論文リスト
鈴木研究室の発表論文一覧です。種類ごとに通し番号を付与しています。研究カテゴリ（日英）も各論文に複数付与できます。 / Publications from the Suzuki Laboratory, numbered within each venue type. Research categories (JA/EN) can be multi-assigned.
Research categories
研究カテゴリ（1論文に複数付与可）
各論文に日本語・英語のカテゴリを付けています。種類（原著・国際会議など）とは別の分類です。
- クラウドソーシングとデータ品質Crowdsourcing & Data Quality
- 大規模言語モデルLarge Language Models
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
- 機械学習Machine Learning
- 自然言語処理Natural Language Processing
原著論文
Journal Articles
- J01
Automatic Stopword Generation Based on Attention for Document Classification Using Neural Networks
Yuki Kuwabara, Yu Suzuki
- 機械学習Machine Learning
- 自然言語処理Natural Language Processing
Journal of Information Processing, Vol. 32, pp. 487-495, 2024
概要
ニューラルネットワークによる文書分類において、注意機構に基づいてストップワードを自動生成する手法を提案した。分類に寄与しにくい語を特定し、前処理として活用することを検討した。
Abstract
We propose a method that automatically generates stopwords based on attention for document classification with neural networks. This work investigates identifying words that contribute little to classification and using them in preprocessing.
- J02
Foreword★ 小特集「Data Engineering and Information Management」
Yu Suzuki
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol. 107, No. 5, pp. 613-614, 2024
概要
本論説は、データ工学および情報管理に関する小特集の巻頭言である。特集の趣旨と掲載論文の概要を紹介している。
Abstract
This foreword introduces a special section on data engineering and information management. It outlines the aims of the special issue and briefly presents the included papers.
- J03
Wikipedia校閲時の事実確認作業における誤り箇所の自動推定
古田朋也, 鈴木優
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
- 自然言語処理Natural Language Processing
電子情報通信学会論文誌, Vol. J105-D, No. 5, pp. 288-296, 2022
概要
Wikipediaの校閲における事実確認作業を対象に、誤り箇所を自動推定する手法を検討した。編集・校閲コストの削減に資する支援技術の構築を目指した。
Abstract
We investigate automatic estimation of error locations in fact-checking work during Wikipedia editing and review. This work aims to build support technology that reduces editing and review costs.
J03 - J04
Image Manipulation System with Natural Language Instruction
Seitaro Shinagawa, Koichiro Yoshino, Sakti Sakriani, Yu Suzuki, Satoshi Nakamura
- 自然言語処理Natural Language Processing
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol. J102-D, No. 8, pp. 514-529, 2019
概要
自然言語による指示に基づいて画像を操作するシステムを提案した。言語で表現された編集意図を解釈し、対応する画像処理を行う枠組みを検討した。
Abstract
We propose an image manipulation system driven by natural language instructions. This work investigates a framework that interprets editing intents expressed in language and applies corresponding image operations.
J04 - J05
Filtering Method for Twitter Streaming Data Using Human-in-the-Loop Machine Learning
Yu Suzuki
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 機械学習Machine Learning
Journal of Information Processing, Vol. 27, pp. 404-410, 2019
概要
Human-in-the-Loop型の機械学習を用いて、Twitterストリーミングデータをフィルタリングする手法を提案した。人手の判断を取り込みつつ、大量の投稿から関連情報を抽出することを検討した。
Abstract
We propose a filtering method for Twitter streaming data using human-in-the-loop machine learning. This work investigates extracting relevant information from large volumes of posts while incorporating human judgment.
- J06
Additional Operations of Simple HITs on Microtask Crowdsourcing for Worker Quality Prediction
Yu Suzuki, Yoshitaka Matsuda, Satoshi Nakamura
- クラウドソーシングとデータ品質Crowdsourcing & Data Quality
Journal of Information Processing, Information Processing Society of Japan, Vol. 27, pp. 51-60, 2019
概要
マイクロタスク型クラウドソーシングの単純なHITに追加操作を導入し、作業者品質を予測する手法を検討した。追加操作への反応から作業者の信頼性を推定することを目指した。
Abstract
We investigate predicting worker quality by introducing additional operations into simple HITs on microtask crowdsourcing. This work aims to estimate worker reliability from responses to those extra operations.
