2024/05/14 更新

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シマダ カズタカ
嶋田 和孝
SHIMADA Kazutaka
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Citation Countは当該年に発表した論文の被引用数

所属
大学院情報工学研究院 知能情報工学研究系
職名
教授
外部リンク

研究キーワード

  • マルチモーダル

  • 画像理解

  • 言語処理

研究分野

  • 情報通信 / 知能情報学

出身学校

  • 1997年03月   大分大学   工学部   知能情報システム工学科   卒業   日本国

出身大学院

  • 2002年03月   大分大学   工学研究科   環境工学専攻   博士課程・博士後期課程   単位取得満期退学   日本国

取得学位

  • 大分大学  -  博士(工学)   2003年06月

学内職務経歴

  • 2022年04月 - 2024年03月   九州工業大学   大学院情報工学研究院   知能情報工学研究系     知能情報工学科長

  • 2022年04月 - 2024年03月   九州工業大学   大学院情報工学研究院   知能情報工学研究系     知能情報工学研究系長

  • 2019年04月 - 現在   九州工業大学   大学院情報工学研究院   知能情報工学研究系     教授

  • 2012年04月 - 2019年03月   九州工業大学   大学院情報工学研究院   知能情報工学研究系     准教授

  • 2008年04月 - 2012年03月   九州工業大学   大学院情報工学研究院     助教

研究経歴

  • 複数人インタラクションの理解

    言語理解,マルチモーダル情報理解

    研究期間: 2012年04月  -  現在

  • Webからの評判情報の抽出と要約

    未設定

    研究期間: 2008年04月  -  現在

論文

  • Layer Configurations of BERT for Multitask Learning and Data Augmentation 査読有り

    Pahari N., Shimada K.

    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics ( 富士技術出版株式会社 )   28 ( 1 )   29 - 40   2024年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    Multitask learning (MTL) and data augmentation are becoming increasingly popular in natural language processing (NLP). These techniques are particularly useful when data are scarce. In MTL, knowledge learned from one task is applied to another. To address data scarcity, data augmentation facilitates by providing additional synthetic data during model training. In NLP, the bidirectional encoder representations from transformers (BERT) model is the default candidate for various tasks. MTL and data augmentation using BERT have yielded promising results. However, a detailed study regarding the effect of using MTL in different layers of BERT and the benefit of data augmentation in these configurations has not been conducted. In this study, we investigate the use of MTL and data augmentation from generative models, specifically for category classification, sentiment classification, and aspect-opinion sequence-labeling using BERT. The layers of BERT are categorized into top, middle, and bottom layers, which are frozen, shared, or unshared. Experiments are conducted to identify the optimal layer configuration for improved performance compared with that of single-task learning. Generative models are used to generate augmented data, and experiments are performed to reveal their effectiveness. The results indicate the effectiveness of the MTL configuration compared with single-task learning as well as the effectiveness of data augmentation using generative models for classification tasks.

    DOI: 10.20965/jaciii.2024.p0029

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    CiNii Research

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  • Dataset Construction and Evaluation for Aspect-Opinion Extraction in Bangla Fine-Grained Sentiment Analysis 査読有り

    Al-Mahmud , Shimada K.

    Lecture Notes in Networks and Systems   818   437 - 449   2024年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    In the present age, increasingly more people and entities post their opinions on web-based platforms. With this increasing trend of web-based opinion content, it is quite impossible to digest it by hand. Consequently, a computerized system for opinion and sentiment analysis is required. Sentiment analysis builds systems that automatically extract useful information from massive online reviews. Conventional sentiment analysis simply classifies a document/text into positive/negative/neutral polarity on the basis of overall sentiment polarity. In this case, it is considered that one sentiment is carried for the whole text, which may not be the case in the practical scenario. It is possible to appear more than one aspect, opinion, and sentiment in a single text, especially when the text is long. This motivates the introduction of fine-grained sentiment analysis, in which one can identify what a person/entity is mentioning and how they feel about each aspect/target entity. Aspect-opinion term extraction is a crucial aspect-based sentiment analysis (ABSA). It is a kind of granular-level sentiment analysis. In this study, our target is aspect-opinion terms extraction in the Bangla language. However, no annotated Bangla dataset is available for this task. Hence, we obtained textual data from a publicly available Bangla restaurant dataset, annotated them, and prepared a novel dataset. We then performed the task as a sequence labeling technique by utilizing our dataset. For the experiment, we employed vanilla transformers-based models such as mBERT, BanglaBERT, and BanglishBERT with linear layers and conditional random field (CRF) on top of them. To enhance the models’ performance, we combined different feature embeddings of mBERT, BanglaBERT, and BanglishBERT. We then utilized the linear layers and CRF on top of them. The experimental results indicated that the combined feature embeddings technique significantly improves models’ performance, and (mBERT & BanglishBERT) with linear layer performed best: 0.5840 on the F1 score among all the tested models.

    DOI: 10.1007/978-981-99-7862-5_33

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  • Dataset Construction and Evaluation for Aspect-Opinion Extraction in Bangla Fine-grained Sentiment Analysis 査読有り 国際誌

    Al-Mahmud, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the 4th International Conference on Data Science and Applications   2023年07月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    インド(& オンライン)  

  • Disfluency detection with context information from real utterances and generative utterances 査読有り 国際誌

    Hiroto Nakashima, Kazutaka Shimada

    Proceedings of 13th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence   2023年07月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   郡山市   2023年07月08日  -  2023年07月13日

  • Detecting speech recognition errors using topic information and BERT 査読有り 国際誌

    Masaaki Yokoyama, Kazutaka Shimada

    Proceedings of 13th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence   2023年07月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   郡山市   2023年07月08日  -  2023年07月13日

  • Combination and Knowledge Extension of Pre-trained Language Model for Offensive Language Detection 査読有り 国際誌

    Zhenming Li, Kazutaka Shimada

    Proceedings of 16th International Conference on E-Service and Knowledge Management   2023年07月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   郡山市   2023年07月08日  -  2023年07月13日

  • Handling Data Scarcity in Code-Mixing Using Learning-Based Approaches 査読有り 国際誌

    Niraj Pahari, Kazutaka Shimada

    Proceedings of 16th International Conference on E-Service and Knowledge Management   2023年07月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   郡山市   2023年07月08日  -  2023年07月13日

  • Automated Scoring of Logical Consistency of Japanese Essays 査読有り 国際誌

    Nakamoto S., Shimada K.

    Communications in Computer and Information Science   1831 CCIS   652 - 658   2023年07月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Automated essay scoring (AES) is to estimate the scores of essays automatically. Two types of AES models are commonly used: handcrafted feature-based and neural-based models. In this paper, we introduce AES systems based on the two types for evaluating the logical consistency of Japanese essays. In addition, to enhance the performance of models, we integrate the neural-based model with the handcrafted features: a hybrid AES system. In the experiment, we show the effectiveness of our hybrid AES system. Besides, most of our AES models obtained higher QWK scores than human evaluators.

    DOI: 10.1007/978-3-031-36336-8_101

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  • Demonstration of Effectiveness of Nativeness in Stepwise Learning by Performing Sentiment Analysis 査読有り 国際誌

    Al-Mahmud, Kazutaka Shimada

    Proceedings of 2023 International Conference on Next-Generation Computing, IoT and Machine Learning (NCIM)   2023年06月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Bangladesh   Dhaka   2023年06月16日  -  2023年06月17日

  • Dataset Construction and Opinion Holder Detection Using Pre-trained Models 査読有り 国際誌

    Mahmud Al-, Shimada Kazutaka

    International Journal of Service and Knowledge Management ( 特定非営利活動法人国際応用情報学研究機構 )   7 ( 2 )   1   2023年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.52731/ijskm.v7.i2.779

    CiNii Research

  • Rating Prediction of Multi-Aspect Reviews Using Simultaneous Learning 査読有り

    Takeo M., Kawasaki S., Shimada K.

    Proceedings of 2023 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2023   358 - 363   2023年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    This paper proposes a method for rating prediction tasks in review documents. Existing models for predicting the rating scores assigned to each aspect were often developed separately. However, there is a relationship among aspects. Therefore, we apply a multi-task learning framework to our prediction models. We evaluate our model with a review dataset about a game software domain written in Japanese. Each review document contains six-level rating scores for seven aspects of the game software. We utilize BERT as the backbone model for the prediction. Our model simultaneously learns the parameters of seven BERTs for seven aspects. Hence, we name this method "Simultaneous Learning."It leads to the improvement of the performance of the prediction. In addition, we compare two types of input data for the rating prediction task: all sentences and selected sentences. Experimental results show the effectiveness of our simultaneous learning model in the multi-aspect rating prediction. Our simultaneous learning method obtained 0.713 on RMSE. It demonstrated a 0.046 improvement in RMSE, as compared with non-simultaneous learning. Further, we confirmed that our method based on simultaneous learning was effective in the case that the number of sentences related to an aspect is small.

    DOI: 10.1109/IALP61005.2023.10337276

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  • Multilingual Symptom Prediction by Simultaneous Learning Using BERT 査読有り

    Zhu C., Pahari N., Shimada K.

    Proceedings of 2023 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2023   100 - 105   2023年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Natural language processing (NLP) techniques have become increasingly significant in the medical domain. However, the amount of relevant medical text data remains limited. In this work, we propose a BERT-based multilingual simultaneous learning (MSL) model for reducing the problem of scarce data. We evaluate the benefit of MSL on the NTCIR-13 MedWeb multi- label symptoms classification task. The results indicate that the MSL model performs slightly better than Single-Task Learning (STL) models. Additionally, it shows that the similarity between languages has an impact on the performance of the MSL model.

    DOI: 10.1109/IALP61005.2023.10337285

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85181777849&origin=inward

  • Language Preference for Expression of Sentiment for Nepali-English Bilingual Speakers on Social Media 査読有り

    Pahari N., Shimada K.

    CALCS 2023 - Computational Approaches to Linguistic Code-Switching, Proceedings of the Workshop   23 - 32   2023年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Nepali-English code-switching (CS) has been a growing phenomenon in Nepalese society, especially in social media. The code-switching text can be leveraged to understand the sociolinguistic behaviours of the multilingual speakers. Existing studies have attempted to identify the language preference of the multilingual speakers for expressing different emotions using text in different language pairs. In this work, we aim to study the language preference of multilingual Nepali-English CS speakers while expressing sentiment in social media. We create a novel dataset for sentiment analysis using the public Nepali-English code-switched comments in YouTube. After performing the statistical study on the dataset, we find that the proportion of use of Nepali language is higher in negative comments when compared with positive comments, hence concluding the preference for using native language while expressing negative sentiment. Machine learning and transformer-based models are used as the baseline models for the dataset for sentiment classification. The dataset is released publicly.

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  • Handling Data Scarcity in Code-Mixing Using Learning-Based Approaches 査読有り

    Pahari N., Shimada K.

    Proceedings - 2023 14th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2023   7 - 12   2023年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    With the rise of multilingual populations, the use of structures and vocabularies from multiple languages in a single communication act is increasing. The act of communication can be written or verbal. This phenomenon of mixing components from multiple languages is called code-mixing or code-switching. The penetration of social networks has increased the occurrence of code-mixing. Even with the abundance of data, the scarcity of annotated data has limited the research on code-mixing in the natural language processing (NLP) community. Here, we aim to analyze learning-based approaches to overcome the scarcity of annotated data by fine-tuning various multilingual transformer-based pre-trained models by conducting experiments on Nepaliand Hindi-English language identification tasks. Multitask learning, which can learn from the related task and improve the main task, and self-supervised learning, which utilizes the unannotated data in the same domain, are studied in this paper. The results demonstrate that these approaches are beneficial in improving the performance of the transformer-based models for the scarcity of annotated data.

    DOI: 10.1109/IIAI-AAI59060.2023.00012

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  • Disfluency detection with context information from real utterances and generative utterances 査読有り

    Nakashima H., Shimada K.

    Proceedings - 2023 14th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2023   462 - 467   2023年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Disfluency is one of the linguistic phenomenons that often occurs in speech. Recently, automatic speech recognition has improved the accuracy of its transcript. The perfect transcript contains filler, self-repairs, distluency, and so on, because they often occurs. We focus on distluency in speech recognition outputs. The distluency in the transcript can be noise for the downstream tasks that use the transcript. In this paper, we propose a BERT-based distluency detection model for dialogue utterance. BERT handles contextual information of a target utterance to detect distluency. However, dialogue utterances can be interrupted by other speakers in conversation. Hence, utterances in dialogue tend to be short and have less contextual information. Therefore, the context of the target utterances should be complemented. In this paper, we propose two types of complementing approaches. The complement is preprocessing for the input of BERT. The first complement approach utilizes real utterances around the target utterance. In this approach, we need to select sentences from real utterances, based on some conditions: e.g., the number of utterances and the same speaker or not. The second complement approach utilizes utterances generated by a language model. The language model is trained to generate continuous utterances from the input. The generated utterance is utilized for expanding the context of the input data. In experiments, utterances from the speaker of target utterances improve the distluency detection performance. However, generated context could not outperform the real context.

    DOI: 10.1109/IIAI-AAI59060.2023.00095

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  • Detecting speech recognition errors using topic information and BERT 査読有り

    Yokoyama M., Shimada K.

    Proceedings - 2023 14th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2023   400 - 405   2023年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Detecting errors in speech recognition is important because these errors negatively affect the accuracy of downstream tasks. To detect recognition errors, we focus on context, label sequence, and topics. Words in a sentence contain the context. Context information is useful in detecting errors from speech recognition because the errors must be outside the scope of the context. Furthermore, recognition error detection is a sequential problem, namely a sequential labeling task. Therefore, handling a label sequence is useful for error detection. In addition, a target speech contains topics, such as a talk about music, sports, and so on. A word that does not match the topic is considered an error. Therefore, the topic information is also useful. In this paper, we propose a method based on BERT, CRF, and LDA from the viewpoints BERT is used for context recognition. Conditional Random Fields (CRF) are used for the sequence labeling task. Latent Dirichlet Allocation (LDA) is to capture topic information. In this study, we compared several combinations of them: BERT only, BERT-CRF, and BERT-LDA-CRF models. We evaluate the models with the Corpus of Spontaneous Japanese (CSJ) corpus. The experimental result shows the effectiveness of the integration of CRF and LDA into BERT.

    DOI: 10.1109/IIAI-AAI59060.2023.00084

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  • Combination and Knowledge Extension of Pre-trained Language Model for Offensive Language Detection 査読有り

    Li Z., Shimada K.

    Proceedings - 2023 14th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2023   82 - 87   2023年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Nowadays, more and more offensive comments are posted on social media. Those offensive comments can seriously cause mental damage to other people. Therefore, those toxic and harmful comments should be detected timely and accurate. In this paper, we exploit the powerful pre-train language models (PLM) in detecting offensive language. We consider two PLMs in our paper: BERT and DeepMoji. We finetune their combination and evaluate the performance with two datasets: Ask FM and Curious Cat. We found that DeepMoji outperforms BERT. We analyze the result from two aspects and conclude that the task and data of pre-training are important to PLM. Seeing that BERT is less effective than DeepMoji, it is possible to improve the performance of BERT. We then propose a 'Knowledge Extension' method to improve the performance of the BERT model. We find that the performance of PLM with high-quality extensional knowledge can be improved significantly.

    DOI: 10.1109/IIAI-AAI59060.2023.00026

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  • Combining Pre-Trained Language Models and Features for Offensive Language Detection 査読有り 国際誌

    Li Z., Shimada K.

    Proceedings - 2022 13th International Congress on Advanced Applied Informatics Winter, IIAI-AAI-Winter 2022   5 - 10   2022年12月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Nowadays, people often express their abusive and offensive thoughts to others on social media easier. The abusive and toxic comments hurt others seriously. Therefore those abusive and toxic comments should be detected properly through natural language processing. In this paper, we focus on two types of features in offensive language: word-level and sentence-level fea-tures. We use lexicon-based and standard bag-of-words features as the word level. We introduce BERT-based and DeepMoji-based features as the sentence level. We apply the four features to a machine learning approach: support vector machines. We evaluate the method using the combinations of four features with a dataset, Curious Cat. The best F1 score was generated by the method with all features. This result shows the effectiveness of our proposed method. In addition, the experimental result indicates that DeepMoji generated from Twitter data is better than BERT which is generated from written language, for an offensive language detection task about social media data.

    DOI: 10.1109/IIAI-AAI-Winter58034.2022.00012

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  • Multi-Task Learning Using BERT With Soft Parameter Sharing Between Layers 査読有り 国際誌

    Pahari N., Shimada K.

