関 和広 (セキ カズヒロ)
Kazuhiro Seki
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職名 |
教授 |
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学位 |
Ph.D. in Information Science(インディアナ大学ブルーミントン校) |
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専門分野 |
データサイエンス、人工知能 |
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外部リンク |
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出身大学院 【 表示 ／ 非表示 】
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Indiana University, Bloomington School of Library and Information Science 博士課程 修了
2002年9月 - 2006年9月
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図書館情報大学 図書館情報学研究科 修士課程 修了
2000年4月 - 2002年3月
学外略歴 【 表示 ／ 非表示 】
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神戸大学 大学院 システム情報学研究科
2013年10月 - 2014年3月
国名：日本国
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神戸大学 大学院 システム情報学研究科
2011年4月 - 2013年9月
国名：日本国
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神戸大学 自然科学系先端融合研究環
2007年4月 - 2011年3月
国名：日本国
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神戸大学 大学院 自然科学研究科
2006年8月 - 2007年3月
国名：日本国
論文 【 表示 ／ 非表示 】
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Topic-Sentiment Analysis of Central Bank Press Conferences: BOJ Case Study 査読あり
Kazuhiro Seki, Masahiko Shibamoto, and Takashi Kamihigashi
Proceedings of the 5th Financial Narrative Processing Workshop 2861 - 2865 2023年12月
担当区分：筆頭著者, 責任著者
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Refining Sentiment Predictions: Obtaining an Unbiased Business Sentiment Index from Japanese Newspapers 査読あり
Kazuhiro Seki
International Journal of Asian Language Processing 33 ( 2 ) 2350015 2023年12月
担当区分：筆頭著者, 最終著者, 責任著者
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Turning News Texts into Business Sentiment 査読あり
Kazuhiro Seki
Proceedings of the 44th European Conference on Information Retrieval (ECIR 2022) 311 - 315 2022年4月
担当区分：筆頭著者, 最終著者, 責任著者
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News-based business sentiment and its properties as an economic index 査読あり 国際誌
Kazuhiro Seki, Yusuke Ikuta, Yoichi Matsubayashi
INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT 59 ( 2 ) 2022年3月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 出版者・発行元：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.
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Cross-lingual text similarity exploiting neural machine translation models 査読あり
Kazuhiro Seki
Journal of Information Science 47 ( 3 ) 404 - 418 2021年6月
書籍等出版物 【 表示 ／ 非表示 】
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Measuring Social Change Using Text Data: A Simple Distributional Approach
Takashi Kamihigashi, Kazuhiro Seki, Masahiko Shibamoto（ 担当： 共著）
Springer 2017年11月
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Readings in Japanese Natural Language Processing
Kazuhiro Seki, Atsushi Fujii, and Tetsuya Ishikawa（ 担当： 共著 , 範囲: Statistical Anaphora Resolution for Japanese Zero Pronouns）
CSLI Publications 2014年
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Intelligent Soft Computation and Evolving Data Mining: Integrating Advanced Technology
Kazuhiro Seki, Javed Mostafa, Kuniaki Uehara（ 担当： 共著 , 範囲: Finding Explicit and Implicit Knowledge: Biomedical Text Data Mining）
IGI Global 2010年3月
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Biological Data Mining
Javed Mostafa, Kazuhiro Seki, and Weimao Ke（ 担当： 共著 , 範囲: Beyond Information Retrieval: Literature Mining for Biomedical Knowledge Discovery）
Chapman & Hall/CRC Press 2009年9月
総説・解説記事（Misc） 【 表示 ／ 非表示 】
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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 (下) ―応用編：深層学習を利用したテキスト分析―
生田 祐介, 関 和広, 松林 洋一
APIR Discussion Paper Series 48 2021年2月
掲載種別：機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等
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Toward Exploratory Search in Biomedicine: Evaluating Document Clusters by MeSH as a Semantic Anchor.
Michael Segundo Ortiz,Kazuhiro Seki,Javed Mostafa
CoRR abs/1812.02129 2018年
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Measures of Cluster Informativeness for Medical Evidence Aggregation and Dissemination.
Michael Segundo Ortiz,Sam Bubnovich,Mengqian Wang,Kazuhiro Seki,Javed Mostafa
CoRR abs/1809.01678 2018年
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金融情報学: ファイナンスにおける人工知能応用
関和広, 水田孝信, 八木勲, 落合友四郎, 酒井浩之, 和泉潔
人工知能学会誌 32 ( 6 ) 905 - 910 2017年
担当区分：筆頭著者 掲載種別：記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ） 出版者・発行元：人工知能学会
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Semantic Web Today: From Oil Rigs to Panama Papers.