- J07
感情表現を用いた説得対話システム
石川葉子, 水上雅博, 吉野幸一郎, Sakriani Sakti, 鈴木優, 中村哲
- 自然言語処理Natural Language Processing
人工知能学会論文特集「知的対話システム」, Vol. 33, No. 1, pp. DSH-B_1-9, 2018
概要
感情表現を用いた説得対話システムについて検討した。感情的な表現を取り入れることで説得効果を高める対話設計を目指した。
Abstract
We investigate a persuasive dialogue system that uses emotional expressions. This work aims at dialogue design that enhances persuasiveness by incorporating affective expressions.
- J08
Semantically Readable Distributed Representation Learning and Its Expandability Using a Word Semantic Vector Dictionary
Ikuo Keshi, Yu Suzuki, Koichiro Yoshino, Satoshi Nakamura
- 機械学習Machine Learning
- 自然言語処理Natural Language Processing
IEICE Transactions on Information Systems, Vol. E101-D, No. 4, pp. 1066-1078, 2018
概要
単語意味ベクトル辞書を用いて、意味的に読み取り可能な分散表現学習とその拡張性について検討した。埋め込み表現の解釈しやすさと応用範囲の拡大を目指した。
Abstract
We investigate semantically readable distributed representation learning and its expandability using a word semantic vector dictionary. This work aims to improve interpretability of embeddings and broaden their applicability.
- J09
What is your tweet worldview?: Mapping the topic structure of tweets on the Wikipedia
Yu Suzuki, Hiromitsu Ohara, Akiyo Nadamoto
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 自然言語処理Natural Language Processing
International Journal of Pervasive Computing and Communications, Vol. 14, No. 1, pp. 2-14, 2018
概要
ツイートの話題構造をWikipedia上に写像することで、利用者のツイート世界観を可視化する手法を検討した。投稿集合のトピックを百科事典の概念と対応づけて理解することを目指した。
Abstract
We investigate mapping the topic structure of tweets onto Wikipedia to visualize a user’s tweet worldview. This work aims to relate topics in a set of posts to encyclopedic concepts for better understanding.
- J10
R-STEINER: Generation Method of 5'UTR for Increasing the Amount of Translated Proteins
Hiroaki Tanaka, Yu Suzuki, Shotaro Yamasaki, Koichiro Yoshino, Ko Kato, Satoshi Nakamura
- 機械学習Machine Learning
Transactions on Bioinformatics (TBIO), Information Processing Society of Japan, Vol. 11, pp. 14-23, 2018
概要
翻訳されるタンパク質の量を増やすための5'UTR生成手法R-STEINERを提案した。配列設計を通じて翻訳効率の向上を目指す生成アプローチを検討した。
Abstract
We propose R-STEINER, a method for generating 5'UTR sequences aimed at increasing the amount of translated proteins. This work investigates a generative approach to improve translation efficiency through sequence design.
- J11
単語意味ベクトル辞書を用いたTwitterからの日本語評判情報抽出
芥子育雄, 鈴木優, 吉野幸一郎, グラムニュービッグ, 大原一人, 向井理朗, 中村哲
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 自然言語処理Natural Language Processing
電子情報通信学会論文誌, Vol. J100-D, No. 4, pp. 530-543, 2017
概要
単語意味ベクトル辞書を用いて、Twitterから日本語の評判情報を抽出する手法を検討した。語の意味表現を活用し、投稿中の評価表現を捉えることを目指した。
Abstract
We investigate extracting Japanese reputation information from Twitter using a word semantic vector dictionary. This work aims to capture evaluative expressions in posts by leveraging word meaning representations.
J11 - J12
言語横断質問応答に適した機械翻訳評価尺度の調査
杉山享志朗, 水上雅博, Graham Neubig, 吉野幸一郎, 鈴木優, 中村哲
- 自然言語処理Natural Language Processing
自然言語処理, Vol. 23, No. 5, pp. 437-461, 2016
概要
言語横断質問応答に適した機械翻訳評価尺度について調査した。翻訳品質評価が質問応答性能とどう関係するかを検討し、適切な尺度選択の指針を示した。
Abstract
We survey machine translation evaluation metrics suitable for cross-language question answering. This work investigates how translation quality assessment relates to QA performance and provides guidance for metric selection.
- J13
Extracting Lack of Information on Wikipedia by Comparing Multilingual Articles
Yuya Fujiwara, Yu Suzuki, Yukio Konishi, Akiyo Nadamoto
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
- 自然言語処理Natural Language Processing
International Journal of Business Intelligence and Data Mining (IJBIDM), Inderscience Publishers, Vol. 8, No. 1, pp. 45-60, 2015
概要
多言語記事を比較することで、Wikipedia上の情報欠落を抽出する手法を提案した。言語間の記述差から不足情報を発見することを検討した。
Abstract
We propose extracting lack of information on Wikipedia by comparing multilingual articles. This work investigates discovering missing content from differences in descriptions across languages.