    2022 Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS and ISIS 2022   2022年10月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    The ability to learn from one task and pass the knowledge to another task is a remarkable job that is possible because of multi-task learning (MTL). It is helpful in the scenario where data is scarce. In this paper, we study the use of MTL in natural language processing (NLP) using BERT for sentiment classification, category classification, and aspect-opinion sequence classification. The Restaurant-ACOS dataset is split into two subsets, namely the sentiment-category data subset, for the first two tasks and the sequence classification data subset, for the third task. The BERT layers are grouped into top, middle, and bottom layers. These layers are either frozen, shared, or kept unshared for individual tasks. Experiments are conducted to find the best combination for the overall layers of BERT. The experiments demonstrate that MTL can improve the performance on these tasks when compared as a baseline method that uses single task learning. One of the best configurations was based on freezing on the bottom layers, sharing on the middle layers, and keeping on the top layers, respectively. In addition, we investigate the role of each layer via the size of layers. From the result, the individual layers capture the task-specific patterns whereas shared layers capture the domain knowledge.

    DOI: 10.1109/SCISISIS55246.2022.10001943

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  • Annotation and multi-modal methods for quality assessment of multi-party discussion 査読有り 国際誌

    Tsukasa Shiota, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the 36th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation   175 - 182   2022年10月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

  • Dataset Construction and Classification Based on Pre-trained Models for Opinion Holder Detection 査読有り

    Al-Mahmud A., Shimada K.

    Proceedings - 2022 12th International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2022   65 - 70   2022年07月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Nowadays, it is getting increased in the massive amount of internet users. People express subjective thinking (i.e., opinion) implicitly and explicitly on online platforms such as Facebook, Twitter, Amazon product reviews, etc. Opinion holders are the people or entities who express opinions implicitly and explicitly on the online platform. With the increasing trends of online opinion mass information, it is impossible to detect them manually. For this reason, an automatic approach for opinion holder detection is essential. Opinion holder detection is useful to detect specific person's/entity's concerns about a particular topic, product, or problem. Opinion holder detection consists of two steps: the presence of opinion holders in text and identification of opinion holders. In this paper, we focus on the first step, namely the presence of opinion holders in text. We handle this task as a binary classification problem: INSIDE or OUTSIDE. At first, we prepare a new English dataset for this task. Then, we apply two types of pre-trained models, BERT and DistilBERT, to the INSIDE/OUTSIDE classification task. BERT is a transformer-based pre-trained language model. DistilBERT is a small, fast, cheap, and light model based on knowledge distillation from the BERT architecture. As to the binary classification task, we employ a logistic regression model on the top layer of the pre-trained models. We compare the language models employed in our experiment in terms of the F1 score and accuracy. The experimental result shows that DistilBERT obtained superior performance among the models: 0.901 on the F1 score and 0.924 on the accuracy.

    DOI: 10.1109/IIAIAAI55812.2022.00023

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  • Pseudo data acquisition using machine translation and simile identification 査読有り

    Jimi J., Shimada K.

    Proceedings - 2022 12th International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2022   391 - 396   2022年07月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    The simile is a kind of figurative language. It expresses the target of the figurative language by using some typical phrases such as "like". It is important to distinguish whether the sentence is a simile or a literal for understanding a sentence. However, a large amount of data is required to generate a classifier by machine learning. Moreover, creating the dataset is costly. In this paper, we propose a pseudo dataset acquisition method for simile identification. We first construct a dataset of simile and literal sentences using machine translation. This process automatically generates pseudo simile and literal instances from three types of corpora. Then, we apply some machine learning approaches to the simile identification task. We compare Support Vector Machine, Naive Bayes, and BERT in the experiment. The experimental result shows the validity of the pseudo dataset as compared with a simple baseline. For the fine-tuning of BERT, our large pseudo training data were more effective than a small manual training data.

    DOI: 10.1109/IIAIAAI55812.2022.00084

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  • A Compression-Based Multiple Subword Segmentation for Neural Machine Translation 査読有り 国際誌

    Keita Nonaka, Kazutaka Yamanouchi, Tomohiro I, Tsuyoshi Okita, Kazutaka Shimada, Hiroshi Sakamoto

    Electronics   11 ( 7 )   2022年03月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    In this study, we propose a simple and effective preprocessing method for subword segmentation based on a data compression algorithm. Compression-based subword segmentation has recently attracted significant attention as a preprocessing method for training data in neural machine translation. Among them, BPE/BPE-dropout is one of the fastest and most effective methods compared to conventional approaches; however, compression-based approaches have a drawback in that generating multiple segmentations is difficult due to the determinism. To overcome this difficulty, we focus on a stochastic string algorithm, called locally consistent parsing (LCP), that has been applied to achieve optimum compression. Employing the stochastic parsing mechanism of LCP, we propose LCP-dropout for multiple subword segmentation that improves BPE/BPE-dropout, and we show that it outperforms various baselines in learning from especially small training data.

    DOI: 10.3390/electronics11071014

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85126910361&origin=inward

  • テキストアナリティクスとその先へ

    嶋田 和孝

    情報・システムソサイエティ誌 ( 一般社団法人電子情報通信学会 )   26 ( 4 )   4 - 5   2022年02月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1587/ieiceissjournal.26.4_4

    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieiceissjournal/26/4/26_4/_pdf

  • Recognizing a participant behavior in a multi-party conversation 査読有り

    Shimada Kazutaka, Yonemitsu Shunsuke

    Information Engineering Express ( 特定非営利活動法人国際応用情報学研究機構 )   8 ( 1 )   1   2022年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.52731/iee.v8.i1.635

    CiNii Research

  • Corpus construction for topic-based summarization of multi-party conversation 査読有り 国際誌

    Yuri Nakayama, Tsukasa Shiota, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the International Conference on Asian Language Processing (IALP)   229 - 234   2021年12月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

  • Sarcasm Detection with External Entity Information 査読有り

    Xufei Xu, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the 10th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence   2021年12月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

  • Tell Me What You Read ? Automatic Expertise-Based Annotator Assignment for Text Annotation in Expert Domains 査読有り 国際誌

    Hiyori Yoshikawa, Tomoya Iwakura, Kimi Kaneko, Hiroaki Yoshida, Yasutaka Kumano, Kazutaka Shimada, Rafal Rzepka, Patrycja Swieczkowska

    Proceedings of Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP 2021   1579 - 1589   2021年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

  • Relation Extraction using Multiple Pre-Training Models in Biomedical Domain 査読有り 国際誌

    Satoshi Hiai, Kazutaka Shimada, Taiki Watanabe, Akiva Miura, Tomoya Iwakura

    Proceedings of Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP 2021   535 - 542   2021年09月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

  • Discussion Structure Prediction Based on Two-step Method 査読有り 国際誌

    Takumi Himeno, Kazutaka Shimada

    Proceedings of Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP 2021   543 - 551   2021年09月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

  • Development and Application of Leader Identification Model Using Multimodal Information in Multi-Party Conversations 査読有り 国際誌

    Tsukasa Shiota, Kouki Honda, Kazutaka Shimada, Takeshi Saitoh

    International Journal of Asian Language Processing   30 ( 04 )   2021年05月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

  • マルチモーダル情報を用いた複数人議論の品質評価

    塩田 宰, 嶋田 和孝

    人工知能学会研究会資料 言語・音声理解と対話処理研究会 ( 一般社団法人 人工知能学会 )   91 ( 0 )   22   2021年02月

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    担当区分:最終著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(大学,研究機関等紀要)

    DOI: 10.11517/jsaislud.91.0_22

    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク: http://id.ndl.go.jp/bib/031316469

  • Corpus construction for topic-based summarization of multi-party conversation 査読有り

    Nakayama Y., Shiota T., Shimada K.

    2021 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2021   229 - 234   2021年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    In this paper, we report corpus construction and topic-based summarization methods for multi-party conversation. We have already constructed reference summaries and a list of important utterances in each discussion. However, fine-grained summaries about topics in a discussion often are desired in many situations. Therefore, we construct topic-based summaries and propose an important utterance extraction method and two summarization processes using the extracted utterances; extractive and abstractive methods. For the important utterance extraction, we use SVMs with 12 types of features. We use mBART, which is a neural network-based model, as the abstractive method. In the experiment, the extractive method was superior in terms of “accuracy as a summary (relevance),” while the readability of the abstractive method was superior.

    DOI: 10.1109/IALP54817.2021.9675229

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85125168200&origin=inward

  • Tell Me What You Read: Automatic Expertise-Based Annotator Assignment for Text Annotation in Expert Domains 査読有り

    Yoshikawa H., Iwakura T., Kaneko K., Yoshida H., Kumano Y., Shimada K., Rzepka R., Swieczkowska P.

    International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP   1575 - 1585   2021年01月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    This paper investigates the effectiveness of automatic annotator assignment for text annotation in expert domains. In the task of creating high-quality annotated corpora, expert domains often cover multiple sub-domains (e.g. organic and inorganic chemistry in the chemistry domain) either explicitly or implicitly. Therefore, it is crucial to assign annotators to documents relevant with their fine-grained domain expertise. However, most of existing methods for crowdsoucing estimate reliability of each annotator or annotated instance only after the annotation process. To address the issue, we propose a method to estimate the domain expertise of each annotator before the annotation process using information easily available from the annotators beforehand. We propose two measures to estimate the annotator expertise: an explicit measure using the predefined categories of sub-domains, and an implicit measure using distributed representations of the documents. The experimental results on chemical name annotation tasks show that the annotation accuracy improves when both explicit and implicit measures for annotator assignment are combined.

    DOI: 10.26615/978-954-452-072-4_177

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85123569558&origin=inward

  • Relation Extraction using Multiple Pre-Training Models in Biomedical Domain 査読有り

    Hiai S., Shimada K., Watanabe T., Miura A., Iwakura T.

    International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP   530 - 537   2021年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    The number of biomedical documents is increasing rapidly. Accordingly, a demand for extracting knowledge from large-scale biomedical texts is also increasing. BERT-based models are known for their high performance in various tasks. However, it is often computationally expensive. A high-end GPU environment is not available in many situations. To attain both high accuracy and fast extraction speed, we propose combinations of simpler pre-trained models. Our method outperforms the latest state-of-the-art model and BERT-based models on the GAD corpus. In addition, our method shows approximately three times faster extraction speed than the BERT-based models on the ChemProt corpus and reduces the memory size to one sixth of the BERT ones.

    DOI: 10.26615/978-954-452-072-4_060

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85123577323&origin=inward

  • Discussion Structure Prediction Based on a Two-step Method 査読有り

    Himeno T., Shimada K.

    International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP   538 - 546   2021年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Conversations are often held in laboratories and companies. A summary is vital to grasp the content of a discussion for people who did not attend the discussion. If the summary is illustrated as an argument structure, it is helpful to grasp the discussion's essentials immediately. Our purpose in this paper is to predict a link structure between nodes that consist of utterances in a conversation: classification of each node pair into “linked” or “not-linked.” One approach to predict the structure is to utilize machine learning models. However, the result tends to over-generate links of nodes. To solve this problem, we introduce a two-step method to the structure prediction task. We utilize a machine learning-based approach as the first step: a link prediction task. Then, we apply a score-based approach as the second step: a link selection task. Our two-step methods dramatically improved the accuracy as compared with one-step methods based on SVM and BERT.

    DOI: 10.26615/978-954-452-072-4_061

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85123585961&origin=inward

  • Sarcasm Detection Using Role Pairs: Bootstrapping Role Pairs and Weighting 査読有り

    Hiai S., Shimada K.

    2020 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2020   235 - 240   2020年12月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © 2020 IEEE. Sarcasm detection has been treated as a task that classifies text as sarcastic or non-sarcastic. Sarcasm detection is a significant challenge for sentiment analysis because sarcasm involves a positive expression with negative meaning. Previous work focused on relation information between pairs of role expressions, such as 'boss and staff,' and proposed a sarcasm detection method based on surface and relation information. Although they showed the effectiveness of the relation information, due to the small scale of the list of role pairs, the effectiveness was limited to a small scale. In this paper, we attempt to improve the performance of the sarcasm detection method. We propose a role pair extraction method using a bootstrap method to obtain a larger role pair list than the previous work. In addition, we propose weighting methods for each role pair. Then, we evaluate the method using our role pair list and weighting methods by comparing the method using the list of the previous work. We find that we can obtain approximately threefold increase for role pairs. Although the effectiveness is limited, the experimental result shows a potential benefit because the method with topic similarity can reduce the influence of such noise pairs.

    DOI: 10.1109/IALP51396.2020.9310499

    Kyutacar

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  • Related Article Extraction Using Learning to Rank 査読有り

    Shiota T., Shimada K., Nogami S., Fukuyama S.

    2020 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2020   50 - 55   2020年12月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © 2020 IEEE. Related articles of a news article help readers to access other beneficial information efficiently. Thus, it is an important task for newspaper companies to link appropriate related articles to a news article on news websites. However, it costs to select related articles from enormous news articles that have been published in the past. To solve the issue, we introduce 'learning to rank' methods to the related article extraction task to support business operation. We propose some ranking methods and report the accuracy of each method with three evaluation metrics. We also show some input-output examples by the method that scores the highest accuracy in our experiments.

    DOI: 10.1109/IALP51396.2020.9310463

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85099879320&origin=inward

  • Leader Identification Using Multimodal Information in Multi-party Conversations 査読有り

    Shiota T., Honda K., Shimada K., Saitoh T.

    2020 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2020   7 - 12   2020年12月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © 2020 IEEE. It is one of the important tasks to predict a participant's role in a multi-party conversation. Many previous studies utilized only verbal or non-verbal features to construct models for the role recognition task. In this paper, we propose a model that combines verbal and non-verbal features for leader identification. We add non-verbal features and construct our prediction model with utterance, pose, facial, and prosodic features. In our experiments, we compare our model with a baseline model that is based on only utterance features. The results show the effectiveness of our multimodal approach. In addition, we improve the performance of the baseline model to add some new utterance features.

    DOI: 10.1109/IALP51396.2020.9310465

    Kyutacar

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85099875287&origin=inward

  • Acquisition of Periodic Events with Person Attributes 査読有り

    Yamamoto K., Shimada K.

    2020 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2020   229 - 234   2020年12月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © 2020 IEEE. In this paper, we aim to acquire 'periodic events' that represent significant actions that are happened by groups of people in particular seasons or timing. Recently, the importance of knowledge acquisition is increasing. Many studies about human action knowledge and temporal commonsense knowledge have been carrying out. We need a dataset to acquire periodic events. However, manually building the dataset with human attribute labels is costly. Therefore, we construct a human attribute classifier of Twitter users and create a large labeled tweets dataset automatically. Periodic events with specific human attributes are collected with our proposed method. Finally, we obtained commonsense event knowledge; e.g., 'Students often go to college at 1 P.M.' and 'Workers often work overtime on weekdays.'

    DOI: 10.1109/IALP51396.2020.9310489

    Kyutacar

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  • Detection of Lying Situations in Liar Corpus

    Shohei Takabatake, Kazutaka Shimada, and Takeshi Saitoh

    Proceedings of the 8th International Symposium on Applied Engineering and Sciences   2020年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

  • Relation Identification Using Dialogical Features in Multi-Party Conversation

    Taskumi Himeno, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the 8th International Symposium on Applied Engineering and Sciences   2020年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

  • The Discussion Corpus toward Argumentation Quality Assessment in Multi-Party Conversation 査読有り 国際誌

    Tsukasa Shiota, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the 9th International Conference on Learning Technologies and Learning Environments   2020年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

  • Don't beat a dead horse: Recognizing a person who returns to a done-deal in a multi-party conversation 査読有り 国際誌

    Shunsuke Yonemitsu, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the 8th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence   2020年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

  • Don't beat a dead horse: Recognizing a person who returns to a done-deal in a multi-party conversation 査読有り

    Yonemitsu S., Shimada K.

    Proceedings - 2020 9th International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2020   444 - 449   2020年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    In this paper, we construct a corpus that contains a person who returns to a done-deal in a multi-party conversation. We call the person "BDH (Beat a Dead Horse) participant."Each conversation in the corpus consists of utterances about a topic with three participants. We prepare two topics for the corpus and one of three in participants is the BDH participant. The BDH participant mentions negative opinions about a done-deal in the previous conversation. For recognizing a BDH participant in a conversation, we generate a recognition model based on a machine learning approach from the corpus. We propose nine features and apply them to Support Vector Machines. We obtained 0.743 on the F-score by using the model with the best feature set. The bi-gram and tri-gram in them were the most effective features in the experiment.

    DOI: 10.1109/IIAI-AAI50415.2020.00095

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85107216460&origin=inward

  • The Discussion Corpus toward Argumentation Quality Assessment in Multi-Party Conversation 査読有り

    Shiota T., Shimada K.

    Proceedings - 2020 9th International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2020   280 - 283   2020年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Recently, many studies in NLP, especially argument mining, have focused on revealing what a good argument is with written texts. However, there are a few studies to challenge argumentation quality assessment in face-to-face conversations due to a lack of corpora, as compared with written texts. Therefore, we construct a multimodal multi-party discussion corpus toward argumentation quality assessment in multi-party conversation. The corpus consists of 10 multi-party discussions (200 minutes) in total. Each participant is annotated for 6 scores about rhetoric, which is one of the classes of argumentation quality. In this paper, we explain the procedure of our corpus construction and report the results of the annotation.

    DOI: 10.1109/IIAI-AAI50415.2020.00062

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85107229472&origin=inward

  • Timing Prediction of Facilitating Utterance in Multi-party Conversation 査読有り

    Sembokuya T., Shimada K.

