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NADAMOTO Akiyo

Position

Professor

Research Field

Informatics / Database, Informatics / Intelligent informatics

Homepage URL

https://www.nadasemi.jp/

External Link

Graduate School 【 display / non-display

  • Kobe University   Graduate School, Division of Science and Technology   Doctor's Course   Completed

    - 2002.3

Campus Career 【 display / non-display

  • KONAN UNIVERSITY   Faculty of Intelligence and Informatics   学部長

    2022.4 - 2024.3

  • KONAN UNIVERSITY   Faculty of Intelligence and Informatics   Professor

    2011.4

External Career 【 display / non-display

  • 独立行政法人 通信総合研究所(現 情報通信研究機構)

    2002.4 - 2008.3

      More details

    Country:Japan

 

Papers 【 display / non-display

  • 漫才のわかりやすさを考慮した漫才台本自動生成手法 Reviewed

    下﨑安紋,梅谷智弘,北村達也,灘本明代

    日本データベース学会データドリブンスタディーズ   3 ( 5 )   7pages   2025.3

  • 読み手の感情に着目したコロナ禍における流言ツイートの特徴分析 Reviewed

    西岡 竜生,灘本 明代

    日本データベース学会データドリブンスタディーズ   3 ( 3 )   8pages   2025.3

     More details

    Authorship:Last author  

  • Comparative Analysis with Multiple Large-Scale Language Models for Automatic Generation of humorous dialogues Reviewed

    Amon Shimozaki, Yousuke Tsuge, Tatsuya Kitamura, Tomohiro Umetani, Akiyo Nadamoto

    The DASFAA 2024 Workshop on Emerging Results in Data Science and Engineering (ERDSE 2024)   187 - 202   2025.1

     More details

    Joint Work

    Authorship:Last author   Publisher:Springer  

    In recent years, the widespread use of large-scale language models, such as ChatGPT, has facilitated the generation of various documents. Moreover, numerous studies have been conducted on automatic dialogue generation using large-scale dialogue models, with accuracy improving daily. Most automatic dialogue generation targets chats, Q&A, manuals, and so on. However, automatically generating dialogues incorporating humor, such as those in Manzai scenarios, remains challenging. In this study, we explore the potential for generating dialogues that include humor by employing several existing large-scale language models. Specifically, we focus on Manzai, a form of Japanese comedic content, as a case study for humorous dialogue. For this purpose, we utilized models such as Llama2, Llama2-Chat, and ChatGPT to generate a Manzai scenario automatically. Additionally, we fine-tuned Llama2 and Llama2-Chat with various datasets to automatically generate humorous dialogues and compare the outcomes.

    DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-96-0914-7_13

  • Analysis of Behavioral Facilitation Information During Typhoon Period Based on Victim Attributes Reviewed International journal

    Kosuke Wakasugi, Yu Suzuki, Tadahiko Kumamoto and Akiyo Nadamoto

    In The 13th International Symposium on Information and Communication Technology (SoICT 2024)   162 - 173   2024.12

     More details

    Joint Work

    Authorship:Last author   Publisher:Springer  

    During a disaster, a large amount of Behavioral Facilitation information (BF information) is posted on SNSs. We have proposed the method of extracting and categorizing BF information into four labels (behavioral axis). In this paper, we analyze the differences in how BF information is received before, during, and after a typhoon, focusing on the attributes of disaster victims. This research aims to clarify the appropriate information for the target victims in each typhoon period and analyze their relationship. The results have shown differences in the relationship between the victims’ attributes and their perception of BF information.

  • Training Data for Dialogue Generation Considering Philosophies Reviewed International journal

    Masaya Sueyoshi, Akiyo Nadamoto

    The 26th International Conference on Information Integration and Web Intelligence (iiWAS2024)   59 - 66   2024.12

     More details

    Authorship:Last author  

    DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-78090-5_6

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Review Papers (Misc) 【 display / non-display

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Academic Awards Received 【 display / non-display

  • Highly Commended PaperAward

    2016.6   EmeraldLiteratiNetwork  

    Akiyo Nadamoto

  • Outstanding Paper Award

    2014.6   Emerald LiteratiNetwork  

    Akiyo Nadamoto, Yuki Hattori

  • Best paper award

    2011.11   the 13th International Conference on Information Integration and Web-Based Applications & Services  

