写真a

Kazuhiro Seki

Position

Professor

Research Field

Informatics / Intelligent informatics

External Link

Graduating School 【 display / non-display

  • University of Library and Information Science   Faculty of Library and Information Science   Graduated

    - 2000.3

Graduate School 【 display / non-display

  • Indiana University, Bloomington   School of Library and Information Science   Doctor's Course   Completed

    2002.9 - 2006.9

  • University of Library and Information Science   Graduate School, Division of Library and Information Science   Master's Course   Completed

    2000.4 - 2002.3

Campus Career 【 display / non-display

  • KONAN UNIVERSITY   Faculty of Intelligence and Informatics   Professor

    2021.4

  • KONAN UNIVERSITY   Faculty of Intelligence and Informatics   Associate Professor

    2014.4 - 2021.3

External Career 【 display / non-display

  • 神戸大学 大学院   システム情報学研究科

    2013.10 - 2014.3

      More details

    Country:Japan

  • 神戸大学 大学院   システム情報学研究科

    2011.4 - 2013.9

      More details

    Country:Japan

  • 神戸大学   自然科学系先端融合研究環

    2007.4 - 2011.3

      More details

    Country:Japan

  • 神戸大学 大学院   自然科学研究科

    2006.8 - 2007.3

      More details

    Country:Japan

Professional Memberships 【 display / non-display

 

Papers 【 display / non-display

  • Turning News Texts into Business Sentiment Reviewed

    Proceedings of the 44th European Conference on Information Retrieval (ECIR 2022)   311 - 315   2022.4

     More details

    Authorship:Lead author, Last author, Corresponding author  

  • News-based business sentiment and its properties as an economic index Reviewed

    Kazuhiro Seki, Yusuke Ikuta, Yoichi Matsubayashi

    INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT   59 ( 2 )   2022.3

     More details

    Authorship:Lead author, Corresponding author   Publisher:ELSEVIER SCI LTD  

    This paper presents an approach to measuring business sentiment based on textual data. Business sentiment has been measured by traditional surveys, which are costly and time-consuming to conduct. To address the issues, we take advantage of daily newspaper articles and adopt a self-attention-based model to define a business sentiment index, named S-APIR, where outlier detection models are investigated to properly handle various genres of news articles. Moreover, we propose a simple approach to temporally analyzing how much any given event contributed to the predicted business sentiment index. To demonstrate the validity of the proposed approach, an extensive analysis is carried out on 12 years' worth of newspaper articles. The analysis shows that the S-APIR index is strongly and positively correlated with established survey-based index (up to correlation coefficient r = 0.937) and that the outlier detection is effective especially for a general newspaper. Also, S-APIR is compared with a variety of economic indices, revealing the properties of S-APIR that it reflects the trend of the macroeconomy as well as the economic outlook and sentiment of economic agents. Moreover, to illustrate how S-APIR could benefit economists and policymakers, several events are analyzed with respect to their impacts on business sentiment over time.

    DOI: 10.1016/j.ipm.2021.102795

    researchmap

  • Cross-lingual text similarity exploiting neural machine translation models Reviewed

    Kazuhiro Seki

    Journal of Information Science   47 ( 3 )   404 - 418   2021.6

     More details

    Single Work

    Authorship:Lead author, Last author, Corresponding author  

    DOI: 10.1177/0165551520912676

    researchmap

  • Nowcasting Business Sentiment from Economic News Articles Reviewed

    62 ( 5 )   1288 - 1297   2021.5

     More details

    Joint Work

    Authorship:Lead author, Corresponding author  

    researchmap

  • S-APIR: News-Based Business Sentiment Index Reviewed

    Kazuhiro Seki, Yusuke Ikuta

    Proceedings of the 24th European Conference on Advances in Databases and Information Systems   2020.8

     More details

    Joint Work

    Authorship:Lead author, Corresponding author  

    researchmap

display all >>

Books and Other Publications 【 display / non-display

  • Measuring Social Change Using Text Data: A Simple Distributional Approach

    Takashi Kamihigashi, Kazuhiro Seki, Masahiko Shibamoto( Role: Joint author)

    Springer  2017.11 

  • Readings in Japanese Natural Language Processing

    Kazuhiro Seki, Atsushi Fujii, and Tetsuya Ishikawa( Role: Joint author ,  Statistical Anaphora Resolution for Japanese Zero Pronouns)

    CSLI Publications  2014 

  • Intelligent Soft Computation and Evolving Data Mining: Integrating Advanced Technology