    Communications in Computer and Information Science   1215 CCIS   267 - 279   2020年01月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © 2020, Springer Nature Singapore Pte Ltd. Supporting consensus-building in multi-party conversations is a very important task in intelligent systems. To conduct smooth, active, and productive discussions, we need a facilitator who controls a discussion appropriately. However, it is impractical to assign a good facilitator to each group in the discussion environment. The goal of our study is to develop a digital facilitator system that supports high-quality discussions. One role of the digital facilitator is to generate facilitating utterances in the discussions. To realize the system, we need to predict the timing of facilitating utterances. To apply a machine learning technique to our model, we construct a data set from the AMI corpus, first. For the construction, we use some rules based on the annotation of the corpus. Then, we generate a prediction model with verbal and non-verbal features extracted from discussions. We obtained 0.75 on the F-measure. We compared our model with a baseline method. Our model outperformed the baseline (0.7 vs. 0.5 on the AUC value). In addition, we introduce additional features about the role of participants in the AMI corpus. By using the additional features, the F measure increased by 2 points. The experimental results show the effectiveness of our model.

    DOI: 10.1007/978-981-15-6168-9_23

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85088497031&origin=inward

  • Acquisition of Knowledge with Time Information from Twitter 査読有り

    Yamamoto K., Shimada K.

    Proceedings of the 2019 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2019   148 - 153   2019年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © 2019 IEEE. In this paper, we propose a knowledge acquisition method for non-Task-oriented dialogue systems. Such dialogue systems need a wide variety of knowledge for generating appropriate and sophisticated responses. However, constructing such knowledge is costly. To solve this problem, we focus on a relation about each tweet and the posted time. First, we extract event words, such as verbs, from tweets. Second, we generate frequency distribution for five different time divisions: e.g., a monthly basis. Then, we remove burst words on the basis of variance for obtaining refined distributions. We checked high ranked words in each time division. As a result, we obtained not only common sense things such as 'sleep' in night but also interesting activities such as 'recruit' in April and May (April is the beginning of the recruitment process for the new year in Japan.) and 'raise the spirits/plow into' around 9 AM for inspiring oneself at the beginning of his/her work of the day. In addition, the knowledge that our method extracts probably contributes to not only dialogue systems but also text mining and behavior analysis of data on social media and so on.

    DOI: 10.1109/IALP48816.2019.9037659

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85083205940&origin=inward

  • Timing Prediction of Facilitating Utterance in Multi-party Conversation 査読有り

    Tomonobu Sembokuya, Kazutaka Shimada

    Proceedings of PACLING 2019   2019年10月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    ベトナム   ハノイ  

  • Sarcasm detection using RnN with relation vector 査読有り

    Hiai S., Shimada K.

    International Journal of Data Warehousing and Mining   15 ( 4 )   66 - 78   2019年10月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    Copyright © 2019, IGI Global. Sarcasm detection has been treated as a task that classifies text as sarcastic or non-sarcastic. Sarcasm detection is a significant challenge for sentiment analysis because sarcasm involves a positive expression with a negative meaning. Surface information in text is commonly used as a classification feature. However, the authors must consider both surface and non-surface features. In this article, the authors focus on relation information between pairs of role expressions, such as “boss and staff,” and propose a sarcasm detection method based on surface and relation information. First, the authors extract role pairs from a corpus. Then, the authors construct a relation vector generated from these role pairs and incorporate the relation vector into a recurrent neural network model. The authors evaluated the proposed method by comparing it to previously proposed methods. The results demonstrate the effectiveness of introducing the relation vector to sarcasm detection.

    DOI: 10.4018/IJDWM.2019100104

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85072636831&origin=inward

  • Construction of a liar corpus and detection of lying situations 査読有り

    Takabatake S., Shimada K., Saitoh T.

    Proceedings - 2018 Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS-ISIS 2018   971 - 976   2019年05月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © 2018 IEEE. Recognizing lies in human interaction is one of the most important and challenging tasks in artificial intelligence. For example, it leads to the development of a human-computer interaction system that detects a liar in a conversation. In another example, some systems in the future might occasionally need to tell a lie for not hurting user's feelings, namely a white lie for trouble-free conversations. In this paper, we construct a video corpus for developing a system that detects lies in conversations. The corpus consists of 540 question-answer pairs by 9 persons; 270 true answers and 270 lies. We manually analyze the images in the corpus for recognizing lies. In addition, we apply machine learning techniques, support vector machines with local binary pattern features and geometric features, to our corpus. We discuss the results of the analysis of the corpus and the machine learning approaches to our corpus.

    DOI: 10.1109/SCIS-ISIS.2018.00161

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  • Annotation and analysis of extractive summaries for the kyutech corpus 査読有り

    Yamamura T., Shimada K.

    LREC 2018 - 11th International Conference on Language Resources and Evaluation   3216 - 3220   2019年01月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © LREC 2018 - 11th International Conference on Language Resources and Evaluation. All rights reserved. Summarization of multi-party conversation is one of the important tasks in natural language processing. For conversation summarization tasks, corpora have an important role to analyze characteristics of conversations and to construct a method for summary generation. We are developing a freely available Japanese conversation corpus for a decision-making task. We call it the Kyutech corpus. The current version of the Kyutech corpus contains topic tags of each utterance and reference summaries of each conversation. In this paper, we explain an annotation task of extractive summaries. In the annotation task, we annotate an importance tag for each utterance and link utterances with sentences in reference summaries that already exist in the Kyutech corpus. By using the annotated extractive summaries, we can evaluate extractive summarization methods on the Kyutech corpus. In the experiment, we compare some methods based on machine learning techniques with some features.

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85059885448&origin=inward

  • Automatic Training Data Construction and Extractive Supervised Summarization for NTCIR-14 QA Lab-PoliInfo 査読有り

    Hiai S., Otani Y., Yamamura T., Shimada K.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   11966 LNCS   97 - 109   2019年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © 2019, Springer Nature Switzerland AG. On the summarization task at NTCIR-14 QA Lab-PoliInfo, participants of the task need to generate a summary corresponding to an assembly member speech in assembly minutes within the limit length. Our method extracts important sentences to summarize an assembly member speech in the minutes. Our method applies a machine learning model to predict the important sentences. However, the given assembly minutes’ data do not contain information about the importance of the sentences. As a result, we cannot directly utilize machine learning techniques for the task. Therefore, we construct training data for the importance prediction model using a word similarity between sentences in a speech and those in the summary. In addition, we apply the sentence reduction process. In the process, we consider characteristics of summaries of assembly minutes to avoid removal of important words in extracted sentences. On the evaluation, all the scores by our supervised method with the constructed data outperformed unsupervised and supervised baseline methods. The result shows the effectiveness of our method.

    DOI: 10.1007/978-3-030-36805-0_8

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85076978347&origin=inward

  • Trivia Score and Ranking Estimation Using Support Vector Regression and RankNet 査読有り

    Kazuya Niina, Kazutaka Shimada

    Proceedings of PACLIC32   2018年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    ホンコン  

  • Dialogue Act Annotation and Identification in a Japanese Multi-party Conversation Corpus 査読有り

    Takashi Yamamura, Masato Hino, Kazutaka Shimada

    Proceedings of Asia-Pacific Corpus Linguistics Conferenc (APCLC2018)   2018年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   香川県  

  • スポーツ要約生成におけるテンプレート型手法と ニューラル型手法の提案と比較 査読有り

    田川 裕輝, 嶋田 和孝

    自然言語処理 ( 一般社団法人 言語処理学会 )   25 ( 4 )   357 - 391   2018年09月

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    担当区分:最終著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    <p>本研究では,日本で人気のある野球に着目し,Play-by-play データからイニングの要約文の生成に取り組む.Web 上では多くの野球に関する速報が配信されている.戦評は試合終了後にのみ更新され,“待望の先制点を挙げる”のような試合の状況をユーザに伝えるフレーズ(本論文では Game-changing Phrase; GP と呼ぶ)が含まれているのが特徴であり,読み手は試合の状況を簡単に知ることができる.このような特徴を踏まえ,任意の打席に対して,GP を含む要約文を生成することは,試合終了後だけでなく,リアルタイムで試合の状況を知りたい場合などに非常に有益であるといえる.そこで,本研究では Play-by-play データから GP を含む要約文の生成に取り組む.また,要約生成手法としてテンプレート型文生成手法と Encoder-Decoder モデルを利用した手法の 2 つを提案する.</p>

    DOI: 10.5715/jnlp.25.357

    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp/25/4/25_357/_pdf

  • Image-based Attention Level Estimation of Interaction Scene by Head Pose and Gaze Information 査読有り

    Komiya R., Saitoh T., Shimada K.

    Proceedings - 17th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science, ICIS 2018   497 - 501   2018年09月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © 2018 IEEE. In many situations such as chat and discussion, we interact with other people, and interaction analysis is useful for improving communication skills and evaluating a learning effect of education. Although the audio information is possible to analyze the speaker behavior, it is difficult to analyze the non-speaker. On the other hand, the image information is possible to estimate the inside information, such as the concentration level and understanding level of the interaction of the non-speaker not only the speaker by using nodding, face direction, facial expression, and gaze. This paper proposes an image-based method to automatically estimate the attention level of participants for the interaction scene. We collected simulated interaction scenes by using the omnidirectional camera, and applied the proposed method. As a result, we confirmed the effectiveness of the proposed method.

    DOI: 10.1109/ICIS.2018.8466462

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85055721201&origin=inward

  • Discussion map with an assistant function for decision-making: a tool supporting consensus-building 査読有り

    Ryunosuke Kirikihira, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the tenth International Conference on Collaboration Technologies (CollabTech 2018)   2018年09月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Portugal   Costa de Caparica   2018年09月05日  -  2018年09月07日

  • Analysis of facilitators' behaviors in multi-party conversations for constructing a digital facilitator system 査読有り

    Tsukasa Shiota, Takashi Yamamura,Kazutaka Shimada

    Proceedings of the tenth International Conference on Collaboration Technologies (CollabTech 2018)   2018年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Portugal   Costa de Caparica   2018年09月05日  -  2018年09月07日

  • スポーツ要約生成におけるテンプレート型手法とニューラル型手法の提案と比較 査読有り

    田川裕輝, 嶋田和孝

    自然言語処理   25 ( 4 )   2018年09月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

  • Image-based Attention Level Estimation of Interaction Scene by Head Pose and Gaze Information 査読有り

    Rinko Komiya, Takeshi Saitoh, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the17th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science (ICIS 2018)   497 - 501   2018年06月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Singapore   Singapore  

  • Simple and sophisticated inning summary generation based on encoder-decoder model and transfer learning 査読有り

    Tagawa Y., Shimada K.

    Proceedings of the 2017 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2017   2018-January   252 - 255   2018年02月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © 2017 IEEE. This paper describes an inning summarization method for a baseball game by using an encoder-decoder model. Each inning in a baseball game contains some events, such as hits, strikeouts, homeruns and scoring. Simplified description of the events leads to the improvement of readability of the inning information. Our method learns a relation between play-by-play data in each inning and inning reports. We also incorporate sophisticated expressions acquired from game summaries with the model. We call them Game-changing Phrase, GP. One problem in our task is the size of training data for the learning. To solve this problem, we apply a transfer learning approach into our method. In the experiment, we evaluate the effectiveness of our method with the transfer learning.

    DOI: 10.1109/IALP.2017.8300591

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85046629402&origin=inward

  • Stock market prediction using keywords from expert articles 査読有り

    Ichinose K., Shimada K.

    Advances in Intelligent Systems and Computing   700   409 - 417   2018年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © 2018, Springer International Publishing AG. The market analysis is one of the important tasks for text mining. In this situation, Web news has an important role to predict stock prices. In this paper, we propose a method to predict the Nikkei Stock Average, which is one of the most important stock market indexes. We extract viewpoints from experts’ articles for analyzing Web news. The extracted words are index words in the vector space of a machine learning technique. We also incorporate word embedding and bootstrap approaches into our method. It predicts “UP” or “DOWN” of the next day by using the articles of a day. We also evaluate our method with not only one-day prediction but also simulated trading. The experimental result shows that index words based on expert articles were effective for both one-day prediction and simulated trading.

    DOI: 10.1007/978-3-319-72550-5_39

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85041546156&origin=inward

  • Sports game summarization based on sub-events and game-changing phrases 査読有り

    Tagawa Y., Shimada K.

    Studies in Computational Intelligence   742   65 - 80   2018年01月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    © Springer International Publishing AG 2018. Microblogs are one of the most important resources for natural language processing. This paper describes a summarization task of sports events on Twitter. We focus on an abstractive approach based on sub-events in the sports event. Abstractive summaries usually are better than summaries generated by extractive approaches in terms of readability. Furthermore, our method can incorporate sophisticated phrases that explain the scene. First, our method detects burst situations in which many users post tweets when a sub-event in a game occurs. Tweets in the burst situations are the inputs of our method. Next, it extracts sub-event elements (SEEs) that contain actions in a game, such as “Player A made a pass to Player B” and “Player B made a shot on goal.” Then, it identifies the optimal order of the extracted SEEs by using a scoring method. Finally, it generates an abstractive summary on the basis of the ordered SEEs, such as “Playler B made a shot on goal from the Player A’s pass.” In addition, it adds game-changing phrases into the abstractive summary by some rules. In the experiment, we show the effectiveness of our method as compared with related work based on an extractive approach.

    DOI: 10.1007/978-3-319-70636-8_5

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85041708730&origin=inward

  • Sarcasm detection using features based on indicator and roles 査読有り

    Hiai S., Shimada K.

    Advances in Intelligent Systems and Computing   700   418 - 428   2018年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © 2018, Springer International Publishing AG. Sarcasm is a non-literalistic expression and presents a negative meaning with positive expressions. Sarcasm detection is a significant challenge for sentiment analysis which is to analyze documents with opinions. In this study, we propose a method of sarcasm detection on Twitter. We focus on two kinds of feature words. One is words modified by the indicator “ ”. The other is words expressing a role. First, we extract these words from tweets. Next, our method uses the lists of these words for a machine learning approach to detect sarcastic tweets. The lists of extracted words are used as features in our method. In the experiment, we compare our method with a baseline based on the features in previous studies. The experimental result shows the effectiveness of our method.

    DOI: 10.1007/978-3-319-72550-5_40

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85041536268&origin=inward

  • Trivia score and ranking estimation using support vector regression and ranknet 査読有り

    Niina K., Shimada K.

    Proceedings of the 32nd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, PACLIC 2018   263 - 270   2018年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    © 2018 by the authors. Dialogue systems have been increasingly important these days. In particular, non-taskoriented dialogue systems are studied becauseof the success of neural network approachessuch as seq2seq models. However, these models tend to generate simple responses such as"yes" and "ok." To construct a dialogue system that holds users' attention continuously,we need to generate utterances that capturethe interest of the user. In this paper, wepropose a method to extract trivia sentencesfor the purpose. Trivia information perhapsadds a surprise to users. Therefore, capturing trivia information is beneficial for dialogue systems. We estimate a trivia scoreof a sentence by using machine learning approaches, Support Vector Regression (SVR)and RankNet. We obtained 0.79 and 0.78 onSVR for the nDCG@5 and RankNet for thenDCG@10, respectively. We focus on thesubject word in each sentence. The methodwith subject information outperformed thatwithout subject information; 0.79 with subjectinformation vs. 0.64 without subject information on the SVR for the nDCG@5.

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85083277805&origin=inward

  • Discussion map with an assistant function for decision-making: A tool for supporting consensus-building 査読有り 国際誌

    Kirikihira R., Shimada K.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   11000 LNCS   3 - 18   2018年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    In this paper, we propose a tool for supporting consensus-building in conversations with multiple participants. We call it “Discussion Map with Assistant (DMA)”. It consists of nodes and links. We classify the nodes into two types; alternatives and criteria. Alternatives represent what the participants are choosing between. Criteria are used to judge the alternatives. Each criterion contains an importance value. Each link between nodes also contains an importance value. The system estimates a ranking list of alternatives among participants from each map. We introduce a forgetting function to the model. The system also supports the decision-making process by using discussion maps from participants. It generates sentences and charts that describe the current state of the discussion. We evaluate the effectiveness of the discussion map system with DMA in a decision-making task experimentally.

    DOI: 10.1007/978-3-319-98743-9_1

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85053106635&origin=inward

  • Analysis of facilitators’ behaviors in multi-party conversations for constructing a digital facilitator system 査読有り 国際誌

    Shiota T., Yamamura T., Shimada K.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   11000 LNCS   145 - 158   2018年01月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    In this paper, we analyze characteristics of facilitators from multi-party conversations. The goal of our study is to construct a digital facilitator system that supports consensus-building and management of conversation for high-quality discussions. Therefore, we need facilitator’s knowledge, behavior, and patterns to realize a good digital facilitator. As the 1st step for the purpose, we focus on a macro viewpoint of facilitators’ behaviors on conversation corpora. First, we generate a model based on a decision tree that classifies each participant into a facilitator or a non-facilitator, from conversation corpora. The classification accuracies by the decision trees were 0.642 and 0.737 for two corpora, respectively. The main purpose of the decision tree generation is to extract patterns from imaginable characteristics, namely features for the classifier. Therefore, next, we discuss behaviors of facilitators by analyzing the decision tree manually. In the analysis, we focus on two types of corpora; one is that each participant has a role, such as a project manager, and another is that each participant has no role in the conversation. We investigate the influence of the difference of the setting through the analysis. From the manual analysis, we obtained some common behaviors and some different behaviors about facilitators from two corpora.

