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Kazuhiro Seki

Position

Professor

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

    - 2006.9

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

 

Papers 【 display / non-display

  • 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

    DOI: 10.1177/0165551520912676

  • Nowcasting Business Sentiment from Economic News Articles Reviewed

    62 ( 5 )   1288 - 1297   2021.5

     More details

    Joint Work

  • 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

  • ニュース記事に基づく景気指標S-APIRの開発

    関和広, 生田祐介, 松林洋一

    第24回人工知能学会金融情報学研究会   2020.3

     More details

    Joint Work

  • Effectiveness and Efficiency for Document Clustering in Biomedicine Reviewed

    Kazuhiro Seki, Michael Ortiz, Javed Mostafa

    Proceedings of the 10th International Workshop on Biomedical and Health Informatics   1620 - 1623   2019.11

     More details

    Joint Work

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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

  • 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

  • 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

  • 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

     More details

    Authorship:Lead author   Publishing type:Article, review, commentary, editorial, etc. (international conference proceedings)   Publisher:人工知能学会  

  • 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

  • ニュース記事の時間的特性を考慮した株価動向予測

    吉原 輝, 関 和広, 上原 邦昭

    研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)   2015 ( 4 )   1 - 6   2015.2

     More details

    Publisher:一般社団法人情報処理学会  

    投資家が投資を行う際,株価等の数値情報の他に,新聞記事等の言語情報を基に株の売買を判断する.この判断を支援するため,これまで様々な研究が行われており,数値情報を対象にした研究では,株価の時系列データの特性が多く利用されている.これに対し,言語情報を対象にした研究では,その特性がほとんど利用されていない.これは,言語情報が株価に与える影響の時間的な変化を人手でルール化することが困難だからである.一方で,画像認識や音声認識などの分野において近年注目を集めている深層学習 (Deep Learning) は,大規模なデータから有益な特徴の抽出が可能である.そこで本研究では,深層学習のアプローチを応用し,時間的な変化を考慮した再帰的なネットワークを構築することで株価動向の推定を行う手法を提案する.入力に新聞記事のデータを用いることで,言語情報が与える影響の時間的な変化を捉えることができる.実際の新聞記事と株価のデータを用いて 10 銘柄の株価動向推定を行い,本手法の有効性を示す.

    CiNii Article

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Academic Awards Received 【 display / non-display

  • Specially Selected Paper

    2021.5  

    Kazuhiro Seki

  • 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

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

  • 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

  • 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

    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

    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

    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.

  • 言語資源からの知識の抽出・汎化と新仮説生成

    2009.4 - 2011.3

    JSPS Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists(B)

      More details

    近年のコンピュータ関連技術の進歩により,我々は極めて容易に膨大な量のテキストを入手できるようになった.この研究では,テキストデータを基に従来人手で行ってきた遺伝子機能のアノテーションと仮説生成を計算機で高精度に実現するための研究を行った.前者については,カーネル法と呼ばれるパターン認識の手法を用いて,効率的かつ高精度なアノテーションを実現した.また後者については,イベント類似度という概念を定義することで,より妥当な仮説を発見する枠組を考案・評価した.

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Committee Memberships 【 display / non-display

  • 2019.4   情報処理学会論文誌データベース  編集委員

  • 2016.4   人工知能学会 金融情報学研究会  幹事

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

  • 2015.4   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

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