J13 - J14
共同執筆コンテンツにおける単語の起源追跡
中村晃, 鈴木優, 石川佳治
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
- 自然言語処理Natural Language Processing
情報処理学会論文誌: データベース（TOD）, Vol. 8, No. 2, pp. 43-56, 2015
概要
共同執筆コンテンツにおいて単語の起源を追跡する手法を検討した。複数人による編集履歴から語の導入経緯を明らかにすることを目指した。
Abstract
We investigate tracking the origin of words in collaboratively authored content. This work aims to clarify how terms were introduced from multi-author editing histories.
J14 - J15
Quality Assessment of Wikipedia Articles Using h-index
Yu Suzuki
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
Journal of Information Processing (JIP), Information Processing Society of Japan, Vol. 23, No. 1, pp. 22-30, 2015
概要
h-indexを用いてWikipedia記事の品質を評価する手法を提案した。編集者の活動指標を記事品質推定に活用することを検討した。
Abstract
We propose assessing the quality of Wikipedia articles using the h-index. This work investigates leveraging editor activity indicators for article quality estimation.
- J16
Effects of Implicit Positive Ratings for Quality Assessment of Wikipedia Articles
Yu Suzuki
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
Journal of Information Processing (JIP), Information Processing Society of Japan, Vol. 21, No. 2, pp. 342-348, 2013
概要
暗黙的な正評価がWikipedia記事の品質評価に与える影響を検討した。明示的評価に加え、閲覧などの行動信号を品質推定に用いることを分析した。
Abstract
We investigate effects of implicit positive ratings for quality assessment of Wikipedia articles. This work analyzes using behavioral signals such as browsing, in addition to explicit ratings, for quality estimation.
- J17
Wikipediaにおける情報の質(サーベイ論文)
鈴木優
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
情報処理学会論文誌: データベース, Vol. 6, No. 4 (TOD59), pp. 46-58, 2013
概要
Wikipediaにおける情報の質に関する研究をサーベイした。記事品質の評価手法や関連課題を体系的に整理して示した。
Abstract
We survey research on information quality in Wikipedia. This work systematically organizes methods for assessing article quality and related challenges.
J17 - J18
Hadoop環境における空間分割による並列全k近傍問合せ処理
横山拓也, 石川佳治, 鈴木優
- 機械学習Machine Learning
日本データベース学会論文誌, Vol. 11, No. 1, pp. 25-30, 2012
概要
Hadoop環境において空間分割により並列に全k近傍問合せを処理する手法を提案した。空間データの近傍検索を分散環境で高速化することを検討した。
Abstract
We propose parallel all-k-nearest-neighbor query processing via spatial partitioning in a Hadoop environment. This work investigates speeding up neighborhood search on spatial data in distributed settings.
J18 - J19
Wikipediaにおけるキーパーソン抽出による信頼度算出精度および速度の改善
鈴木優, 吉川正俊
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
情報処理学会論文誌: データベース, Vol. 3, No. 3 (TOD47), pp. 20-32, 2010
概要
Wikipediaにおけるキーパーソン抽出により、信頼度算出の精度および速度を改善する手法を提案した。重要な編集者に着目して評価を効率化することを検討した。
Abstract
We propose improving accuracy and speed of credibility calculation by extracting key persons in Wikipedia. This work investigates making assessment more efficient by focusing on important editors.
J19 - J20
Supporting Appropriate Communication Media Selection Through Context-Awareness
Seint Seint Aye, Yu Suzuki, Kyoji Kawagoe
- 機械学習Machine Learning
International Journal of Hybrid Information Technology (IJHIT), Vol. 1, No. 4, pp. 79-88, 2008
概要
コンテキストアウェアネスにより適切なコミュニケーションメディア選択を支援する手法を検討した。状況に応じた媒体選定を助ける枠組みを示した。
Abstract
We investigate supporting appropriate communication media selection through context-awareness. This work presents a framework that helps choose media according to situational context.
J20 - J21
楽曲全体における特徴量の傾向に基づいた類似検索手法
大野和久, 鈴木優, 川越恭二
- 機械学習Machine Learning
日本データベース学会論文誌, Vol. 7, No. 1, pp. 233-238, 2008
概要
楽曲全体における特徴量の傾向に基づいた類似検索手法を提案した。大局的な特徴分布を用いて楽曲間の類似度を計算することを検討した。
Abstract
We propose a similarity search method based on overall trends of features across entire music pieces. This work investigates computing similarity between pieces using global feature distributions.