    DOI: 10.1007/978-3-319-98743-9_12

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85053169078&origin=inward

  • Image based Attention Estimation for Interaction Scene 査読有り

    Rinko Komiya, Takeshi Saitoh, Kazutaka Shimada

    International Conference on ICT Robotics (ICT-ROBOT2017)   2017年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

  • The Kyutech corpus and the topic segmentation using a combined method 査読有り

    Takashi Yamamura, Kazutaka Shimada and Shintaro Kawahara

    Proceedings of the 12th Workshop on Asian Language Resources   95 - 104   2016年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   大阪   2016年12月12日  -  2016年12月12日

  • Generating abstractive summaries of sports games from Japanese tweets 査読有り

    Yuuki Tagawa, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the 7th International Conference on E-Service and Knowledge Management (ESKM 2016)   2016年07月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   熊本   2016年07月10日  -  2016年07月14日

    DOI: 10.1109/IIAI-AAI.2016.166

    Scopus

  • Stock market prediction from news on the Web and a new evaluation approach in trading 査読有り

    Ko Ichinose, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the 7th International Conference on E-Service and Knowledge Management (ESKM 2016)   2016年07月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   熊本   2016年07月10日  -  2016年07月14日

    DOI: 10.1109/IIAI-AAI.2016.157

    Scopus

  • A Sarcasm Extraction Method Based on Patterns of Evaluation Expressions 査読有り

    Satoshi Hiai, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the 7th International Conference on E-Service and Knowledge Management (ESKM 2016)   2016年07月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   熊本   2016年07月10日  -  2016年07月14日

    DOI: 10.1109/IIAI-AAI.2016.198

    Scopus

  • タブレット端末を用いた議論の合意形成支援システムの開発

    桐木平 龍之介, 嶋田 和孝, Giuseppe Carenini

    人工知能学会研究会資料 先進的学習科学と工学研究会 ( 一般社団法人 人工知能学会 )   75 ( 0 )   08   2015年11月

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    担当区分:最終著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)

    <p>Problem-based learning (PBL) is one of the most important learning approaches in recent years. In PBL, participants in a group discuss collaboratively to solve a problem and to make a decision through a conversation. In this paper, we propose a tool for supporting consensus-building on multi party conversations. We call it ``Discussion Map''. It consists of nodes and links between them. We divide the nodes into two types; alternatives and criteria. Each criterion contains the importance value. Each link between nodes also contains the importance value. We evaluate the effectiveness of the discussion map system experimentally.</p>

    DOI: 10.11517/jsaialst.75.0_08

    CiNii Article

    CiNii Research

  • Multi-aspects Rating Prediction Using Aspect Words and Sentences 査読有り

    Takuto Nakamuta, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the 29th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC29)   513 - 521   2015年10月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    中国   上海   2015年10月30日  -  2015年11月01日

  • Trouble information extraction based on a bootstrap approach from Twitter 査読有り

    Kohei Kurihara, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the 29th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC29)   471 - 479   2015年10月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    中国   上海   2015年10月30日  -  2015年11月01日

  • Extractive Summarization Based on a Combined Method Using Several Features for Multi-Party Conversation 査読有り

    Yo Tokunaga, Kazutaka Shimada

    ACIS International Journal of Computer and Information Science   16 ( 2 )   12 - 21   2015年10月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

  • On-site likelihood identification of tweets using a two-stage method 査読有り

    Kazutaka Shimada, Yurie Onitsuka, Shunsuke Inoue and Tsutomu Endo

    Tourism Informatics: Towards novel knowledge based approaches   77 - 90   2015年07月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1007/978-3-662-47227-9_6

    Scopus

  • The effectiveness of time sequence information on a sightseeing spot recommender 査読有り

    Kazutaka Shimada, Hisashi Uehara and Tsutomu Endo

    Tourism Informatics: Towards novel knowledge based approaches   135 - 150   2015年07月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1007/978-3-662-47227-9_10

    Scopus

  • Trouble information extraction based on a bootstrap approach from Twitter 査読有り

    Kurihara K., Shimada K.

    29th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, PACLIC 2015   471 - 479   2015年01月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    In this paper, we propose a method for ex-Tracting trouble information from Twitter. One useful approach is based on machine learn-ing techniques such as SVMs. However, trou-ble information is a fraction of a percent of all tweets on Twitter. In general, imbalanced distribution is not suitable for machine learn-ing techniques to generate a classifier. An-other approach is to extract trouble informa-Tion by using handwritten rules. However, constructing high coverage rules by handwork is costly. First, we verify these problems in a preliminary experiment. Then, to solve these problems, we apply a bootstrapping method to our trouble information extraction task. We introduce three characteristics and a scoring method to the bootstrapping. As a result, the iteration process on the bootstrapping in-creased the number of tweets and patterns for trouble information dramatically.

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84967214979&origin=inward

  • Multi-Aspects rating prediction using aspectwords and sentences 査読有り

    Nakamuta T., Shimada K.

    29th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, PACLIC 2015   513 - 521   2015年01月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    In this paper we propose a method for a rat-ing prediction task. Each review consists of several ratings for a product, namely aspects. To predict the ratings of the aspects, we uti-lize not only aspect words, but also aspect sen-Tences. First, our method detects aspect sen-Tences by using a machine learning technique. Then, it incorporates words extracted from as-pect sentences with aspect word features. For estimating aspect likelihood of each word, we utilize the variance of words among aspects. Finally, it generates classifiers for each aspect by using the extracted features based on the aspect likelihood. Experimental result shows the effectiveness of features from aspect sen-Tences.

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84966908156&origin=inward

  • Understanding level estimation using discussion maps for supporting consensus-building 査読有り

    Hironobu Takagi, Kazutaka Shimada

    18th International Conference in Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Systems - KES2014   2014年09月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    ポーランド  

    DOI: 10.1016/j.procs.2014.08.161

    Scopus

  • Multi-party conversation summarization based on sentence selection using verbal and nonverbal information 査読有り

    Yo Tokunaga, Kazutaka Shimada

    2nd International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (ICSCAI 2014)   2014年08月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   北九州   2014年08月31日  -  2014年09月03日

    DOI: 10.1109/IIAI-AAI.2014.99

    Scopus

  • A comparative study of potential-of-interest days on a sightseeing spot recommender 査読有り

    Kazutaka Shimada, Hisashi Uehara and Tsutomu Endo

    International Workshop on Sustainable Tourism Innovations and Information Systems (STIIS2014)   2014年08月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   北九州   2014年08月31日  -  2014年09月03日

    DOI: 10.1109/IIAI-AAI.2014.121

    Scopus

  • 集合知に基づく観光地推薦システムの構築 査読有り

    嶋田和孝,上原尚,遠藤勉

    観光情報学会「観光と情報」   10 ( 1 )   113 - 124   2014年06月

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    担当区分:責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

  • Cooperation level estimation of pair work using top-view image 査読有り

    Sakaguchi K., Shimada K.

    Advances in Intelligent Systems and Computing   272   77 - 87   2014年01月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    © Springer International Publishing Switzerland 2014.To understand an interaction among persons is one of the most important tasks in artificial intelligence. In this paper, we propose a method for estimating a cooperation level in pair work. The task is a cooperation work that take place in front of a whiteboard by two persons. The goal of our study is to provide the cooperation level that is estimated by features extracted from images for teachers. The result of this study is useful for education support systems and problem based learning. We extract the standing location, operation ratio and head direction of each person from an overhead camera. We apply the features to two machine learning approaches: AdaBooost and multiple linear regression. We obtained 77.5% as the accuracy by the AdaBoost and 0.649 as the adjusted R2 by the regression.

    DOI: 10.1007/978-3-319-05570-1_9

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84927761073&origin=inward

  • Person Identification Using Top-View Image with Depth Information 査読有り

    Daichi Kouno, Kazutaka Shimada, Tsutomu Endo

    International Journal of Software Innovation   1 ( 2 )   67 - 79   2013年11月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

  • Conversation summarization using machine learning and scoring method 査読有り

    Kazutaka Shimada, Shinpei Toyodome, Tsutomu Endo

    Proceedings of the 13th Conference of the Pacific Association for Computational Linguistics   2013年09月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   東京  

  • Twitter Sentiment Analysis Based on Writing Style 査読有り

    Hiroshi Maeda, Kazutaka Shimada and Tsutomu Endo

    Proceedings of 8th International Conference on Natural Language Processing JapTAL 2012   2012年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   金沢  

    DOI: 10.1007/978-3-642-33983-7_28

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  • On-site likelihood identification of tweets for tourism information analysis 査読有り

    Kazutaka Shimada, Shunsuke Inoue, Tsutomu Endo

    Proceedings of 3rd IIAI International Conference on e-Services and Knowledge Management (IIAI ESKM 2012)   2012年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   福岡  

    DOI: 10.1109/IIAI-AAI.2012.32

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  • A combined method based on SVM and online learning with HOG for hand shape recognition 査読有り

    Shimada K., Muto R., Endo T.

    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics   16 ( 6 )   687 - 695   2012年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    In this paper, we propose a combined method for hand shape recognition. It consists of Support Vector Machines (SVMs) and an online learning algorithm based on the perceptron. We apply HOG features to each method. First, our method estimates the hand shape of an input image by using SVMs. Here, an online learning method with the perceptron uses an input image as new training data if the image is effective in relearning in the recognition process. Next, we select a final hand shape from the outputs of SVMs and perceptrons by using the score from SVMs. The combined method with the online perceptron is robust against unknown users because it contains a relearning process for the current user. Therefore applying the online perceptron leads to an improvement in accuracy. We compare the combined method with a method that uses only SVMs. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84866617122&origin=inward

  • A person identification method using a top-view head image from an overhead Camera 査読有り

    Nakatani R., Kouno D., Shimada K., Endo T.

    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics   16 ( 6 )   696 - 703   2012年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    In this paper, we describe a novel image-based person identification task. Conventional face-based person identification methods have a low tolerance for occluded situations, such as overlapping of people in an image. We focus on an image from an overhead camera. Using the overhead camera reduces restrictions on the installation location of the camera and solves the problem of occluded images. First, our method identifies a person area in a captured image by using background subtraction. Then, it extracts four features from the area: (1) body size, (2) hair color, (3) hairstyle, and (4) hair whorl. We apply the four features to the AdaBoost algorithm. Experimental results show the effectiveness of our method.

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84866608953&origin=inward

  • Person Identification Using Top-view Image with Depth Information 査読有り

    Daichi Kouno, Kazutaka Shimada, Tsutomu Endo

    Proceedings of 13th ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD 2012)   140 - 145   2012年08月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    日本   京都  

    DOI: 10.1109/SNPD.2012.47

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  • Developing of Interactive e-Learning System with Dialogue 査読有り

    Sayaka Minewaki, Kazutaka Shimada, Tsutomu Endo

    Proceedings of ICIS '12 and the 2012 IEEE/ACIS 11th International Conference on Computer and Information Science   272 - 276   2012年05月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    中国   上海  

    DOI: 10.1109/ICIS.2012.44

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  • Analyzing Tourism Information on Twitter for a Local City 査読有り

    Kazutaka Shimada, Shunsuke Inoue, Hiroshi Maeda and Tsutomu Endo

    Proceedings of SSNE2011, International Workshop on Innovative Tourism   2011年12月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    韓国   ソウル  

    DOI: 10.1109/SSNE.2011.27

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  • Multi-aspects review summarization with objective information 査読有り

    Kazutaka Shimada, Ryosuke Tadano and Tsutomu Endo

    Procedia - Social and Behavioral Sciences: Computational Linguistics and Related Fields   27   140 - 149   2011年12月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1016/j.sbspro.2011.10.592

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  • Aspect Identification of Sentiment Sentences Using A Clustering Algorithm 査読有り

    Masashi Hadano, Kazutaka Shimada and Tsutomu Endo

    Procedia - Social and Behavioral Sciences: Computational Linguistics and Related Fields   27   22 - 31   2011年12月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

  • A person identification method using facial, clothing and time features 査読有り

    Komatsu K., Shimada K., Endo T.

    IWACIII 2011 - International Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Proceedings   2011年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    In this paper, we propose a method for personal identification using facial features and context information. The method can overcome a problem of partially occluded images. In the proposal method, facial similarity is calculated by using the CLAFIC method from a face image and the parts in the face, such as the image of eyes. In addition, we focus on clothes of each target person and time information as the context. We apply these features into a scoring method and a machine learning method. In the experiments, we confirmed that proposal method is better than the method using only the face image similarity and the heuristic method based on a scoring.

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84874331219&origin=inward

  • A person identification method using a top-view head image from an overhead camera 査読有り

    Nakatani R., Kouno D., Shimada K., Endo T.

    IWACIII 2011 - International Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Proceedings   2011年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    In this paper, we describe a novel image-based person identification task. Traditional face-based person identification methods have a low tolerance for occluded situation, such as overlapping of people in an image. We focus on an image from an overhead camera. Using the overhead camera reduces a restriction of the installation location of a camera and solves the problem of occluded images. First, our method identifies the person's area in a captured image by using background subtraction. Then, it extracts four features from the area; (1) body size, (2) hair color, (3) hairstyle and (4) hair whorl. We apply the four features into the AdaBoost algorithm. Experimental result shows the effectiveness of our method.

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84874305692&origin=inward

  • A combined method based on SVM and online learning with HOG for hand shape recognition 査読有り

    Shimada K., Muto R., Endo T.

    IWACIII 2011 - International Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Proceedings   2011年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    In this paper, we propose a combined method for hand shape recognition. It consists of support vector machines (SVMs) and an online learning algorithm based on the perceptron. We apply HOG features to each method. First, our method estimates a hand shape of an input image by using SVMs. Here the online learning method with the perceptron uses the input image as new training data if the data is effective for relearning in the recognition process. Next, we select the final hand shape from the outputs of the SVMs and perceptron by using the score of SVMs. The combined method deals with a problem about decrease of the accuracy in the case that users change. Applying the online perceptron jointly leads to improvement of the accuracy. We compare the combined method with a method using only SVMs. The experimental result shows the effectiveness of the proposed method.

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84874341202&origin=inward

  • Multi-aspects Review Summarization with Objective Information 査読有り

    Kazutaka Shimada, Ryosuke Tadano and Tsutomu Endo

    Proceedings of Proceedings of the 12th Conference of the Pacific Association for Computational Linguistics   2011年07月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    マレーシア   クアラルンプール  

  • Aspect Identification of Sentiment Sentences Using a Clustering Algorithm 査読有り

    Masashi Hadano, Kazutaka Shimada and Tsutomu Endo

    Proceedings of Proceedings of the 12th Conference of the Pacific Association for Computational Linguistics   2011年07月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    マレーシア   クアラルンプール  

    DOI: 10.1016/j.sbspro.2011.10.579

    Scopus

  • 顔特徴とコンテキスト情報に基づく人物識別 査読有り

    山口純平, 嶋田和孝, 榎田修一, 江島俊朗, 遠藤 勉

    日本知能情報ファジィ学会誌, 知能と情報   23 ( 2 )   13 - 21   2011年04月

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    担当区分:責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    CiNii Article

  • Interactive Aspect Summarization Using Word-Aspect Relations for Review Documents 査読有り

    Kazutaka Shimada ,Masashi Yamaumi,Ryosuke Tadano,Masashi Hadano,Tsutomu Endo

    Proceedings of the 5th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 11th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2010)   183 - 188   2010年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    岡山   2010年12月08日  -  2010年12月12日

  • Multi-aspects review summarization based on identification of important opinions and their similarity 査読有り

    Tadano R., Shimada K., Endo T.

    PACLIC 24 - Proceedings of the 24th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation   685 - 692   2010年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    The development of theWeb services lets many users easily provide their opinions recently. Automatic summarization of enormous sentiments has been expected. Intuitively, we can summarize a review with traditional document summarization methods. However, such methods have not well-discussed "aspects". Basically, a review consists of sentiments with various aspects. We summarize reviews for each aspect so that the summary presents information without biasing to a specific topic. In this paper, we propose a method for multiaspects review summarization based on evaluative sentence extraction. We handle three features; ratings of aspects, the tf -idf value, and the number of mentions with a similar topic. For estimating the number of mentions, we apply a clustering algorithm. By integrating these features, we generate a more appropriate summary. The experiment results show the effectiveness of our method. © 2010 by Ryosuke Tadano, Kazutaka Shimada, and Tsutomu Endo.

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84863868523&origin=inward

  • Interactive aspect summarization using word-aspect relations for review documents 査読有り

    Kazutaka S., Masashi Y., Ryosuke T., Masashi H., Tsutomu E.

