関 和広 (セキ カズヒロ)
Kazuhiro Seki
職名 |
教授 |
学位 |
Ph.D. in Information Science(インディアナ大学ブルーミントン校) |
専門分野 |
データサイエンス、人工知能 |
外部リンク |
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関 和広 (セキ カズヒロ) Kazuhiro Seki
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Indiana University, Bloomington School of Library and Information Science 博士課程 修了
- 2006年9月
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
単著
経済ニュースによる景況感指数の足元予測 査読あり
関和広, 生田祐介
情報処理学会論文誌 62 ( 5 ) 1288 - 1297 2021年5月
共著
S-APIR: News-Based Business Sentiment Index 査読あり
Kazuhiro Seki, Yusuke Ikuta
Proceedings of the 24th European Conference on Advances in Databases and Information Systems 2020年8月
共著
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年3月
共著
Effectiveness and Efficiency for Document Clustering in Biomedicine 査読あり
Kazuhiro Seki, Michael Ortiz, Javed Mostafa
Proceedings of the 10th International Workshop on Biomedical and Health Informatics 1620 - 1623 2019年11月
共著
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
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
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
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
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
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
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
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
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年2月
出版者・発行元: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.
特選論文
2021年5月 情報処理学会 経済ニュースによる景況感指数の足元予測
関和広
特選論文
2019年3月 情報処理学会
関和広
Best Paper Award
2014年6月 The World Engineering, Science and Technology Congress
Shohei Higashiyama, Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, Kuniaki Uehara
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
Open Science Honorable Mention
2013年10月 ECML/PKDD2013
Mathieu Blondel, Kazuhiro Seki, Kuniaki Uehara
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
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)
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)
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
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年4月 - 2011年3月
学術振興機構 科学研究費助成事業 若手研究(B)
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.
ベストプレゼンテーション賞
2015年3月 情報処理学会
ニュース記事の時間的特性を考慮した株価動向予測
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
学生奨励賞
2013年11月 情報処理学会
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
学生奨励賞
2013年7月 情報処理学会
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.
学生奨励賞
2012年3月 情報処理学会
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.
2019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),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大きく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学問分野であるため,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大きな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):
授業への出席が少ない,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(人工知能)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,対応が難しい.
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)
2019年4月 - 現在 情報処理学会論文誌データベース 編集委員
2016年4月 - 現在 人工知能学会 金融情報学研究会 幹事
2016年2月 - 現在 Journal of the Association for Information Science and Technology Editorial Board
2015年4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会 専門委員
2012年6月 - 現在 情報処理学会 査読委員