J21 - J22
文書間類似度とキーワードを用いたWebリンク自動生成手法
中谷圭吾, 鈴木優, 川越恭二
- 自然言語処理Natural Language Processing
日本データベース学会論文誌, Vol. 4, No. 2, pp. 89-92, 2005
概要
文書間類似度とキーワードを用いてWebリンクを自動生成する手法を提案した。関連文書間を結ぶリンクを自動構築し、情報探索を支援することを検討した。
Abstract
We propose an automatic Web link generation method using inter-document similarity and keywords. This work investigates automatically building links among related documents to support information exploration.
J22 - J23
検索結果を統合するための関数選択手法
鈴木優, 波多野賢治, 吉川正俊, 植村俊亮, 川越恭二
- 自然言語処理Natural Language Processing
日本データベース学会論文誌, Vol. 3, No. 2, pp. 69-72, 2004
概要
複数の検索結果を統合するための関数選択手法を提案した。統合に適したスコア結合関数を選ぶ枠組みを検討した。
Abstract
We propose a function selection method for integrating search results. This work investigates a framework for choosing score combination functions suitable for result fusion.
J23 - J24
検索結果を統合するための情報量の概念を考慮したスコア正規化手法
鈴木優, 波多野賢治, 吉川正俊, 植村俊亮
- 自然言語処理Natural Language Processing
情報処理学会論文誌:データベース, Vol. 45, No. SIG4(TOD21), pp. 37-49, 2004
概要
情報量の概念を考慮したスコア正規化により、検索結果を統合する手法を提案した。異種検索エンジンのスコアを公平に扱う正規化を検討した。
Abstract
We propose a score normalization method considering the concept of information quantity for integrating search results. This work investigates normalization that fairly handles scores from heterogeneous search engines.
J24 - J25
複数のメディアで構成された電子文書の検索手法
鈴木優, 波多野賢治, 吉川正俊, 植村俊亮
- 自然言語処理Natural Language Processing
情報処理学会論文誌:データベース, Vol. 42, No. SIG10(TOD11), pp. 11-21, 2001
概要
複数のメディアで構成された電子文書の検索手法を提案した。テキスト以外の構成要素も含めて文書を検索可能にする枠組みを検討した。
Abstract
We propose a retrieval method for electronic documents composed of multiple media. This work investigates a framework that makes documents searchable including non-text components.
J25
国際会議
International Conferences
- IC01
Parameter Drift as a Signal for Membership Inference in Overfit-Tuned LLMs
Takuto Kitamura, Yu Suzuki
- 大規模言語モデルLarge Language Models
- 機械学習Machine Learning
Proc. International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2025), pp. 286-301, 2025
概要
過学習気味にチューニングされた大規模言語モデルにおいて、パラメータのドリフトを信号として利用するメンバーシップ推論について検討した。モデル更新に伴うパラメータ変化から学習データへの所属を推定する枠組みを示した。
Abstract
This work investigates membership inference that uses parameter drift as a signal in overfit-tuned large language models. We present a framework for estimating whether data were used in training from parameter changes associated with model updates.
- IC02
Automated Instruction Generation via Alternating Evaluation and Creation with LLMs
Ryo Tanaka, Yu Suzuki
- 大規模言語モデルLarge Language Models
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proc. International Conference on Information Integration and Web Intelligence (iiWAS 2025), pp. 412-426, 2025
概要
大規模言語モデルを用いて、評価と生成を交互に繰り返すことで自動的に指示文を作成する手法を提案した。人手による指示設計の負担を軽減しつつ、学習に適した高品質な指示データを得ることを目指した。
Abstract
We propose a method that automatically generates instructions for large language models by alternating evaluation and creation steps. This work aims to reduce the cost of manual instruction design while obtaining high-quality instructional data suitable for model training.
- IC03
Finding Adequate Additional Layer of Auxiliary Task in BERT-Based Multi-task Learning
Takuto Kitamura, Yu Suzuki
- 大規模言語モデルLarge Language Models
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proc. International Conference on Information Integration and Web Intelligence (iiWAS 2024), pp. 67-83, 2024
概要
BERTに基づくマルチタスク学習において、補助タスクを追加する層の適切な位置を検討した。主タスクの性能を損なわない補助タスクの挿入方法について実験的に分析した。
Abstract
We investigate where to add an auxiliary-task layer in BERT-based multi-task learning. This work experimentally analyzes how to insert auxiliary tasks without degrading primary-task performance.