    SCIS and ISIS 2010 - Joint 5th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 11th International Symposium on Advanced Intelligent Systems   183 - 188   2010年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    As the World Wide Web rapidly grows, a huge number of online documents are easily accessible on the Web. We obtain a huge number of review documents that include user's opinions for products. To summarize the opinions is one of the hottest topics in natural language processing. We focus on aspects of a product in the summarization process. First, we identify a relation between aspects and each word in review documents. Our method employs an unsupervised approach for the identification process. The experimental result shows the effectiveness of the method. Next, we generate a summary by using the relations. In our system, users obtain the summary by an interactive approach.

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    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84866656025&origin=inward

  • Combination of 3 types of speech recognizers for anaphora resolution 査読有り

    Shimada K., Tanamachi N., Endo T.

    PACLIC 24 - Proceedings of the 24th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation   281 - 290   2010年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    In this paper, we propose a method for anaphora resolution in speech understanding for a livelihood support robot. For robust speech recognition, we combine two types of speech recognizers; a large vocabulary continuous speech recognizer (LVCSR) and domain-specific speech recognizers (DSSR). One problem in the anaphora resolution is lack of the antecedent in the outputs. To solve the problem, we introduce 2 types of DSSRs; one medium-scale DSSR and several small DSSRs. In this paper, we describe the basic idea of our multiple speech recognizer first. The selection process in the recognizer is based on the similarity between the LVCSR and each DSSR. Then, by using the outputs from the LVCSR and the medium-scale DSSR, we resolve anaphoric expressions in the current output from a small-scale DSSR. The experimental result shows the effectiveness of our method. © 2010 by Kazutaka Shimada, Noriko Tanamachi, and Tsutomu Endo.

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84863869152&origin=inward

  • Combination of 3 types of speech recognizers for anaphora resolution 査読有り

    Kazutaka Shimada,Noriko Tanamachi,Tsutomu Endo

    Proceedings of the 24nd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC24)   281 - 290   2010年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    宮城   2010年11月04日  -  2010年11月07日

    主要論文集(会議)

  • Multi-aspects Review Summarization Based on Identification of Important Opinions and their Similarity 査読有り

    Ryosuke Tadano,Kazutaka Shimada,Tsutomu Endo

    Proceedings of the 24nd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC24)   685 - 692   2010年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    宮城   2010年11月04日  -  2010年11月07日

    主要論文集(会議)

  • A Hierarchical Multiple Recognizer for Robust Speech Understanding 査読有り

    Takahiko Yokoyama,Kazutaka Shimada,Tsutomu Endo

    Proceedings of The Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI)   ( LNAI 6230 )   706 - 712   2010年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    韓国   大邱   2010年08月30日  -  2010年09月02日

    主要論文集(会議)

    DOI: 10.1007/978-3-642-15246-7_73

    Scopus

  • Web image retrieval for abstract queries using text and image information 査読有り

    Kazutaka Shimada,Suguru Ishikawa,Tsutomu Endo

    Proceedings of The Fifth Asia Information Retrieval Symposium (AIRS 2009)   2009年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    北海道札幌市   2009年10月21日  -  2009年10月23日

  • Speech Understanding in a Multiple Recognizer with an Anaphora Resolution Process 査読有り

    Kazutaka Shimada,Akira Uzumaki,Mai Kitajima,Tsutomu Endo

    Proceedings of the 11th Conference of the Pacific Association for Computational Linguistics (PACLING2009)   2009年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    北海道   2009年09月01日  -  2009年09月04日

  • Effective construction and expansion of a sentiment corpus using an existing corpus and evaluative criteria estimation 査読有り

    Ryosuke Tadano,Kazutaka Shimada,Tsutomu Endo

    Proceedings of the 11th Conference of the Pacific Association for Computational Linguistics (PACLING2009)   2009年09月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    北海道   2009年09月01日  -  2009年09月04日

  • A Graph-based Approach for Sentiment Sentence Extraction 査読有り

    Kazutaka Shimada,Daigo Hashimoto,Tsutomu Endo

    Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 5433, New Frontiers in Applied Data Mining, PAKDD 2008 International Workshops, Revised Selected Papers   5433   38 - 48   2009年02月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    大阪   2009年02月  -  2009年02月

  • Sentiment Sentence Extraction Using a Hierarchical Directed Acyclic Graph Structure and a Bootstrap Approach 査読有り

    Kazutaka Shimada,Daigo Hashimoto,Tsutomu Endo

    Proceedings of the 22st Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC22)   2008年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)

    フィリピン   セブ   2008年11月20日  -  2008年11月22日

    主要論文集(会議)

  • An Effective Speech Understanding Method with a Multiple Speech Recognizer based on Output Selection using Edit Distance 査読有り

    Kazutaka Shimada,Satomi Horiguchi,Tsutomu Endo

    Proceedings of the 22st Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC22)   2008年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)

    フィリピン   セブ   2008年11月20日  -  2008年11月22日

    主要論文集(会議)

  • Seeing several stars: a rating inference task for a document containing several evaluation criteria 査読有り

    Kazutaka Shimada,Tsutomu Endo

    the 12th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2008)   1006 - 1014   2008年04月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    大阪   2008年04月  -  2008年04月

  • A Graph-based Approach for Sentiment Sentence Extraction 査読有り

    Kazutaka Shimada,Daigo Hashimoto,Tsutomu Endo

    First International Workshop on Algorithms for Large-Scale Information Processing in Knowledge Discovery (ALSIP 2008)   42 - 51   2008年04月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)

    2008年04月  -  2008年04月

  • Movie Review Classification Based on a Multiple Classifier 査読有り

    Kimitaka Tsutsumi,Kazutaka Shimada,Tsutomu Endo

    Proceedings of the 21st Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation   481 - 488   2007年11月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Korea   Seoul   2007年11月01日  -  2007年11月03日

    主要論文集(会議)

  • A case study of comparison of several methods for corpus-based speech intention identification 査読有り

    Kazutaka Shimada,Kaoru Iwashita,Tsutomu Endo

    Proceedings of the 10th Conference of the Pacific Association for Computational Linguistics (PACLING2007)   255 - 262   2007年09月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)

    Australia   Melbourne   2007年09月19日  -  2007年09月21日

    主要論文集(会議)

  • Acquisition of Synonyms Using Relations in Product Specification Tables

    Tsunehito Seki,Kazutaka Shimada,Tsutomu Endo

    Systems and Computers in Japan   38 ( 12 )   25 - 36   2007年04月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

  • Speech Understanding Based on Keyword Extraction and Relation Between Words 査読有り

    Kazutaka Shimada,Tsutomu Endo,Sayaka MInewaki

    Computational Intelligence   23 ( 1 )   45 - 60   2007年02月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

  • Table Recognition Using Attribute Likelihood Computed from Words 査読有り

    Tsubasa Kitayama,Kazutaka Shimada,Tsutomu Endo

    Fourth Workshop on Learning with Logics and Logics for Learning (LLLL2006)   49 - 52   2006年06月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    東京   2006年06月05日  -  2006年06月06日

  • 表の属性と属性値の関係を利用した類義語抽出 査読有り

    関恒仁,嶋田和孝,遠藤勉

    電子情報通信学会論文誌   89 ( 9 )   2087 - 2100   2006年04月

     詳細を見る

    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    主要雑誌

  • Interpretation of Utterances based on Relevance Theory: Toward the Formalization of Implicature with the Maximum Relevance 査読有り

    Sayaka Minewaki,Kazutaka Shimada,Tsutomu Endo

    PACLING2005   214 - 222   2005年08月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    東京都日野市   2005年08月24日  -  2005年08月27日

  • Acquisition of new training data from unlabeled data for product specifications extraction 査読有り

    Kazutaka Shimada,Tsutomu Endo

    PACLING2005   272 - 277   2005年08月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    東京都日野市   2005年08月24日  -  2005年08月27日

  • Speech Understanding Using Confidence Measures and Dependency Relations 査読有り

    Kazutaka Shimada,Yoshitaka Uchida,Shizue Sato,Sayaka Minewaki,Tsutomu Endo

    PACLING2005   278 - 283   2005年08月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    東京都日野市   2005年08月24日  -  2005年08月27日

    代表的研究業績

  • SVMおよびTransductive SVMを用いた製品スペック情報の抽出 査読有り

    嶋田和孝,林晃司,遠藤勉

    自然言語処理   12 ( 3 )   43 - 66   2005年07月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    主要雑誌 代表的研究業績

  • Product Specifications Summarization and Product Ranking System using User's Requests

    Kazutaka Shimada,Tsutomu Endo

    Information Modelling and Knowledge Bases XV   315 - 331   2004年03月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

  • Multiform Summarization from Product Specifications 査読有り

    Kazutaka Shimada,Tetsuro Ito,Tsutomu Endo

    Proc. of PACLING2003   83 - 92   2003年08月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)

    Halifax, Nova Scotia, Canada   2003年08月22日  -  2003年08月25日

  • Keyword and Weighting for Product Specifications Extraction 査読有り

    Kazutaka Shimada,Koji Hayashi,Tsutomu Endo

    Proc. of PACLING2003   285 - 293   2003年08月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)

    Halifax, Nova Scotia, Canada   2003年08月22日  -  2003年08月25日

  • Information Extraction from Personal Computer Specifications on the Web Using a User's Request 査読有り

    Kazutaka SHIMADA,Atsushi FUKUMOTO,Tsutomu ENDO

    IEICE Transactions on Information and Systems   E86-D ( 8 )   1386 - 1395   2003年08月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)

    主要雑誌 代表的研究業績

  • Product Specifications Summarization and Product Ranking System using User's Requests 査読有り

    Kazutaka Shimada,Tsutomu Endo

    Pre-Proceedings of the 13th European-Japanese Conference on Information Modeling and Knowledge Bases   333 - 349   2003年06月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)

    Kitakyushu, Japan   2003年06月03日  -  2003年06月06日

  • Classification of Images using Their Neighboring Sentences 査読有り

    嶋田 和孝

    Proceedings of PACLING 2001   2001年04月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)

    2001年04月  -  2001年04月

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著書

  • Pythonではじめるテキストアナリティクス入門

    榊剛史, 石野亜耶, 小早川健, 坂地泰紀, 嶋田和孝, 吉田光男(共著)

    講談社サイエンティフィク  2022年03月 

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    総ページ数:254   記述言語:日本語

  • Sports game summarization based on sub-events and game-changing phrases

    Tagawa Y., Shimada K.(単著)

    Studies in Computational Intelligence  2018年01月 

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    記述言語:英語

    Microblogs are one of the most important resources for natural language processing. This paper describes a summarization task of sports events on Twitter. We focus on an abstractive approach based on sub-events in the sports event. Abstractive summaries usually are better than summaries generated by extractive approaches in terms of readability. Furthermore, our method can incorporate sophisticated phrases that explain the scene. First, our method detects burst situations in which many users post tweets when a sub-event in a game occurs. Tweets in the burst situations are the inputs of our method. Next, it extracts sub-event elements (SEEs) that contain actions in a game, such as “Player A made a pass to Player B” and “Player B made a shot on goal.” Then, it identifies the optimal order of the extracted SEEs by using a scoring method. Finally, it generates an abstractive summary on the basis of the ordered SEEs, such as “Playler B made a shot on goal from the Player A’s pass.” In addition, it adds game-changing phrases into the abstractive summary by some rules. In the experiment, we show the effectiveness of our method as compared with related work based on an extractive approach.

    DOI: 10.1007/978-3-319-70636-8_5

    Scopus

口頭発表・ポスター発表等

  • BERTを用いた多言語同時学習による疾患分類

    朱晨成, Niraj Pahari, 嶋田和孝

    言語処理学会第29回年次大会(NLP2023) 

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    開催期間: 2023年03月13日 - 2023年03月17日   記述言語:日本語  

  • Character-level Data Augmentation on Code Mixed Sentences for Low-Resource Settings

    Niraj Pahari, Kazutaka Shimada

    言語処理学会第29回年次大会(NLP2023) 

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    開催期間: 2023年03月13日 - 2023年03月17日   記述言語:英語  

  • 前後文脈を用いた対話文の言い淀み検出

    中島 寛人, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会 NLC研究会 

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    開催期間: 2022年12月   記述言語:日本語  

  • 小論文自動採点のための文書力スコア推測

    中本 さや香, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会九州支部, 第30回学生会講演会 

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    開催期間: 2022年09月   記述言語:日本語  

  • 対話文における双方向文脈補完を用いた言い淀み検出

    中島 寛人, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会九州支部, 第30回学生会講演会 

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    開催期間: 2022年09月   記述言語:日本語  

  • 複数の議論コーパスを利用した談話行為推定

    米満 駿甫, 嶋田 和孝

    2022年度 人工知能学会全国大会 

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    開催期間: 2022年06月   記述言語:日本語  

  • 機械学習モデルを用いたKyutechコーパスのトピック分類

    川嵜 慎乃介, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会 NLC研究会 

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    開催期間: 2022年06月   記述言語:日本語  

  • 疑似データ獲得による直喩文判定手法と分類モデルの考察

    自見 仁太朗, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会, NLC研究会 

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    開催期間: 2022年03月07日   記述言語:日本語  

  • 生成的自然言語推論のためのデータ収集とモデル構築

    榎本 悠, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会, NLC研究会 

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    開催期間: 2022年03月07日   記述言語:日本語  

  • 議論の分析とファシリテーションのための可視化ツールの構築

    西山 空良, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会, HCGシンポジウム2021 

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    開催期間: 2021年12月   記述言語:日本語  

  • スポーツ記事速報システムの構築:金鷲旗・玉竜旗大会を事例に

    嶋田 和孝, 塩田 宰, 近藤 陽一, 村重 剛弘, 矢澤 達也

    電子情報通信学会, NLC研究会 

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    開催期間: 2021年09月   記述言語:日本語  

  • 直喩文判定のための機械翻訳を用いた訓練データ獲得と分類モデルの考察

    自見 仁太朗, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会九州支部, 第29回学生会講演会 

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    開催期間: 2021年09月   記述言語:日本語  

  • ユーザの選好と多様性を考慮した記事選択手法の検討

    日髙 航太朗, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会九州支部, 第29回学生会講演会 

     詳細を見る

    開催期間: 2021年09月   記述言語:日本語  

  • 複数人対話におけるトピック単位の要約データの構築とその要約

    中山 友梨, 塩田 宰, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会, NLC研究会 

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    開催期間: 2021年07月   記述言語:日本語  

  • 人物の属性を考慮した周期的事象の獲得

    山元航平, 嶋田和孝

    言語処理学会第27回年次大会 

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    開催期間: 2021年03月15日 - 2021年03月19日   記述言語:日本語  

  • 複数人議論における発話間の関係を対象とした関係分類

    姫野拓未, 嶋田和孝

    言語処理学会第27回年次大会 

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    開催期間: 2021年03月15日 - 2021年03月19日   記述言語:日本語  

  • 目は口ほどに物を言う?:ポーカーを対象とした欺瞞の分析

    高畠 匠平, 嶋田 和孝

    火の国シンポジウム2021 

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    開催期間: 2021年03月01日 - 2021年03月02日   記述言語:日本語  

  • 複数人議論における対話的役割分類モデルの比較

    荻野 奈津実, 姫野 拓未, 嶋田 和孝

    火の国シンポジウム2021 

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    開催期間: 2021年03月01日 - 2021年03月02日   記述言語:日本語  

  • マルチモーダル情報を用いた複数人議論の品質評価

    塩田 宰,嶋田 和孝

    第91回 言語・音声理解と対話処理研究会  人工知能学会

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    開催期間: 2021年03月01日 - 2021年03月02日   記述言語:日本語  

  • 複数人議論における議論構造の推定

    姫野拓未, 嶋田和孝

    NLC研究会 (第17回テキストアナリティクスシンポジウム)  電子情報通信学会

     詳細を見る

    開催期間: 2021年02月18日   記述言語:日本語  

  • 日本語Wikipediaエンティティベクトルを外部知識として利用した皮肉検出

    徐 続非, 肥合 智史, 嶋田 和孝

    NLC研究会 (第17回テキストアナリティクスシンポジウム)  電子情報通信学会

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    開催期間: 2021年02月18日   記述言語:日本語  

  • 機械学習を用いた観光対話システムのための自動知識獲得

    與那城 寛, 嶋田 和孝

    観光情報学会, きゅうしゅう観光情報学研究会 

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    開催期間: 2020年12月25日   記述言語:日本語  

  • キーワード抽出に基づく観光対話システムのための自動知識獲得

    野本 祐希, 山元 航平, 嶋田 和孝

    観光情報学会, きゅうしゅう観光情報学研究会 

     詳細を見る

    開催期間: 2020年12月25日   記述言語:日本語  

  • Detection of Lying Situations in Liar Corpus

    Shohei Takabatake, Kazutaka Shimada, Takeshi Saitoh

    Proceedings of the 8th International Symposium on Applied Engineering and Sciences 

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    開催期間: 2020年12月12日 - 2020年12月19日   記述言語:英語  