    Kazuhiro Seki, Javed Mostafa, Kuniaki Uehara( Role: Joint author ,  Finding Explicit and Implicit Knowledge: Biomedical Text Data Mining)

    IGI Global  2010.3 

  • Biological Data Mining

    Javed Mostafa, Kazuhiro Seki, and Weimao Ke( Role: Joint author ,  Beyond Information Retrieval: Literature Mining for Biomedical Knowledge Discovery)

    Chapman & Hall/CRC Press  2009.9 

Review Papers (Misc) 【 display / non-display

display all >>

Presentations 【 display / non-display

  • テキストデータを利用した新しい景況感指標の開発と応用 Invited

    関和広,生田祐介,松林洋一

    AI・ビッグデータ経済モデル研究会  2022.8  日本経済研究センター

     More details

    Event date: 2022.8

Academic Awards Received 【 display / non-display

  • Specially Selected Paper

    2021.5  

    Kazuhiro Seki

     More details

  • Specially Selected Paper

    2019.3   On Cross-Lingual Text Similarity Using Neural Translation Models

    Kazuhiro Seki

  • Best Paper Award

    2014.6   The World Engineering, Science and Technology Congress  

    Shohei Higashiyama, Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, Kuniaki Uehara

  • 優秀論文賞

    2013.11   情報処理学会   コンセプト追跡を用いたマイクロブログ検索

    宮西大樹,関和広,上原邦昭

  • Open Science Honorable Mention

    2013.10   ECML/PKDD2013  

    Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, Kuniaki Uehara

display all >>

Grant-in-Aid for Scientific Research 【 display / non-display

  • 経済分野におけるテキストアナリティクス応用

    2022.4 - 2026.3

    JSPS Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research(C)

      More details

    Authorship:Principal investigator

  • 包括的な金融・財政政策のリスクマネジメント:金融危機から国際関係・災害リスクまで

    2020.8 - 2025.3

    JSPS Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research(S)

    上東 貴志

      More details

    Authorship:Coinvestigator(s)

  • 金融テキストマイニング-マーケットセンチメント分析と異言語文書間類似度の推定-

    2018.4 - 2022.3

    JSPS Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research(C)

      More details

    Authorship:Principal investigator

    ウェブ上に存在する大量のテキスト情報を有効活用し,金融テキストマイニング研究を推進するため,本調書では,2つのサブテーマについて研究計画を提案する.一つは速報性の高いニュースメディアやソーシャルメディアを基にした経済・金融分野におけるマーケットセンチメント分析であり,もう一つは異言語文書間の類似度推定に関する研究である.前者については,個別企業に関するニュース速報を基にミクロ的なセンチメントを判断し,大量に収集したマイクロブログを基にマクロ的なセンチメントを判断する.後者については,検索やクラスタリングなどのテキスト分析で用いられる基本的な尺度である文書間類似度に焦点をあて,ニューラル言語モデルおよびニューラル機械翻訳モデルを用いて,異なる言語で表現された文書間の類似度を推定する方法について研究を行う.両者を併用することで,言語の違いを越えた金融・経済関連データの分析を可能にする.

  • リアルタイム検索を基盤とした時空間テキストマイニング

    2013.4 - 2016.3

    JSPS Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research(C)

      More details

    Authorship:Principal investigator

    マイクロブログTwitterは,世界中の5億人のユーザの声(ツイート)で溢れている.この喧騒の中から,自分の興味に関する声を聞き分けるためには,高精度なマイクロブログ検索技術が必須である.本研究では,ユーザが検索した時点での情報の価値を重視したリアルタイム検索を基盤技術として確立することを第一の目的とし,その後,時空間的なテキストマイニングに取り組む.

  • 乱択アルゴリズムによる並列分散軌跡パターンマイニング

    2013.4 - 2015.3

    JSPS Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Exploratory Research

      More details

    Authorship:Coinvestigator(s)

    データストリームデータの利用が注目されている.本研究では,このような移動軌跡データに注目し,乱択アルゴリズムと適応的アルゴリズムを用いた効率的な頻出軌跡パターンマイニング手法を開発する.

display all >>

 

Committee Memberships 【 display / non-display

  • 2019.4 - 2023.3   情報処理学会論文誌データベース  編集委員

  • 2016.4 - 2022.3   人工知能学会 金融情報学研究会  幹事

  • 2016.2 - 2021.11   Journal of the Association for Information Science and Technology  Editorial Board

  • 2015.4 - 2022.3   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  専門委員

  • 2012.6   情報処理学会  査読委員

display all >>