア科学会第34回大会
• 2017年7月: 全国大会優秀賞, 人工知能学会第31回全国大会

競争的資金等の研究課題

• 2022年6月 - 2023年3月:「医学・薬学論文からの知識獲得のための談話解析の応用」科学技術振興機構 AIPチャレンジ (研究代表者)
• 2022年5月 - 2025年3月:「マルチモーダル対話翻訳における潜在的構造理解に基づくモダリティ横断」日本学術振興会 科研費 学術変革領域研究 (B) (研究分担者)
• 2021年4月 - 2024年3月:「新たな医療知識の獲得に向けた医学系論文の文脈構造の解析と情報抽出への応用」日本学術振興会 科研費 若手研究 (研究代表者)
• 2018年4月 - 2020年3月:「談話構造と知識に基づく自然言語理解のための深層学習モデルの提案」日本学術振興会 科研費 特別研究員奨励費 (DC2) (研究代表者)

学会活動等

• プログラム委員: 言語処理学会 第31回年次大会 (プログラム編成), EMNLP 2023 (Publicity Chairs), SCIDOCA 2021-2025
• 論文誌編集委員: 言語処理学会論文誌「自然言語処理」(2023年4月 - 現在)
• 論文誌査読: Language Resources and Evaluation, ACM Transactions of Asian and Low-Resource Language Information Processing, 言語処理学会論文誌「自然言語処理」
• 国際会議査読: ACL Rolling Review, ACL, EMNLP, NAACL, EACL, COLING, COLM, AAAI, IJCAI

スキル

• 研究: 自然言語処理, 知識獲得, 情報抽出, 文書検索, 文書構造解析, 知識グラフ, オントロジー, マルチモーダル, 機械学習
• プログラミング: Python (NumPy, spaCy, PyTorch, HuggingFace, Transformers), C++, SQL, Neo4j, Docker, Git, Linux
• 言語: 英語 (業務レベル), Japanese (母語)