  • Relation Identification Using Dialogical Features in Multi-Party Conversation

    Taskumi Himeno, Kazutaka Shimada

    Proceedings of the 8th International Symposium on Applied Engineering and Sciences 

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    開催期間: 2020年12月12日 - 2020年12月19日   記述言語:英語  

  • ランキング学習を用いた関連記事候補の抽出

    塩田 宰, 嶋田 和孝, 野上 真司, 福山 修平

    電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会, 第16回テキストアナリティクスシンポジウム 

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    開催期間: 2020年09月10日   記述言語:日本語  

  • PMIを用いた新聞記事におけるカテゴリ・テーマ推定

    姫野拓未, 嶋田和孝, 村重剛弘

    電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会, 第16回テキストアナリティクスシンポジウム 

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    開催期間: 2020年09月10日   記述言語:日本語  

  • 人物の属性を区別した定期的事象の獲得

    山元 航平, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会, 第16回テキストアナリティクスシンポジウム 

     詳細を見る

    開催期間: 2020年09月10日   記述言語:日本語  

  • 複数人対話におけるトピック単位の要約データの構築とその要約

    中山 友梨, 塩田 宰, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会, NLC研究会 

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    開催期間: 2020年07月02日   記述言語:日本語  

  • 人物の属性に着目した時期・時間帯に関連のある事象の獲得

    山元 航平, 嶋田 和孝

    言語処理学会第26回年次大会(NLP2020) 

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    開催期間: 2020年03月16日 - 2020年03月19日   記述言語:日本語  

  • 複数の事前学習モデルを併用した化学分野の関係抽出

    肥合 智史, 嶋田 和孝, 渡邊 大貴, 三浦 明波, 岩倉 友哉

    言語処理学会第26回年次大会(NLP2020) 

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    開催期間: 2020年03月16日 - 2020年03月19日   記述言語:日本語  

  • 複数人対話における話題を蒸し返す話者の推定

    米満 駿甫, 嶋田 和孝

    火の国シンポジウム2020 

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    開催期間: 2020年03月09日 - 2020年03月10日   記述言語:日本語  

  • 説得力分析に向けた複数人ディベートコーパスの構築

    塩田 宰, 嶋田 和孝

    言語理解とコミュニケーション研究会  電子情報通信学会

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    開催期間: 2020年02月16日 - 2020年02月17日   記述言語:日本語   開催地:東京  

  • マルチモーダル情報を考慮した議論の取りまとめ役推定

    本多 幸希, 塩田 宰, 嶋田 和孝, 齊藤 剛史

    言語理解とコミュニケーション研究会  電子情報通信学会

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    開催期間: 2020年02月16日 - 2020年02月17日   記述言語:日本語   開催地:東京  

  • 複数人議論の構造解析に向けた発話間における関係の有無の推定

    姫野 拓未, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会(NLC) 

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    開催期間: 2019年12月   記述言語:日本語  

  • KitAi-PI: Summarization System for NTCIR-14 QALab-PoliInfo

    Satoshi Hiai

    14th NTCIR Conference 

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    開催期間: 2019年06月10日 - 2019年06月13日   記述言語:英語  

  • 立場表現ペアの獲得とその偏りを考慮した皮肉検出

    肥合 智史

    言語処理学会第25回年次大会(NLP2019) 

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    開催期間: 2019年03月12日 - 2019年03月15日   記述言語:日本語  

  • コーパス作成における専門性を考慮した作業者割当ての提案と化学分野での評価

    吉川 和

    言語処理学会第25回年次大会(NLP2019) 

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    開催期間: 2019年03月12日 - 2019年03月15日   記述言語:日本語  

  • Tatara: 支援機能を持ったアノテーションツールの構築

    山村 崇

    言語処理学会第25回年次大会(NLP2019) 

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    開催期間: 2019年03月12日 - 2019年03月15日   記述言語:日本語  

  • 複数人対話における取りまとめ発話のタイミング予測

    仙北谷 知将

    火の国情報シンポジウム2019 

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    開催期間: 2019年03月02日 - 2019年03月03日   記述言語:日本語  

  • トリビア文および雑学文を利用する対話システムの構築

    新名 和也

    火の国情報シンポジウム2019 

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    開催期間: 2019年03月02日 - 2019年03月03日   記述言語:日本語  

  • 直喩生成データセットを用いた比喩表現の自動選択

    蜜石 湧斗

    電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会, 第14回 テキストアナリティクス・シンポジウム 

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    開催期間: 2019年02月07日 - 2019年02月08日   記述言語:日本語  

  • Twitterからの事象パターン知識の獲得

    山元 航平

    電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会, 第14回 テキストアナリティクス・シンポジウム 

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    開催期間: 2019年02月07日 - 2019年02月08日   記述言語:日本語  

  • Kyutech コーパスにおけるアノテーションツールの試作

    山村 崇

    情報処理学会 九州支部 若手の会セミナー 2018 

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    開催期間: 2018年12月07日 - 2018年12月08日   記述言語:日本語  

  • 対話システムのためのトリビア文判定

    山村 崇

    情報処理学会 九州支部 若手の会セミナー 2018 

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    開催期間: 2018年12月07日 - 2018年12月08日   記述言語:日本語  

  • 皮肉検出のための立場表現対の獲得

    肥合智史

    情報処理学会 九州支部 若手の会セミナー 2018 

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    開催期間: 2018年12月07日 - 2018年12月08日   記述言語:日本語  

  • 皮肉検出のための皮肉の対象の推定

    肥合 智史

    電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会(NLC) 

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    開催期間: 2018年09月06日 - 2018年09月07日   記述言語:日本語  

  • トリビア文抽出のためのトリビア度合いの推定

    嶋田和孝

    電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会(NLC) 

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    開催期間: 2018年07月06日 - 2018年07月07日   記述言語:日本語  

  • 連想類語辞典を用いた直喩生成コーパスの作成

    蜜石湧斗

    電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会(NLC) 

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    開催期間: 2018年07月06日 - 2018年07月07日   記述言語:日本語  

  • 複数人議論における取りまとめ役の分類と特徴の分析

    塩田 宰

    言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) 

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    開催期間: 2018年03月12日 - 2018年03月15日   記述言語:日本語  

  • 関係ベクトルを利用した皮肉の検出

    肥合 智史

    言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) 

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    開催期間: 2018年03月12日 - 2018年03月15日   記述言語:日本語  

  • ユーザ情報を利用したレビューの評価値推定

    松本 健太郎

    火の国情報シンポジウム2018 

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    開催期間: 2018年03月01日 - 2018年03月02日   記述言語:日本語  

  • 視線情報を用いた対話シーンにおける注目度推定

    小宮 凜子

    火の国情報シンポジウム2018 

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    開催期間: 2018年03月01日 - 2018年03月02日   記述言語:日本語  

  • シズルワードから想起される料理の雑学を話す対話システム

    新名 和也

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会  

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    開催期間: 2017年12月20日 - 2017年12月21日   記述言語:日本語  

  • Kyutechコーパスを対象にした対話行為推定

    日野 優登

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会  

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    開催期間: 2017年12月20日 - 2017年12月21日   記述言語:日本語  

  • 嘘つきコーパスの構築と分析

    高畠 匠平

    HCGシンポジウム2017 

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    開催期間: 2017年12月13日 - 2017年12月15日   記述言語:日本語  

  • 複数人対話における議論の取りまとめ役の推定

    塩田 宰

    ◦第25回電子情報通信学会九州支部 学生会講演会 

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    開催期間: 2017年09月26日   記述言語:日本語  

  • 画像処理技術を用いた対話シーンにおける注目度推定

    小宮 凜子

    第16回情報科学技術フォーラム, FIT2017 

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    開催期間: 2017年09月   記述言語:日本語  

  • 要約コストと矛盾検出に基づく大学入試センター試験世界史科目解答システム

    嶋田 和孝

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会  

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    開催期間: 2017年06月09日 - 2017年06月10日   記述言語:日本語  

  • テンプレートの自動生成によるイニングの要約文生成

    田川 裕輝

    言語処理学会第23回年次大会(NLP2017) 

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    開催期間: 2017年03月14日 - 2017年03月16日   記述言語:日本語   開催地:筑波  

  • 偏りのある特徴語を考慮した皮肉の検出

    肥合 智史

    言語処理学会第23回年次大会(NLP2017) 

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    開催期間: 2017年03月14日 - 2017年03月16日   記述言語:日本語   開催地:筑波  

  • Kyutechコーパスにおける抜粋要約のアノテーションと分析

    山村 崇

    言語処理学会第23回年次大会(NLP2017) 

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    開催期間: 2017年03月14日 - 2017年03月16日   記述言語:日本語   開催地:筑波  

  • 専門家記事と機械学習に基づくWebニュースからの日経平均株価予測

    一瀬 航

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC), 第10回テキストマイニングシンポジウムシンポジウム 

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    開催期間: 2017年02月09日 - 2017年02月10日   記述言語:日本語  

  • Kyutech コーパスにおける発話意図タグの設計と分析

    日野 優登

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC), 第3回自然言語処理シンポジウム 

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    開催期間: 2016年12月21日 - 2016年12月22日   記述言語:日本語   開催地:東京  

  • 議論マップを用いた議論におけるフィードバック機能の構築と検証

    桐木平 龍之介

    HCGシンポジウム 

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    開催期間: 2016年12月07日 - 2016年12月09日   記述言語:日本語   開催地:高知  

  • KitAi-QA: a Question Answering System for NTCIR-12 QALab-2

    Shuji Fukamachi

    Proceedings of the 11th NTCIR Conference 

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    開催期間: 2016年06月07日 - 2016年06月10日   記述言語:英語  

  • Twitterから抽出された不具合情報の可視化と分析

    諸正梨乃

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC) 

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    開催期間: 2016年06月04日 - 2016年06月05日   記述言語:日本語  

  • マイクロブログを対象としたスポーツの試合における生成型要約

    田川裕輝

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC) 

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    開催期間: 2016年06月04日 - 2016年06月05日   記述言語:日本語  

  • Kyutechコーパス:意思決定タスクを対象とした複数人対話コーパス

    嶋田和孝

    言語処理学会第22回年次大会(NLP2016) 

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    開催期間: 2016年03月08日 - 2016年03月11日   記述言語:日本語  

  • 語彙的連鎖とトピックモデルに基づくテキストセグメンテーション

    山村 崇

    言語処理学会第22回年次大会(NLP2016) 

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    開催期間: 2016年03月08日 - 2016年03月11日   記述言語:日本語  

  • 事象の意味と時間関係の偏りを考慮した時間的順序関係推定

    高木 宏伸

    言語処理学会第22回年次大会(NLP2016) 

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    開催期間: 2016年03月08日 - 2016年03月11日   記述言語:日本語  

  • 評価表現に着目した皮肉文の分析と抽出

    肥合 智史

    火の国情報シンポジウム2016 

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    開催期間: 2016年03月02日 - 2016年03月03日   記述言語:日本語  

  • 音声情報を用いた複数人自由対話における重要文抽出

    河原 真太郎

    火の国情報シンポジウム2016 

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    開催期間: 2016年03月02日 - 2016年03月03日   記述言語:日本語  

  • レビュー分析における日中間の評価の差異検出

    王全

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC), 第8回テキストマイニング・シンポジウム 

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    開催期間: 2016年02月04日 - 2016年02月05日   記述言語:日本語  

  • タブレット端末を用いた議論の合意形成支援システムの開発

    桐木平龍之介

    人工知能学会 第75回 先進的学習科学と工学研究会(SIG-ALST), 

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    開催期間: 2015年11月14日   記述言語:日本語  

  • フィルタリングと機械学習に基づくWEBニュースからの日経平均株価予測

    一瀬航

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC) 

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    開催期間: 2015年06月04日 - 2015年06月05日   記述言語:日本語  

  • 時間情報とテキストセグメンテーションに基づく複数人対話要約手法

    山村崇

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC) 

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    開催期間: 2015年06月04日 - 2015年06月05日   記述言語:日本語  

  • ブートストラップ法を用いたTwitter からの不具合文抽出

    栗原光平

    言語処理学会第21回年次大会 

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    開催期間: 2015年03月17日 - 2015年03月19日   記述言語:日本語  

  • 事象間の接続関係に基づく時間的順序関係推定

    高木宏伸

    言語処理学会第21回年次大会 

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    開催期間: 2015年03月17日 - 2015年03月19日   記述言語:日本語  

  • KitAi-VAL: Textual Entailment Recognition System for NTCIR-11 RITE-VAL

    Ayaka Morimoto

    ◦Proceedings of the 11th NTCIR Conference 

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    開催期間: 2014年12月   記述言語:英語  

  • エラー分析に基づく含意関係認識システムの改良

    森元彩華

    第22回 電子情報通信学会九州支部 学生会講演会 

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    開催期間: 2014年09月20日   記述言語:日本語  

  • 発話タイミングに注目した複数人自由対話要約手法の検討

    山村 崇

    第22回 電子情報通信学会九州支部 学生会講演会 

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    開催期間: 2014年09月20日   記述言語:日本語  

  • 写真共有サイトを利用した観光ポテンシャルデイズの抽出

    嶋田和孝

    第11回観光情報学会 全国大会, 

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    開催期間: 2014年06月20日 - 2014年06月21日   記述言語:日本語  

  • ルールと機械学習を用いたTwitterからの不具合情報の抽出

    栗原光平

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC) 

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    開催期間: 2014年06月14日 - 2014年06月15日   記述言語:日本語  

  • 前後文脈を考慮したTweetの現地性判断

    嶋田和孝

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC) 

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    開催期間: 2014年06月14日 - 2014年06月15日   記述言語:日本語  

  • ルールと機械学習を用いたTwitterからの不具合情報の抽出 (言語理解とコミュニケーション)

    栗原 光平, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 

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    開催期間: 2014年06月14日   記述言語:日本語  

    製品の不具合に関する情報を収集することは,事故や社会的損失を未然に防ぐためにも重要である.本研究では,マイクロブログサービスTwitterを情報源とし,不具合情報を自動的に抽出する手法を提案する.まず,情報抽出の分野において一般的である,機械学習による手法を用いた実験を行い,機械学習による手法の問題点や, Twitter上の不具合情報抽出における難しさを考察する.さらに,機械学習とは異なるアプローチとして,人手で作成したルールベースの抽出手法を提案する.

    CiNii Article

  • 前後文脈を考慮したTweetの現地性判断 (言語理解とコミュニケーション)

    鬼塚 友里絵, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 

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    開催期間: 2014年06月14日   記述言語:日本語  

    Web上には多くの観光情報が存在し,その情報を分析することは観光情報学における重要なタスクの一つである.本論文では, Twitterに投稿された各tweetの現地性を判断する手法について提案する.ここで現地性とは,そのtweetが実際に現地で現地のことを言及しているかと定義する. tweetの現地性を正確に判断できれば,観光地に対する評判の分析や移動経路の推定などが可能になる.提案手法では,ルールによるフィルタリングと機械学習によって現地性を判断する. 2つの手法を統合的に利用することで,精度が向上することを示す.また,前後のTweetに関する情報を利用することの有効性についても検証する.

    CiNii Article

  • 非言語情報と重要文の選定に基づく複数人自由対話要約手法の改善

    徳永陽, 嶋田和孝

    言語処理学会第20回年次大会 

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    開催期間: 2014年03月17日 - 2014年03月20日   記述言語:日本語  

  • タブレット端末を用いた議論状態の管理と合意形成支援ツールの試作

    高木 宏伸

    HCGシンポジウム2013 

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    開催期間: 2013年12月18日 - 2013年12月20日   記述言語:日本語  

  • Twitterを対象とした不具合情報の抽出

    栗原 光平

    電気学会 第56回情報システム研究会 

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    開催期間: 2013年09月11日 - 2013年09月12日   記述言語:日本語  

  • Twitterを対象とした不具合情報の抽出

    栗原 光平, 嶋田 和孝

    電気学会研究会資料. IS, 情報システム研究会 

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    開催期間: 2013年09月11日   記述言語:日本語  

    CiNii Article

  • 複数人におけるクイズ対話を対象とした主観的難易度の推定 (言語理解とコミュニケーション)

    大村 舞, 嶋田 和孝

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 

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    開催期間: 2013年06月14日   記述言語:日本語  

    本論文では,3名によるクイズ対話を対象とし,それぞれが対話で感じた主観的な難易度を推定する手法について提案する.提案手法では,(1)発話に関する特徴,(2)沈黙に関する特徴,(3)オーバーラップに関する特徴の3つを利用する.発話特徴としては,発話の時間長や形態素数,前後の発話の分布などを利用する.沈黙特徴としては,沈黙の数や時間の長さなどを利用する.オーバーラップ特徴としては,その頻度や時間の平均,分散などを利用する.これらの特徴について特徴選択を行い,機械学習器であるC4.5とSVMに適用して,主観的難易度を推定する.実験の結果より,特徴選択をしたC4.5が正解率の面でも推定誤差の面でも最も高い精度を得た.

