Minari Yoshinari

Inui-Suzuki Lab. (Natural Language Proecessing)
Graduate School of Information Sciences,
Tohoku University

About

名前 吉成 未菜里 (よしなり みなり)
所属 東北大学大学院 情報科学研究科 
システム情報科学専攻 博士前期課程1年
乾・鈴木研究室
メールアドレス yoshinari[at]ecei.tohoku.ac.jp
GitHubアカウント noimin0610
ブログ http://noimin.hatenablog.com/
興味・関心 自然言語処理(テキストデータからの知識獲得)
Webアプリケーション開発
競技プログラミング

Education

2018年 4月〜現在 東北大学大学院 情報科学研究科 システム情報科学専攻
2016年 4月〜2018年 3月 東北大学 工学部 情報知能システム総合学科
2011年 4月〜2016年 3月 仙台高等専門学校 情報システム工学科

Internships

2018年 9月(1週間) フォルシア株式会社
2016年 9月(2週間) シャープ株式会社
2014年 8月(1週間) 豊橋技術科学大学 応用数理ネットワーク研究室

Awards

2018年 8月 石巻ハッカソン vol.7 LINE賞(チーム: おいけ)
2018年 7月 ACM-ICPC 国内予選 NTTコミュニケーションズ賞 (チーム: KatsuT0shi)
2018年 3月 東北大学 工学部長賞
2017年12月 情報処理学会第166回データベースシステム研究会ならびに電子情報通信学会データ工学研究会(食メディア研究会協賛) 学生奨励賞
2017年11月 JPHACKS2017 デザインワンジャパン賞 (チーム: NagaraMeshi)
2017年 9月 IBMメインフレームコンテスト 2017 優秀賞
2016年 3月 仙台高等専門学校 校長賞(学業成績優秀賞)

Researches

Main Topic: 手順の雛形の学習

手順の\"雛形\"の学習 人間が持つ知識の中でも特に "手順" に着目し,同じ目的をもつ "手順" が記載された文書の集合 (例えば,レシピ投稿サイトから集めたたくさんの「ロールキャベツ」のレシピ)からその手順の "雛形" (例えば,ロールキャベツの作り方には様々なバリエーションがあるが,基本的には「肉などの具」を丸めて「茹でたキャベツ」で包んだものである,など)が学習できるのではないかと考え,研究を進めています. 現在は料理レシピを対象に研究しており,木構造で表したレシピの集合から雛形を学習する問題を,構文木の集合から文法を学習する問題と考えることで,文法抽出の枠組みで雛形を学習しています.

Domestic Conferences

  • 吉成未菜里, 横井祥, 乾健太郎. 手続きの生成モデルの文法抽出の枠組みによる学習. 言語処理学会第24回年次大会, pp. 1211-1214, March 2018.
  • 吉成未菜里, 横井祥, 乾健太郎. 雛形化による手続き的知識の汎化. 信学技報, vol. 117, no. 374, pp. 103-107, December 2017. (第166回DBS研究会・DE/CEA合同研究会 学生発表奨励賞)
  • 吉成未菜里, 岡本圭史. 要求文のベクトル化による要求文間の包含関係検出法の提案. 情報処理学会第78回全国大会講演論文集, pp. 427–428, January 2016.

Works

飲食店検索webアプリケーションNagaraMeshi (JPHACKS2017 デザインワンジャパン賞)

NagaraMeshi

出発地・目的地・経由地を入力すると目的地に向かう経路沿いで営業中の飲食店を地図・表に表示するwebアプリケーションです.JPHACKS2017にて5人で開発を行い,70チーム中15チームのみが進出するAward Dayに進出しデザインワンジャパン賞を受賞しました. 私はPythonのwebフレームワークflaskを用いて主に検索・検索結果表示ページのサーバサイドを実装しました.目的地までの経路情報やユーザの希望する価格帯などをもとにAPIで取得した飲食店情報を,ユーザに見やすい形に加工してクライアントサイドに渡しています.

プログラミングコンテストの成績をグラフ化するWebアプリケーションAtCoder Performances

AtCoder Performances

AtCoderのコンテストのたびに記録され,そのコンテスト1回1回での相対的な成績の良さを表す数値である "パフォーマンス" という値に注目し,グラフ化と簡単な分析を行うwebアプリを開発しました.フレームワークFlaskを用いて1人で開発した旧版と,Djangoを用いて友人と2人で開発しコンテスト期間での絞り込みやTwitterへのグラフ画像投稿機能などを追加した最新版があります.

手ぶらで料理ができるアプリケーションTebula (石巻ハッカソンvol.7 LINE賞)

Tebula

スマートスピーカーによる料理レシピの読み上げ,LINE・slackによる画像付きレシピ配信,およびそれらの音声による操作を行うアプリケーションです.石巻ハッカソン vol.7にて3人で開発を行い,LINE賞を受賞しました. 私は主にレシピのスクレイピングとスマートスピーカーによる読み上げ,および音声によるスマートスピーカー操作部分の処理を担当しました.スマートスピーカーによる読み上げ部分では,チームメイトが実装したDjangoサーバが持つレシピおよび現在の工程の情報をAPIを通して読み込み,スマートスピーカーで再生すべき音声を動的に生成しています.