- IC04
A Method to Improve Crowdsourcing Outcome and to Reduce Calculation Costs Using Machine-Learning
Nana Ota, Yu Suzuki
- クラウドソーシングとデータ品質Crowdsourcing & Data Quality
- 機械学習Machine Learning
Proc. International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS 2024), pp. 308-318, 2024
概要
機械学習を用いてクラウドソーシングの結果品質を向上させつつ、集約に要する計算コストを削減する手法を提案した。作業結果の特性に基づき効率的に処理する枠組みを検討した。
Abstract
We propose a method that uses machine learning to improve crowdsourcing outcomes while reducing aggregation computation costs. This work investigates a framework for efficient processing based on the characteristics of worker results.
- IC05
Analysis of the Effect between the Information Type on SNSs and User Attributes during Disaster
Kosuke Wakasugi, Yu Suzuki, Akiyo Nadamoto
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
Proc. ACM Web Conference (WWW 2024, Companion Volume), pp. 1649-1656, 2024
概要
災害時のソーシャルネットワーキングサービス上で流通する情報の種類と利用者属性との関係を分析した。属性に応じた情報需要の違いを明らかにし、災害情報提供の設計に資する知見を得ることを目的とした。
Abstract
We analyze the relationship between types of information circulated on social networking services during disasters and user attributes. This work aims to clarify differences in information needs by attribute and to inform the design of disaster information provision.
- IC06
Feature Analysis of Regional Behavioral Facilitation Information Based on Source Location and Target People in Disaster
Kosuke Wakasugi, Futo Yamamoto, Yu Suzuki, Akiyo Nadamoto
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proc. International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2023), pp. 224-232, 2023
概要
災害時における地域的な行動促進情報について、情報源の位置と対象となる人々に着目した特徴分析を行った。行動促進メッセージの地域依存性を明らかにすることを目指した。
Abstract
We conduct a feature analysis of regional behavioral facilitation information in disasters, focusing on source location and target people. This work aims to clarify the regional dependence of behavioral facilitation messages.
- IC07
A Label Aggregation Method Using Worker Quality in Crowdsourcing
Nana Ota, Yu Suzuki
- クラウドソーシングとデータ品質Crowdsourcing & Data Quality
- 機械学習Machine Learning
Proceedings of International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2023), pp. 49-55, 2023
概要
クラウドソーシングにおける作業者品質を利用したラベル集約手法を提案した。信頼度の高い作業者の回答を重視することで、最終ラベルの推定精度向上を目指した。
Abstract
We propose a label aggregation method that uses worker quality in crowdsourcing. By emphasizing answers from more reliable workers, this work aims to improve final label estimation.
- IC08
Attention Based Stopword Generation for Neural Network Based Text Processing
Yuki Kuwabara, Yu Suzuki
- 機械学習Machine Learning
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proceedings of International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2023), pp. 526-540, 2023
概要
ニューラルネットワークに基づくテキスト処理向けに、注意機構を用いたストップワード生成手法を提案した。モデルの注意配分から文書処理に不要な語を抽出することを検討した。
Abstract
We propose an attention-based stopword generation method for neural network–based text processing. This work investigates extracting words that are less useful for document processing from model attention distributions.
- IC09
Extraction and Analysis of Regionally Specific Behavioral Facilitation Information in the Event of a Large-scale Disaster
Futo Yamamoto, Yu Suzuki, Akiyo Nadamoto
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 自然言語処理Natural Language Processing
IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT 2021), pp. 538-543, 2021
概要
大規模災害発生時に特有の地域的行動促進情報を抽出し分析する手法を検討した。災害対応に有用な情報をソーシャルメディアから見つけやすくすることを目的とした。
Abstract
We investigate extraction and analysis of regionally specific behavioral facilitation information during large-scale disasters. This work aims to make disaster-response-relevant information easier to find in social media.
- IC10
An Autonomous Crowdsourcing System
Yu Suzuki
- クラウドソーシングとデータ品質Crowdsourcing & Data Quality
International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA2021), 2021
概要
自律的に動作するクラウドソーシングシステムを提案した。タスク割当てや品質管理をシステム側で行うことで、依頼者の負担軽減と結果品質の維持を目指した。
Abstract
We propose an autonomous crowdsourcing system. By handling task assignment and quality management on the system side, this work aims to reduce requester burden while maintaining result quality.