    CiNii Article

  • KitAi: Textual Entailment Recognition System for NTCIR-10 RITE2

    Kazutaka Shiamda

    ◦Proceedings of the 10th NTCIR Conference 

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    開催期間: 2013年06月   記述言語:英語  

  • 複数人におけるクイズ対話を対象とした主観的難易度の推定

    嶋田 和孝

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会 

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    開催期間: 2013年06月   記述言語:日本語  

  • 二人組共同作業における頭上カメラを用いた協力度推定

    坂口 勝哉

    人工知能学会 第68回 先進的学習科学と工学研究会 

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    開催期間: 2013年06月   記述言語:日本語  

  • 話者の頭部及び姿勢変化に着目した複数人対話分析

    小松和朗

    火の国シンポジウム2013 

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    開催期間: 2013年03月14日 - 2013年03月15日   記述言語:日本語  

  • Web上に混在する観光情報を活用した観光地推薦システム

    上原 尚

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC) 

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    開催期間: 2012年12月19日 - 2012年12月20日   記述言語:日本語   開催地:東京  

  • Web上に混在する観光情報を活用した観光地推薦システム (言語理解とコミュニケーション・第4回集合知シンポジウム)

    上原 尚, 嶋田 和孝, 遠藤 勉

    電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報 

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    開催期間: 2012年12月19日   記述言語:日本語  

    本論文では,Webから観光情報を抽出し,複数の特徴ベクトルから観光地間の類似性を評価することで,観光地を推薦するシステムを提案する.本システムでは,入力をユーザのお気に入りの観光地とすることにより,観光地の幅広い特徴分析に対応し,同時にユーザの嗜好解析も実現する.観光地の特徴ベクトルは,(1)知恵袋・ブログ上での共起キーワードと(2)時系列分布,(3)知恵袋上でのカテゴリ構造,(4)観光地周辺施設,(5)地図画像から生成する.これらの特徴ベクトルからベクトル空間モデルの考え方のもと,コサイン類似度の算出を行い,類似性の高い観光地を推薦する.さらにどこが特徴的なのかを明確に表現するため,差分の可視化にも取り組む.

    CiNii Article

  • クイズ対話における問題の難易度と発話との関係分析

    大村 舞

    第20回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2012年09月26日   記述言語:日本語   開催地:佐賀  

  • 多人数インタラクションにおける頭上カメラを利用した協力度の推定

    坂口 勝哉

    第20回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2012年09月26日   記述言語:日本語   開催地:佐賀  

  • 多人数インタラクション評価のための姿勢推定

    小松 和朗

    電子情報通信学会, ヒューマンコミュニケーション基礎研究会(HCS) 

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    開催期間: 2012年08月18日   記述言語:日本語   開催地:滋賀  

  • 多人数インタラクション評価のための姿勢推定

    小松 和朗, 嶋田 和孝, 遠藤 勉

    電子情報通信学会技術研究報告. HCS, ヒューマンコミュニケーション基礎 

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    開催期間: 2012年08月11日   記述言語:日本語  

    多人数インタラクションの円滑化において対話者の内面を推定することは重要な課題である.対話者の内面推定を実現するには言葉などの言語情報だけでなく,話者の表情や姿勢,ジェスチャといった非言語情報も重要な役割を果たす.我々は非言語情報の1つである姿勢に着目し,話者の姿勢から内面を推定する手法を検討している.本論文では,その前処理として深度センサーを用いた姿勢推定の手法を提案する.提案手法では頭上方向から撮影した人物画像より得られた深度情報を基に抽出した(1)深度ヒストグラム,(2)人物の面積,(3)人物の体型,(4)人物領域の中心座標,(5)頭部領域の中心座標,(6)身体の傾き度合い,(7)身体の向きの計7種類の特徴量を用いる.抽出した特徴量を学習アルゴリズムの1つであるAdaboostに適用することで姿勢推定に最適な分類器を作成する.実験の結果,提案手法が姿勢推定において有効であることを示す.

    CiNii Article

  • 深度情報を利用した頭上方向画像からの人物識別

    中谷良太

    第15回 画像の認識理解シンポジウム MIRU2012 

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    開催期間: 2012年08月06日 - 2012年08月08日   記述言語:日本語   開催地:福岡  

  • 複数人談話における笑いの情報を考慮した盛り上がり判定

    嶋田 和孝

    電子情報通信学会, 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC) 

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    開催期間: 2012年06月29日   記述言語:日本語   開催地:東京  

  • 複数人談話における笑いの情報を考慮した盛り上がり判定

    嶋田 和孝, 楠本 章裕, 横山 貴彦, 遠藤 勉

    電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション 

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    開催期間: 2012年06月22日   記述言語:日本語  

    複数人談話を対象とし,談話中の盛り上がり箇所を検出する手法について提案する.対話の盛り上がりを推定できれば,ユーザ心理の把握や,それに基づく詳細な対話状態の理解などが可能になる.提案手法では,言語的特徴の他に,笑いという状態に着目する.対話に現れる笑いを外部からの発話や行動に対して発生したものか,自発的な笑いかに分類する.また,笑いの大きさを3段階に分けて,特徴とする.これらの笑い特徴と,bag-of-wordsや時間的特徴,その他の言語的特徴などを組み合わせて,分類器に適用する.実験では,5分程度の複数人対話のデータを10セット用意し,提案手法で評価した.実験結果より,bag-of-wordsのみによる分類器と比較して,笑い特徴を利用した提案手法の有効性が確認された.

    CiNii Article

  • 複数人談話における笑いの情報を考慮した盛り上がり判定

    嶋田 和孝, 楠本 章裕, 横山 貴彦, 遠藤 勉

    電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 

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    開催期間: 2012年06月22日   記述言語:日本語  

    複数人談話を対象とし,談話中の盛り上がり箇所を検出する手法について提案する.対話の盛り上がりを推定できれば,ユーザ心理の把握や,それに基づく詳細な対話状態の理解などが可能になる.提案手法では,言語的特徴の他に,笑いという状態に着目する.対話に現れる笑いを外部からの発話や行動に対して発生したものか,自発的な笑いかに分類する.また,笑いの大きさを3段階に分けて,特徴とする.これらの笑い特徴と,bag-of-wordsや時間的特徴,その他の言語的特徴などを組み合わせて,分類器に適用する.実験では,5分程度の複数人対話のデータを10セット用意し,提案手法で評価した.実験結果より,bag-of-wordsのみによる分類器と比較して,笑い特徴を利用した提案手法の有効性が確認された.

    CiNii Article

  • Twitterを対象とした観光情報の現地性判断

    嶋田 和孝

    観光情報学会第9回全国大会 

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    開催期間: 2012年05月25日 - 2012年05月26日   記述言語:日本語  

  • 複数人談話における言語情報と非言語情報を利用した盛り上がり判定

    横山貴彦

    言語処理学会第18回年次大会(NLP2012) 

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    開催期間: 2012年03月13日 - 2012年03月16日   記述言語:日本語  

  • 文体の違いを考慮したマイクロブログの極性判定

    前田裕

    言語処理学会第18回年次大会(NLP2012) 

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    開催期間: 2012年03月13日 - 2012年03月16日   記述言語:日本語  

  • 観光情報マイニングのための地域情報の獲得

    井上俊右

    第19回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2011年09月   記述言語:日本語   開催地:佐賀  

  • 深度情報を利用した頭上方向画像からの付属品情報の抽出

    香野大地

    第19回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2011年09月   記述言語:日本語   開催地:佐賀  

  • シード表現を用いたマイクロブログに存在する観光情報の極性判定

    前田裕

    第19回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2011年09月   記述言語:日本語   開催地:佐賀  

  • 頭上方向から撮影されたカメラ画像を利用した人物識別

    中谷良太

    第14回 画像の認識理解シンポジウム MIRU2011 

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    開催期間: 2011年07月20日 - 2011年07月22日   記述言語:日本語   開催地:金沢  

  • コンテキスト情報を利用した人物識別の改良と機械学習の適用

    小松和朗

    第14回 画像の認識理解シンポジウム MIRU2011 

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    開催期間: 2011年07月20日 - 2011年07月22日   記述言語:日本語   開催地:金沢  

  • 意見の重要度と客観的補足情報を考慮したレビュー要約

    言語処理学会第17回年次大会(NLP2011) 

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    開催期間: 2011年03月   記述言語:日本語   開催地:日本 豊橋  

  • 対話型ロボットのための複数の音声認識器を利用した発話理解

    本人

    第60回 人工知能学会 言語・音声理解と対話処理研究会, SIG-SLUD-B002-06 

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    開催期間: 2010年10月   記述言語:日本語   開催地:日本 東京  

  • 衣服情報を利用した人物識別における輝度勾配特徴量の適用

    第18回電子情報通信学会九州支部学生会 

     詳細を見る

    開催期間: 2010年09月   記述言語:日本語   開催地:日本 福岡  

  • 頭上方向からのカメラ画像を用いた人物識別

    第18回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2010年09月   記述言語:日本語   開催地:日本 福岡  

  • 頭上方向からのカメラ画像を用いた付属品抽出

    第18回電子情報通信学会九州支部学生会 

     詳細を見る

    開催期間: 2010年09月   記述言語:日本語   開催地:日本 福岡  

  • 施設内生活支援ロボット知能の研究開発 -作業知能モジュール群の有効性検証(第2報)-

    第28回日本ロボット学会学術講演会 

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    開催期間: 2010年09月   記述言語:日本語  

  • 学会プログラムの作成支援手法の検討

    第18回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2010年09月   記述言語:日本語   開催地:日本 福岡  

  • クラスタリングを利用した評価文のアスペクト推定

    FIT2010 第9回情報科学技術フォーラム 

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    開催期間: 2010年09月   記述言語:日本語   開催地:日本 福岡  

  • E-010 クラスタリングを利用した評価文のアスペクト推定(E分野:自然言語・音声・音楽,一般論文)

    波多野 匡, 嶋田 和孝, 遠藤 勉

    情報科学技術フォーラム講演論文集 

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    開催期間: 2010年08月20日   記述言語:日本語  

    CiNii Article

  • 3つの異なる種類の音声認識器を利用した照応解析

    嶋田 和孝, 棚町 範子, 遠藤 勉

    電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション 

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    開催期間: 2010年07月15日   記述言語:日本語  

    本論文では,複数の異なる認識器を組み合わせた音声理解手法に基づく照応解析について述べる.提案手法は, (1) 1つの大語彙認識器と (2) 複数の小語彙なドメイン依存認識器, (3) 中規模なドメイン依存認識器の3種類で構成される.提案手法では,介護支援ロボットをタスクとし,小語彙認識器で,ロボットへの命令発話についてロバストな認識を実現し,一方で,大語彙認識器により,命令発話以外の雑談中に存在する単語やトピックを獲得する.ユーザからの命令発話中に,照応詞が存在する場合は,それ以前のそれぞれの音声認識器の結果から適切な先行詞を推定する.先行詞は,大語彙認識器が扱う発話中に存在することが多いが,大語彙認識器の認識精度は十分ではない.そこで,提案手法中の小語彙認識器の語彙を組み合わせた中規模な認識器を用意し,大語彙認識器の認識精度の問題を解消する.実験により,中規模認識器を含む手法の有効性が確認された.

    CiNii Article

  • 3つの異なる種類の音声認識器を利用した照応解析

    本人

    電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会(NLC)信学技報 

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    開催期間: 2010年07月   記述言語:日本語   開催地:日本 宮城  

  • 顔特徴とコンテキスト情報に基づく顔の隠れに頑健な人物識別

    情報科学専攻

    電子情報通信学会, パターン認識・メディア理解研究会(PRMU), 信学技報 

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    開催期間: 2010年03月15日 - 2010年03月16日   記述言語:日本語   開催地:日本 鹿児島  

  • SVMと逐次学習を併用したHOG特徴による手形状認識手法

    情報科学専攻

    電子情報通信学会, パターン認識・メディア理解研究会(PRMU), 信学技報 

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    開催期間: 2010年03月15日 - 2010年03月16日   記述言語:日本語   開催地:日本 鹿児島  

  • レビューの構造と評点を利用したアスペクトと語の対応付け

    情報科学専攻

    言語処理学会第16回年次大会(NLP2010) 

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    開催期間: 2010年03月09日 - 2010年03月11日   記述言語:日本語   開催地:日本 東京  

  • 階層化された複数の音声認識器を選択的に利用する音声理解手法

    知能情報工学科

    情報処理学会創立50周年記念 第72回 全国大会 

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    開催期間: 2010年03月09日 - 2010年03月11日   記述言語:日本語   開催地:日本 東京  

  • 複数の音声認識器とマーカを用いたマルチモーダルインターフェース

    情報科学専攻

    情報処理学会創立50周年記念 第72回 全国大会 

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    開催期間: 2010年03月09日 - 2010年03月11日   記述言語:日本語   開催地:日本 東京  

  • アスペクトごとの文の重要度と類似性判断に基づく複数レビューの要約

    情報科学専攻

    言語処理学会第16回年次大会(NLP2010) 

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    開催期間: 2010年03月09日 - 2010年03月11日   記述言語:日本語   開催地:日本 東京  

  • SVMと逐次学習を併用したHOG特徴による手形状認識手法

    武藤 亮介, 嶋田 和孝, 遠藤 勉

    電子情報通信学会技術研究報告. HIP, ヒューマン情報処理 

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    開催期間: 2010年03月08日   記述言語:日本語  

    本稿では,少数のサンプルで学習したSVMと逐次学習により作成される識別器を併用したHOG特徴による手形状認識手法を提案する.HOG特徴を用いた形状認識ではSVMを用いて認識を行う研究が多数報告されているが,一般的に機械学習には十分な学習が必要であり,学習に存在しない人物の認識精度が低下することも起こり得る.本手法では,入力画像からHOG特徴を算出し,それをSVM,逐次学習により作成される識別器それぞれに入力する.それぞれの結果を一定条件で選択することにより,高精度で汎用性の高い手形状認識を行う.提案手法とSVM単体の結果と比較したところ、提案手法の有効性を確認することができた.

    CiNii Article

  • 顔特徴とコンテキスト情報に基づく顔の隠れに頑健な人物識別

    山口 純平, 嶋田 和孝, 榎田 修一, 江島 俊朗, 遠藤 勉

    電子情報通信学会技術研究報告. HIP, ヒューマン情報処理 

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    開催期間: 2010年03月08日   記述言語:日本語  

    本稿では,隠れに頑健な人物識別手法として,顔特徴とコンテキスト情報を用いた手法について報告する.本手法では,顔特徴として正面顔と目,鼻などの顔部品を用い,CLAFIC法により類似度を求める.またコンテキスト情報には衣服の情報を使用し,衣服特徴として4つの特徴を用い,それぞれ類似度を求める.これらの特徴から得られた類似度を統合し,人物識別を行う.顔の一部が隠れた画像に対して,顔特徴のみで識別を行った場合の結果と本手法で識別を行った場合の結果を比べることで,コンテキスト情報として衣服特徴を用いることの有効性を確認した.

