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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

出身学校 【 表示 / 非表示

  • 図書館情報大学   図書館情報学部   卒業

    - 2000年3月

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • Indiana University, Bloomington   School of Library and Information Science   博士課程   修了

    2002年9月 - 2006年9月

  • 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

学内職務経歴 【 表示 / 非表示

  • 甲南大学   知能情報学部   教授

    2021年4月 - 現在

  • 甲南大学   知能情報学部   准教授

    2014年4月 - 2021年3月

学外略歴 【 表示 / 非表示

  • 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

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    国名:日本国

  • 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

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    国名:日本国

  • 神戸大学   自然科学系先端融合研究環

    2007年4月 - 2011年3月

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    国名:日本国

  • 神戸大学 大学院   自然科学研究科

    2006年8月 - 2007年3月

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    国名:日本国

所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 日本データベース学会

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  • 情報処理学会

    2010年3月 - 現在

  • 人工知能学会

    2014年4月 - 現在

 

論文 【 表示 / 非表示

  • 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

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    担当区分:筆頭著者, 最終著者, 責任著者  

  • News-based business sentiment and its properties as an economic index 査読あり

    Kazuhiro Seki, Yusuke Ikuta, Yoichi Matsubayashi

    INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT   59 ( 2 )   2022年3月

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    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.

    DOI: 10.1016/j.ipm.2021.102795

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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

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    単著

    担当区分:筆頭著者, 最終著者, 責任著者  

    DOI: 10.1177/0165551520912676

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  • 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

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    共著

    担当区分:筆頭著者, 責任著者  

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  • 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

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    共著

    担当区分:筆頭著者, 責任著者  

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書籍等出版物 【 表示 / 非表示

  • 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 

総説・解説記事(Misc) 【 表示 / 非表示

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講演・口頭発表等 【 表示 / 非表示

  • 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

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    開催年月日: 2022年8月

学術関係受賞 【 表示 / 非表示

  • 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

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  • 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

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科研費(文科省・学振)獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 経済分野におけるテキストアナリティクス応用

    2022年4月 - 2026年3月

    学術振興機構 科学研究費助成事業 基盤研究(C)

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    担当区分:研究代表者

  • 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

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    担当区分:研究分担者

  • 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)

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    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.

  • 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)

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    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.

  • 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

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    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.

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教育活動に関する受賞 【 表示 / 非表示

  • 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

  • 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  

    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

  • 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.

  • 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.

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その他教育活動及び特記事項 【 表示 / 非表示

  • 2016年4月
    -
    現在

    KONANスーパーIT人材育成プロジェクト(プレミアプロジェクト)

ティーチングポートフォリオ 【 表示 / 非表示

  • 2022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

  • 2019年4月 - 2023年3月   情報処理学会論文誌データベース  編集委員

  • 2016年4月 - 2022年3月   人工知能学会 金融情報学研究会  幹事

  • 2016年2月 - 2021年11月   Journal of the Association for Information Science and Technology  Editorial Board

  • 2015年4月 - 2022年3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会  専門委員

  • 2012年6月 - 現在   情報処理学会  査読委員

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