- IC11
Measuring Quality of Workers by Goodness-of-Fit of Machine Learning Model in Crowdsourcing
Yu Suzuki
- クラウドソーシングとデータ品質Crowdsourcing & Data Quality
- 機械学習Machine Learning
Proc. International Database Engineering & Applications Symposium (IDEAS2021), 2021
概要
クラウドソーシングにおいて、機械学習モデルの適合度に基づいて作業者の品質を測定する手法を提案した。作業結果とモデルとの整合性から作業者の信頼性を推定することを検討した。
Abstract
We propose measuring worker quality in crowdsourcing by the goodness-of-fit of a machine learning model. This work investigates estimating worker reliability from consistency between worker results and the model.
- IC12
Analysis of Behavioral Facilitation Tweets for Large-Scale Natural Disasters Dataset using Machine Learning
Yu Suzuki, Yoshiki Yoneda, Akiyo Nadamoto
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 機械学習Machine Learning
Lecture Notes in Computer Science, Vol.12924, International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2021), pp. 161-169, 2021
概要
大規模自然災害データセットを対象に、機械学習を用いて行動促進ツイートを分析した。災害時の行動を促す投稿の特徴把握と自動検出への応用を検討した。
Abstract
We analyze behavioral facilitation tweets on a large-scale natural disaster dataset using machine learning. This work investigates characterizing posts that encourage action in disasters and applications to automatic detection.
- IC13
Behavioral Facilitation Tweets with Basis Extraction
Yoshiki Yoneda, Yu Suzuki, Akiyo Nadamoto
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 自然言語処理Natural Language Processing
International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), pp. 441-447, 2019
概要
行動促進ツイートについて、その根拠となる表現の抽出を伴う手法を検討した。検出結果の解釈可能性を高め、利用者が判断しやすくすることを目指した。
Abstract
We investigate a method for behavioral facilitation tweets that also extracts supporting expressions as a basis. This work aims to improve interpretability of detection results and help users make better judgments.
- IC14
Detection of Behavioral Facilitation information in Disaster Situation
Yoshiki Yoneda, Yu Suzuki, Akiyo Nadamoto
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proceedings of International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services, pp. 255-259, 2019
概要
災害状況下における行動促進情報の検出手法を提案した。緊急時のソーシャルメディア投稿から行動を促す内容を特定することを検討した。
Abstract
We propose a method for detecting behavioral facilitation information in disaster situations. This work investigates identifying content that encourages action in social media posts during emergencies.
- IC15
A Behavioral Facilitation Tweet Detection Method
Keiichi Mizuka, Yu Suzuki, Akiyo Nadamoto
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 自然言語処理Natural Language Processing
IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp), pp. 1-4, 2019
概要
行動促進ツイートを検出する手法を提案した。投稿内容から行動を促す情報を識別し、災害時などでの情報活用を支援することを目的とした。
Abstract
We propose a method for detecting behavioral facilitation tweets. This work aims to identify posts that encourage actions and to support information use in situations such as disasters.
- IC16
Extracting Japanese Behavioral Facilitation Tweet in Disaster Situations
Keiichi Mizuka, Yu Suzuki, Akiyo Nadamoto
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 自然言語処理Natural Language Processing
International Symposium on iiWAS/MoMM Emerging Research Projects and Show Cases (SHOW 2018), 2018
概要
災害状況下の日本語ツイートから行動促進に関する投稿を抽出する手法を提案した。日本語特有の表現を踏まえた検出を検討した。
Abstract
We propose a method for extracting Japanese behavioral facilitation tweets in disaster situations. This work investigates detection that accounts for expressions characteristic of Japanese posts.
- IC17
Dialogue Scenario Collection of Persuasive Dialogue with Emotional Expressions via Crowdsourcing
Koichiro Yoshino, Yoko Ishikawa, Masahiro Mizukami, Sakti Sakriani, Yu Suzuki, Satoshi Nakamura
- クラウドソーシングとデータ品質Crowdsourcing & Data Quality
- 自然言語処理Natural Language Processing
Language Resources and Evaluation Conference (LREC), 2018
概要
クラウドソーシングを用いて、感情表現を伴う説得対話の対話シナリオを収集する手法を検討した。多様な対話例を効率よく獲得し、対話システム研究に活用することを目指した。
Abstract
We investigate collecting dialogue scenarios of persuasive dialogue with emotional expressions via crowdsourcing. This work aims to efficiently obtain diverse dialogue examples for dialogue system research.