    Koichi Takaoka, Akiyo Nadamoto

  • Outstanding Paper Award

    2011.11   Emerald  

    Akiyo Nadamoto, Eiji Aramaki, Takeshi Abekawa, Yohei Murakami

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

  • 災害時における状況を考慮したユーザセントリックな行動促進情報基盤

    2019.4 - 2022.3

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

    灘本明代

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    災害時,SNSには災害に関する様々な情報が投稿されるが,その中には被災者にとって有益な情報もあればそうでない情報もある.
    また,これら情報の中には閲覧者(以下,ユーザ)に行動を促進している情報(以下,行動促進情報)が多数有る.
    災害時のユーザにとって有益な行動促進情報はそのユーザの置かれている状況(時間,場所,感情)によって異なってくる.
    そこで,本研究では災害時にユーザが,SNSから自身の状況(時間,場所,感情)に適した有益な行動促進情報を容易に取得できる手法の確立を目的とする.これにより,災害時にユーザは自分の状況に合った有益な行動促進情報を容易に取得し,行動することが可能になる.

  • ツイート投稿者の感情を推測するための統合的な基盤技術に関する研究

    2020.4 - 2023.3

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

    熊本忠彦

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    テキストベースのメッセージ交換を主とするコミュニケーション手段では,相手の表情や仕草を見たり,声を聴いたりすることができないため,メッセージの感性的側面を正確に捉えることができないことも多い.このような問題を回避するために,顔文字のような非言語表現が用いられることもあるが,顔文字がメッセージの感性的側面にどのような影響を及ぼしているのかに関しては不明な点も多い.そこで本研究では,ツイッターを対象に,顔文字が付与されることでツイートの感性的側面(ツイートを読んだ人がツイート投稿者の感情をどう受け取るか)がどのように変化するかをアンケート調査に基づいて調べ,ツイート投稿者の感情推測手法を提案する.

  • クラウドソーシングにおける協調動作による大規模創造的作業に関する研究

    2019.4 - 2023.3

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

    鈴木優

      More details

    本研究ではクラウドソーシングにおいて創造的な作業を大規模に行う際など,協調的作業において高品質な作業結果を得るための作業環境を構築することを目的とする.この作業環境は,制作物の正解を事前に定めることができない状況で利用可能である点,低品質な作業者を再教育する点が特徴である.例えば,短編創作小説を多人数の作業者で協調して作成することを考える.このとき,まず作業者の客観的および主観的な特徴を機械学習アルゴリズムに入力し,作業者の品質を推定する.また,この結果から他の作業者により作業結果の品質を向上させる方法を示す

  • 個々の書き手・読み手を意識した統合的な感性情報マイニング技術に関する研究

    2017.4 - 2020.3

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

      More details

    個々の書き手・読み手を意識した統合的な感性情報マイニング技術に関する研究

  • 果樹園農家支援のための大規模センサデータ取得・解析に関する研究

    2016.4 - 2019.3

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

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    果樹園農家支援のための大規模センサデータ取得・解析に関する研究

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Other External funds procured 【 display / non-display

  • 作り手,売り手,消費者のおいしさの表現比較分析に関する研究

    2014.10 - 2016.3

    浦上財団  浦上財団

Preferred joint research theme 【 display / non-display

  • 漫才台本自動生成に基づく漫才ロボットの研究

  • SNSからの防災情報マイニング・分析

 

Committee Memberships 【 display / non-display

  • 2019.7 - 2023.6   ACM SIGMOD日本支部  支部長

  • 2018.6   日本データベース学会  副会長

  • 2018.4   日本学術会議  連携会員

  • 2017.6 - 2019.5   電子情報通信学会  データ工学研究会委員長

  • 2014.6   日本データベース学会  理事

Social Activities 【 display / non-display

  • 日本学術会議

    2017.10

  • International Workshop on Information-explosion and Next Generation search(INGS2008) publication/publicity chair

    2008.11

  • 情報処理学会論文誌データベース編集委員

    2006.4

  • 振興調整費 評価委員

    2005.11

  • 電子通信学会データ工学専門委員

    2003.4

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