Rivindu Perera,Parma Nand,Boris Bacic,Wen-Hsin Yang,Kazuhiro Seki,Radek Burget
CoRR abs/1711.01518 2017年
講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】
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Newspapers' Biases and Unbiased Economic Index
Kazuhiro Seki
The 9th International Conference on Computational Social Science 2023年7月
開催年月日： 2023年7月
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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 招待あり
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年8月 日本経済研究センター
開催年月日： 2022年8月
学術関係受賞 【 表示 ／ 非表示 】
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特選論文
2019年3月 情報処理学会
関和広
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Best Paper Award
2014年6月 The World Engineering, Science and Technology Congress
Shohei Higashiyama, Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, Kuniaki Uehara
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優秀論文賞
2013年11月 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
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Open Science Honorable Mention
2013年10月 ECML/PKDD2013
Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, Kuniaki Uehara
科研費（文科省・学振）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】
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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年8月 - 2025年3月
学術振興機構 科学研究費助成事業 基盤研究(S)
上東 貴志
担当区分：研究分担者
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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年4月 - 2022年3月
学術振興機構 科学研究費助成事業 基盤研究(C)
担当区分：研究代表者
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．
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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年4月 - 2016年3月
学術振興機構 科学研究費助成事業 基盤研究(C)
担当区分：研究代表者
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．
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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年4月 - 2015年3月
学術振興機構 科学研究費助成事業 萌芽研究
担当区分：研究分担者
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．
教育活動に関する受賞 【 表示 ／ 非表示 】
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ベストプレゼンテーション賞
2015年3月 情報処理学会
受賞者： 吉原輝 ニュース記事の時間的特性を考慮した株価動向予測
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学生プレゼンテーション賞
2015年3月 日本データベース学会
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学生奨励賞
2013年11月 情報処理学会
受賞者： 宮西大樹 第6回Webとデータベースに関するフォーラム（WebDB Forum 2013）における発表「コンセプト追跡を用いたマイクロブログ検索」に対して
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学生奨励賞
2013年7月 情報処理学会
受賞者： 宮西大樹 情報処理学会研究報告 データベース・システム（DBS）における発表「マイクロブログ文書の選択による擬似適合フィードバック」に対して．
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学生奨励賞
2012年3月 情報処理学会
受賞者： 熊南昂司 情報処理学会第74回全国大会における発表「MapReduceによる類似フレーズクラスタリング」に対して．
ティーチングポートフォリオ 【 表示 ／ 非表示 】
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2024年度
教育の責任（何をやっているか：主たる担当科目）：
プログラミング演習 I（1年次配当，2単位），プログラミング演習 II（1年次配当，2単位），知能情報学概論及び基礎演習（1年次配当，2単位），AI・データサイエンス入門（1年次配当，2単位），人工知能（2年次配当，2単位）知能情報学実験及び演習（3年次配当，2単位），知能情報学セミナー（3年次配当，2単位），卒業研究及び演習（4年次配当，8単位）
教育の理念（なぜやっているか：教育目標）：
教育は学生のその後の人生を変えるほどの影響力があり，その責任を常に意識しつつ教育に当たっている．特に私の担当科目は，プログラミングや人工知能など，知能情報学部の卒業生であれば習熟していることを社会からも期待される内容であるため，単なる知識の伝達に留まらず，自ら考え，課題を発見し，それを解決する力を身につけさせることを目標として教育を行っている．
教育の方法（どのようにやっているか：教育の工夫）：
学生の集中力を保つため，板書もしつつ10〜30分に一度は自ら手を動かして考えさせるクイズ・演習問題などを課している．また，毎講義の最後には，質問や感想，授業改善のためのコメントを提出させ，次回講義ではその内容を冒頭で紹介して補足説明するなど，学生の理解度向上を図っている．
教育方法の評価・学習の成果（どうだったか：結果と評価）：
おおむね好評である．
改善点・今後の目標（これからどうするか）：
授業に遅れてくる，授業中に寝ている，ゲームをしている等のモチベーションの低い一部の学生について，いかに動機付けをして積極的な授業参加を促すかが課題である．また，受講生の多い科目では，内容が簡単すぎるという意見と難しすぎるという意見の両方があり，両者が満足できるような授業を行うことも引き続き課題である．
根拠資料（資料の種類などの名称）：
シラバス，講義資料，リアクションペーパー，授業改善アンケート（自由記述）
所属学協会等の委員歴 【 表示 ／ 非表示 】
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2016年2月 - 2021年11月 Journal of the Association for Information Science and Technology Editorial Board
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2012年6月 - 現在 情報処理学会 査読委員