IC17 - IC18
Information Filtering Method for Twitter Streaming Data using Human-in-the-Loop Machine Learning
Yu Suzuki, Satoshi Nakamura
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 機械学習Machine Learning
International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2018), pp. 167-175, 2018
概要
Human-in-the-Loop機械学習を用いたTwitterストリーミングデータの情報フィルタリング手法を提案した。人手フィードバックを反映しながら関連投稿を選別することを検討した。
Abstract
We propose an information filtering method for Twitter streaming data using human-in-the-loop machine learning. This work investigates selecting relevant posts while incorporating human feedback.
- IC19
Quality Management of Crowdsourcing using Crowdsourcing
Yu Suzuki
- クラウドソーシングとデータ品質Crowdsourcing & Data Quality
IEEE Workshop on Human-in-the-loop Methods and Human Machine Collaboration in BigData (HMData2018) in conjunction with IEEE International Conference on BigData, 2018
概要
クラウドソーシング自体を活用してクラウドソーシングの品質管理を行う手法を提案した。作業結果の検証や作業者評価を群衆の力で行う枠組みを検討した。
Abstract
We propose managing crowdsourcing quality by using crowdsourcing itself. This work investigates a framework in which result verification and worker assessment are performed through crowd effort.
IC19 - IC20
TRANS-AM: Discovery Method of Optimal Input Vectors Corresponding to Objective Variables
Hiroaki Tanaka, Yu Suzuki, Koichiro Yoshino, Satoshi Nakamura
- 機械学習Machine Learning
International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2018), pp. 216-228, 2018
概要
目的変数に対応する最適な入力ベクトルを発見する手法TRANS-AMを提案した。望ましい出力に結びつく入力条件を探索する枠組みを検討した。
Abstract
We propose TRANS-AM, a method for discovering optimal input vectors corresponding to objective variables. This work investigates a framework for searching input conditions linked to desirable outputs.
- IC21
Dialogue Act Classification in Reference Interview Using Convolutional Neural Network with Byte Pair Encoding
Seiya Kawano, Koichiro Yoshino, Yu Suzuki, Satoshi Nakamura
- 機械学習Machine Learning
- 自然言語処理Natural Language Processing
International Workshop on Spoken Dialogue System Technology (IWSDS2018), 2018
概要
参照面接における対話行為分類に、Byte Pair Encodingと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせた手法を提案した。レファレンスサービス対話の自動理解を支援することを検討した。
Abstract
We propose dialogue act classification in reference interviews using a convolutional neural network with byte pair encoding. This work investigates supporting automatic understanding of reference-service dialogues.
- IC22
Finding Missing Tweets using Topic Structure and Browsing time
Yu Suzuki, Hiromitsu Ohara, Akiyo Nadamoto
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 自然言語処理Natural Language Processing
International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2017), pp. 102-110, 2017
概要
話題構造と閲覧時間を利用して、見落としているツイートを発見する手法を提案した。利用者の関心履歴に基づき、未読だが関連性の高い投稿を提示することを検討した。
Abstract
We propose finding missing tweets using topic structure and browsing time. This work investigates presenting unread but highly relevant posts based on a user’s browsing history.
- IC23
A k-anonymized Text Generation Method
Yu Suzuki, Koichiro Yoshino, Satoshi Nakamura
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proceedings of the 20th International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS2017), 2017
概要
k-匿名性に基づくテキスト生成手法を提案した。個人が特定されにくい形でテキストを生成・変換する枠組みを検討した。
Abstract
We propose a k-anonymized text generation method. This work investigates a framework for generating or transforming text so that individuals are less likely to be identified.
- IC24
A Trade-off between Estimation Accuracy of Worker Quality and Task Complexity
Yoshitaka Matsuda, Yu Suzuki, Satoshi Nakamura
- クラウドソーシングとデータ品質Crowdsourcing & Data Quality
IEEE Workshop on Human-Machine Collaboration in BigData in conjunction with IEEE Conference on Bigdata (IEEE BigData 2017), pp. 4328-4334, 2017
概要
クラウドソーシングにおける作業者品質の推定精度とタスク複雑さのトレードオフを検討した。適切なタスク設計と品質推定の関係を分析した。
Abstract
We investigate a trade-off between estimation accuracy of worker quality and task complexity in crowdsourcing. This work analyzes the relationship between appropriate task design and quality estimation.
- IC25
Interactive Image Manipulation with Natural Language Instruction Commands
Seitaro Shinagawa, Koichiro Yoshino, Sakti Sakriani, Yu Suzuki, Satoshi Nakamura
- 自然言語処理Natural Language Processing
Visually Grounded Interaction and Language Workshop (ViGIL) in conjunction with International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), 2017
概要
自然言語の指示コマンドによる対話的な画像操作手法を提案した。言語インタフェースを通じて画像編集を行う枠組みを検討した。
Abstract
We propose interactive image manipulation with natural language instruction commands. This work investigates a framework for image editing through a language interface.