    CiNii Article

  • 階層化された複数の音声認識器を選択的に利用する音声理解手法

    横山 貴彦, 嶋田 和孝, 遠藤 勉

    全国大会講演論文集 

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    開催期間: 2010年03月08日   記述言語:日本語  

    CiNii Article

  • 複数の音声認識器とマーカを用いたマルチモーダルインターフェース

    武藤 亮介, 嶋田 和孝, 遠藤 勉

    全国大会講演論文集 

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    開催期間: 2010年03月08日   記述言語:日本語  

    CiNii Article

  • 関連性理論を適用した先行詞同定

    弓削商船高等専門学校

    NLP若手の会 第4回シンポジウム 

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    開催期間: 2009年09月30日 - 2009年10月01日   記述言語:日本語   開催地:日本 京都市  

  • 事実と主観のアスペクトに基づく情報要約

    本人

    NLP若手の会 第4回シンポジウム 

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    開催期間: 2009年09月30日 - 2009年10月01日   記述言語:日本語   開催地:日本 京都市  

  • 顔特徴と衣服特徴に基づく人物識別

    第17回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2009年09月30日   記述言語:日本語   開催地:日本 飯塚市  

  • 複数の認識器を選択的に利用する音声理解手法のマルチモーダルインタフェースへの適用

    第17回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2009年09月30日   記述言語:日本語   開催地:日本 飯塚市  

  • レビューの構造と評点に着目した関連項目抽出

    第17回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2009年09月30日   記述言語:日本語   開催地:日本 飯塚市  

  • レビュー文のアスペクト分類における機械学習器の精度比較

    第17回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2009年09月30日   記述言語:日本語   開催地:日本 飯塚市  

  • 施設内生活支援ロボット知能の研究開発 -作業計画に関する知能モジュール群の開発(第2報)-

    生命情報工学科

    第27回日本ロボット学会学術講演会 

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    開催期間: 2009年09月   記述言語:日本語   開催地:日本  

  • 関連性理論を適用した照応解析-先行詞に関する考察-

    弓削商専

    情報処理学会 自然言語処理研究会 2009-NL-192 

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    開催期間: 2009年07月   記述言語:日本語   開催地:日本  

  • タグ付けツールによる評判情報コーパスの作成支援

    情報処理学会 第71回全国大会 

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    開催期間: 2009年03月   記述言語:日本語  

  • 対話型ロボットのための口領域動画像と音情報に基づく発話推定

    情報処理学会 第71回全国大会 

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    開催期間: 2009年03月   記述言語:日本語   開催地:日本 滋賀  

  • 対話型ロボットのための口領域動画像に基づく発話推定

    人工知能学会第22回全国大会 

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    開催期間: 2008年04月   記述言語:日本語   開催地:日本 旭川  

  • 複数の音声認識器からのシンプルで高精度な認識結果の選択手法

    本人

    NLP若手の会 第3回シンポジウム 

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    開催期間: 2008年04月   記述言語:日本語  

  • タグ付けされた評価表現の分析ツールの開発

    第16回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2008年04月   記述言語:日本語  

  • USBカメラとマーカを用いたハンドジェスチャ認識

    第16回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2008年04月   記述言語:日本語  

  • ロボットとの対話のための発話推定に関する事例研究

    画像の認識理解シンポジウム MIRU2008 

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    開催期間: 2008年04月   記述言語:日本語   開催地:日本 軽井沢  

  • 階層非循環有向グラフを用いた文章の類似度に基づく評価文抽出

    知能情報工学科

    言語処理学会第14回年次大会論文集 

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    開催期間: 2008年03月17日 - 2008年03月21日   記述言語:日本語   開催地:日本  

  • 複数の音声認識器に基づく効果的な音声理解手法

    本人

    火の国シンポジウム2008 

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    開催期間: 2008年03月06日 - 2008年03月07日   記述言語:日本語   開催地: 長崎  

  • Seeing several stars: レビュー中の複数の評価値を推定するタスク

    本人

    NLP若手の会 第2回シンポジウム 

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    開催期間: 2007年09月28日 - 2007年09月29日   記述言語:日本語   開催地:日本 東京  

  • 複数の分類結果に基づく映画レビューの極性判定

    堤公孝

    第21回人工知能学会全国大会 

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    開催期間: 2007年06月18日 - 2007年06月22日   記述言語:日本語   開催地:日本 宮崎県宮崎市  

  • 複数の評価項目を持つレビューの評価値の推定

    本人

    言語処理学会第13回年次大会 

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    開催期間: 2007年03月19日 - 2007年03月23日   記述言語:日本語   開催地:日本 滋賀  

  • マルチモーダル対話のための頭部ジェスチャ認識

    火の国情報シンポジウム2007 

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    開催期間: 2007年03月01日 - 2007年03月02日   記述言語:日本語   開催地:日本 鹿児島  

  • 対話システムにおけるユーザの発話意図推定

    火の国情報シンポジウム2007 

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    開催期間: 2007年03月01日 - 2007年03月02日   記述言語:日本語   開催地:日本 鹿児島  

  • スコアリングに基づく評価文の分類

    火の国情報シンポジウム2007 

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    開催期間: 2007年03月01日 - 2007年03月02日   記述言語:日本語   開催地:日本 鹿児島  

  • 製品選択におけるグラフ主導型ナビゲーションシステムの構築

    火の国情報シンポジウム2007 

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    開催期間: 2007年03月01日 - 2007年03月02日   記述言語:日本語   開催地:日本 鹿児島  

  • 複数の分類結果の信頼度を利用したレビュー記事の自動分類

    本人

    人工知能学会 第63回 人工知能基本問題研究会, SIG-FPAI-A601 

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    開催期間: 2006年09月   記述言語:日本語   開催地:日本  

  • 複数の分類器を用いた映画レビュー記事の自動分類

    本人

    第14回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2006年09月   記述言語:日本語   開催地:日本  

  • 単語の属性名らしさを利用したWeb上の表の構造認識

    本人

    FIT2006 第5回情報科学技術フォーラム 

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    開催期間: 2006年09月   記述言語:日本語  

  • 対話履歴と事例に基づく発話意図の推定

    本人

    FIT2006 第5回情報科学技術フォーラム 

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    開催期間: 2006年09月   記述言語:日本語  

  • 製品選択におけるグラフ主導型ナビゲーションシステムの構築

    本人

    第14回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2006年09月   記述言語:日本語   開催地:日本  

  • USBカメラを用いた指先インタフェース

    本人

    第14回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2006年09月   記述言語:日本語   開催地:日本  

  • 関連性理論による表意の生成手法と関連性の計算

    峯脇さやか・大学院情報工学研究科

    言語処理学会第12回年次大会 

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    開催期間: 2006年03月14日 - 2006年03月16日   記述言語:日本語   開催地:日本 東京都日吉  

  • 表情による心理状態表現を用いた協調的応答生成

    情報工学研究科

    第13回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2005年09月28日   記述言語:日本語   開催地:日本 福岡県福岡市  

  • Web掲示板からの評価文の抽出とP/N分類

    第13回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2005年09月28日   記述言語:日本語   開催地:日本 福岡県福岡市  

  • 関連性理論を用いた発話解釈手法:関連性が最大の表意の生成

    情報工学研究科

    電子情報通信学会,思考と言語研究会 

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    開催期間: 2005年07月09日   記述言語:日本語   開催地:日本 福岡県福岡市  

  • 系列パターンを利用した評価表現の分類とその応用

    情報科学専攻

    火の国シンポジウム2005 

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    開催期間: 2005年03月07日 - 2005年03月08日   記述言語:日本語  

  • 表の構造を利用した類義語抽出

    情報科学専攻

    言語処理学会第11回年次大会 

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    開催期間: 2005年03月   記述言語:日本語   開催地:日本 香川県  

  • 類似度に基づく訓練データの獲得とスペック情報の抽出

    本人

    言語処理学会第11回年次大会 

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    開催期間: 2005年03月   記述言語:日本語   開催地:日本 香川県  

  • 系列パターンを利用した評価表現の分類

    情報科学専攻

    言語処理学会第11回年次大会 

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    開催期間: 2005年03月   記述言語:日本語   開催地:日本 香川県  

  • 関連性理論を用いた発話解釈手法の提案

    情報科学専攻

    人工知能学会 言語・音声理解と対話処理研究会 SIG-SLUD A402-11 

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    開催期間: 2004年11月   記述言語:日本語   開催地:日本 香川県  

  • 表からの類義語・同義語抽出

    情報科学専攻

    第12回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2004年09月   記述言語:日本語   開催地:日本 鹿児島県  

  • キーワード抽出に基づく統計的音声発話理解

    本人

    FIT2004 第3回情報科学技術フォーラム 

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    開催期間: 2004年09月   記述言語:日本語   開催地:日本 京都府  

  • 機械学習を用いたWWWからの製品性能表の分類と抽出

    言語処理学会第10回年次大会 

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    開催期間: 2004年03月16日 - 2004年03月18日   記述言語:日本語   開催地: 東京都  

  • マルチモーダル対話における背景情報を考慮したジェスチャ解析

    第56回電気関係学会九州支部連合大会論文集 

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    開催期間: 2003年09月26日 - 2003年09月27日   記述言語:日本語   開催地: 熊本県熊本市  

  • 単語間の意味的関係を考慮したキーワード抽出に基づく音声発話理解

    第11回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2003年09月25日   記述言語:日本語   開催地: 熊本県熊本市  

  • Web上の製品性能表における属性クラスタリング

    第11回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2003年09月25日   記述言語:日本語   開催地: 熊本県熊本市  

  • 製品性能表抽出における SVM の適用

    第11回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2003年09月25日   記述言語:日本語   開催地: 熊本県熊本市  

  • WWWからの製品性能表抽出

    言語処理学会第9回年次大会 

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    開催期間: 2003年03月18日 - 2003年03月20日   記述言語:日本語   開催地: 横浜国立大学  

  • WWWからの性能表抽出のためのキーワード獲得と重み付け

    思考と言語研究会 

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    開催期間: 2003年03月06日 - 2003年03月07日   記述言語:日本語   開催地: 九州工業大学情報工学部  

  • 製品性能表からの表構造生成

    電気関係学会九州支部連合大会 

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    開催期間: 2002年09月26日 - 2002年09月27日   記述言語:日本語   開催地: 長崎大学  

  • 製品性能表を用いた製品選択支援システムの構築

    電気関係学会九州支部連合大会 

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    開催期間: 2002年09月26日 - 2002年09月27日   記述言語:日本語   開催地: 長崎大学  

  • Webページからの製品性能表抽出

    第10回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2002年09月25日   記述言語:日本語   開催地: 長崎大学  

  • Web上の画像からの製品領域抽出

    第10回電子情報通信学会九州支部学生会 

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    開催期間: 2002年09月25日   記述言語:日本語   開催地: 長崎大学  

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報道関係

  • AIのある未来へ:記事の自動生成 始動   新聞・雑誌

    嶋田和孝

    西日本新聞  2019年07月28日

  • 数秒で戦評1本ツイッターで発信中 九工大と西日本新聞が共同開発   新聞・雑誌

    嶋田和孝

    西日本新聞  2019年07月23日

  • AIのある未来へ:コンピューターの自然言語処理 新聞の未来も変える

    嶋田和孝

    西日本新聞  2018年12月30日

  • AIのある未来へ:深層学習とは?研究者に聞く

    嶋田和孝

    西日本新聞  2018年05月27日

  • 人工知能とともに伝える:西日本新聞創刊140周年特集 (別刷)

    嶋田和孝,田川裕輝,蜜石湧斗

    西日本新聞  2017年04月17日

学術関係受賞

  • 学生会講演奨励賞

    電子情報通信学会九州支部, 第30回学生会講演会   2023年09月

    中島 寛人

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    受賞国:日本国

  • 学生会講演奨励賞

    電子情報通信学会九州支部, 第30回学生会講演会   2023年09月

    中本 さや香

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    受賞国:日本国

  • 2022年 学生研究賞

    電子情報通信学会 NLC研究会   2022年02月01日

    榎本 悠

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    受賞国:日本国

  • 学生優秀インタラクティブ発表賞

    電子情報通信学会 HCGシンポジウム2021   2021年12月16日

    西山 空良, 嶋田 和孝

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    受賞国:日本国

  • 2020年 学生研究賞

    電子情報通信学会 NLC研究会   2021年01月25日

    塩田 宰

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    受賞国:日本国

  • FIT奨励賞

    FIT   2017年09月

    小宮 凜子

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    受賞国:日本国

  • 言語資源賞

    言語処理学会   2017年03月16日

    山村崇, 嶋田和孝

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    受賞国:日本国

  • 学生会講演奨励賞

    第22回電子情報通信学会九州支部 学生会講演会   2015年01月

    山村崇

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    受賞国:日本国

  • Session Best Paper Award

    the 14th International Symposium on Advanced Intelligent Systems   2013年11月13日

    Katsuya Sakaguchi, Kazutaka Shimada

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    受賞国:日本国

  • 電子情報通信学会 NLC研究会 優秀研究賞

    電子情報通信学会 NLC研究会   2013年01月23日

    嶋田和孝,楠本章裕,横山貴彦,遠藤勉

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    受賞国:日本国

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科研費獲得実績

  • 議論マップとマルチモーダル情報理解に基づく知的対話支援

    研究課題番号:26730176  2014年04月 - 2017年03月   若手研究(B)

  • 複数認識器の統合による音声及び画像の協調理解とマルチモーダル対話システムへの応用

    研究課題番号:21500143  2009年04月 - 2012年03月   基盤研究(C)

  • マルチメディアコーパスと確率モデルを利用したマルチモーダル対話制御に関する研究

    研究課題番号:18500115  2006年04月 - 2009年03月   基盤研究(C)

  • テキスト・表・画像の対応構造に基づくマルチメディアコンテンツの要約に関する研究

    研究課題番号:13680452  2002年04月 - 2004年03月   基盤研究(C)

その他研究活動

  • テキストアナリティクスとその先へ

    2022年02月

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    情報・システムソサイエティ誌, 2022 年 26 巻 4 号 p. 4-5

海外研究歴

  • 多人数対話の内容理解と知的対話支援

    ブリティッシュコロンビア大学  カナダ  研究期間:  2014年10月20日 - 2015年08月31日

担当授業科目(学内)

  • 2023年度   指導型演習

  • 2023年度   実験演習

  • 2023年度   講究

  • 2023年度   自然言語処理特論MI

  • 2023年度   自然言語処理特論AI

  • 2023年度   先端情報特別実験及び演習Ⅰ

  • 2023年度   先端情報講究Ⅰ

  • 2023年度   知能情報工学特別講義

  • 2023年度   知能情報工学プロジェクト

  • 2023年度   自然言語処理

  • 2023年度   プログラム設計

  • 2023年度   情報工学概論

  • 2022年度   自然言語処理特論MI

  • 2022年度   自然言語処理特論AI

  • 2022年度   自然言語処理特論DS

  • 2022年度   先端情報特別実験及び演習Ⅰ

  • 2022年度   先端情報講究Ⅰ

  • 2022年度   知能情報工学特別講義

  • 2022年度   自然言語処理

  • 2022年度   プログラム設計

  • 2022年度   情報工学概論

  • 2022年度   知能情報工学プロジェクト

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    科目区分:学部専門科目

  • 2022年度   知能情報工学実験演習Ⅰ

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    科目区分:学部専門科目

  • 2021年度   自然言語処理特論

  • 2021年度   言語処理工学特論

  • 2021年度   自然言語処理

  • 2021年度   長期インターンシップ

  • 2021年度   インターンシップ

  • 2021年度   プログラム設計

  • 2020年度   自然言語処理特論

  • 2020年度   言語処理工学特論

  • 2020年度   自然言語処理

  • 2020年度   プログラム設計

  • 2019年度   知能情報工学実験演習Ⅰ

  • 2019年度   自然言語処理特論

  • 2019年度   言語処理工学特論

  • 2019年度   言語処理工学

  • 2019年度   データベース理論

  • 2019年度   プログラム設計

  • 2019年度   知能情報工学実験演習Ⅲ

  • 2019年度   知能情報工学実験演習Ⅲ

  • 2018年度   言語処理工学特論

  • 2018年度   言語処理工学

  • 2018年度   データベース理論

  • 2018年度   自然言語処理特論

  • 2018年度   知能情報工学実験演習Ⅲ

  • 2017年度   自然言語処理特論I

  • 2017年度   言語処理工学特論

  • 2017年度   言語処理工学

  • 2017年度   データベース理論

  • 2017年度   プログラミング

  • 2017年度   知能情報工学実験演習Ⅲ

  • 2016年度   データベース理論

  • 2016年度   プログラミング

  • 2016年度   自然言語処理特論I

  • 2016年度   知能情報工学実験演習Ⅲ

  • 2016年度   知能情報工学実験演習Ⅲ

  • 2015年度   自然言語処理特論I

  • 2015年度   知能情報工学実験演習Ⅲ

  • 2014年度   知能情報工学実験演習Ⅲ

  • 2014年度   データベース理論

  • 2014年度   プログラミング

  • 2013年度   自然言語処理特論I

  • 2013年度   データベース理論

  • 2013年度   知能情報工学実験演習Ⅲ

  • 2013年度   プログラミング

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教育活動に関する受賞・指導学生の受賞など

  • Lectures of the year (2022)

    九州工業大学情報工学部  

    2023年07月

    嶋田和孝

  • Lectures of the year (2021)

    九州工業大学情報工学部  

    2022年07月

    嶋田和孝

  • Lectures of the year (2020)

    九州工業大学情報工学部  

    2021年07月

    嶋田和孝

  • Lectures of the year

    九州工業大学情報工学部  

    2017年06月17日

    嶋田和孝

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    2016年の講義「データベース理論」がLectures of the yearを受賞した.

  • 言語処理学会言語資源賞

    言語処理学会  

    2017年03月

    山村 崇

  • 学生会講演奨励賞

    電子情報通信学会九州支部  

    2014年12月

    山村 崇

  • Session Best Paper Award

    ISIS2013  

    2013年11月

    Katsuya Sakaguchi

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学会・委員会等活動

  • 言語処理学会   第30回年次大会プログラム副委員長  

    2023年08月 - 2024年03月

  • 飯塚市環境審議会   委員(議長)  

    2023年07月 - 2025年03月

  • 観光情報学会   編集委員長  

    2022年09月 - 現在

  • 電子情報通信学会   言語理解とコミュニケーション研究専門委員会 委員長  

    2020年05月 - 2022年05月

  • 言語処理学会   第27回年次大会実行副委員長  

    2020年03月 - 2021年03月

  • 観光情報学会   編集委員  

    2018年12月 - 現在

  • 電子情報通信学会   言語理解とコミュニケーション研究専門委員会 副委員長  

    2017年05月 - 2020年05月

  • 電子情報通信学会   言語理解とコミュニケーション研究専門委員会 幹事  

    2016年05月 - 2017年05月

  • 言語処理学会   第21回年次大会プログラム委員  

    2014年08月 - 2015年03月

  • 電子情報通信学会   言語理解とコミュニケーション研究専門委員会 幹事補佐  

    2014年05月 - 2016年04月

  • 言語処理学会   第20回年次大会プログラム委員  

    2013年08月 - 2014年03月

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