IC25 - IC26
Information Navigation System with Discovering User Interests
Koichiro Yoshino, Yu Suzuki, Satoshi Nakamura
- 自然言語処理Natural Language Processing
SIGdial Meeting on Discourse and Dialogue (SIGDIAL2017), pp. 356-359, 2017
概要
利用者の興味を発見しながら情報ナビゲートを行うシステムを提案した。探索行動に応じて関心を推定し、適切な情報提示へつなげることを検討した。
Abstract
We propose an information navigation system that discovers user interests. This work investigates estimating interests from exploratory behavior and connecting them to appropriate information presentation.
- IC27
Semantically Readable Distributed Representation Learning for Social Media Mining
Ikuo Keshi, Yu Suzuki, Koichiro Yoshino, Satoshi Nakamura
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proceedings of the International Conference on Web Intelligence (WI '17), pp. 716-722, 2017
概要
ソーシャルメディアマイニング向けに、意味的に読み取り可能な分散表現学習手法を提案した。投稿や語の埋め込みを解釈しやすい形で獲得することを検討した。
Abstract
We propose semantically readable distributed representation learning for social media mining. This work investigates obtaining embeddings of posts and words in a more interpretable form.
- IC28
Extraction of Commentary Tweets about News Articles
Keiichi Mizuka, Yu Suzuki, Akiyo Nadamoto
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proc. International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS 2017), pp. 188-192, 2017
概要
ニュース記事に対する論評的なツイートを抽出する手法を提案した。記事に関する意見・解説を含む投稿を特定し、世論把握や記事理解の支援を検討した。
Abstract
We propose a method for extracting commentary tweets about news articles. This work investigates identifying posts that contain opinions or explanations about articles to support public-opinion analysis and article understanding.
- IC29
Assessing the Quality of Wikipedia Editors through Crowdsourcing
Yu Suzuki, Satoshi Nakamura
- クラウドソーシングとデータ品質Crowdsourcing & Data Quality
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
Proceedings of Wiki Workshop 2016 in conjunction with WWW 2016, pp. 1001-1006, 2016
概要
クラウドソーシングを用いてWikipedia編集者の品質を評価する手法を提案した。群衆の判断を活用し、編集者の信頼性を見積もる枠組みを検討した。
Abstract
We propose assessing the quality of Wikipedia editors through crowdsourcing. This work investigates a framework for estimating editor reliability by leveraging crowd judgments.
- IC30
Fast Text Anonymization using k-anonymity
Wakana Maeda, Yu Suzuki, Satoshi Nakamura
- 自然言語処理Natural Language Processing
International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2016), 2016
概要
k-匿名性を用いた高速なテキスト匿名化手法を提案した。プライバシー保護を保ちつつ、実用的な速度でテキストを加工することを検討した。
Abstract
We propose a fast text anonymization method using k-anonymity. This work investigates processing text at practical speed while preserving privacy protection.
- IC31
Detection of Missing Tweets based on Browsing Interval and Topic Granularity
Hiromitsu Ohara, Yu Suzuki, Akiyo Nadamoto
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 自然言語処理Natural Language Processing
The 17th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2015), 2015
概要
閲覧間隔と話題の粒度に基づき、見落としているツイートを検出する手法を提案した。利用者の閲覧パターンから未確認の関連投稿を特定することを検討した。
Abstract
We propose detecting missing tweets based on browsing interval and topic granularity. This work investigates identifying unread relevant posts from user browsing patterns.
- IC32
Complementary Information for Wikipedia by Comparing Multilingual Articles
Yuya Fujiwara, Yu Suzuki, Yukio Konishi, Akiyo Nadamoto
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proceedings of Asia-Pacific Web Conference (APWeb 2013), Springer Lecture Notes in Computer Science, pp. 260-267, 2013
概要
多言語記事の比較により、Wikipediaに対する補完情報を提供する手法を検討した。他言語版に存在する有用な記述を提示し、記事の充実を支援することを目指した。
Abstract
We investigate providing complementary information for Wikipedia by comparing multilingual articles. This work aims to present useful descriptions found in other language versions and support enriching articles.
- IC33
Clustering Editors of Wikipedia by Editor's Biases
Akira Nakamura, Yu Suzuki, Yoshiharu Ishikawa
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
- 機械学習Machine Learning
Proceedings of IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI 2013), 2013
概要
編集者のバイアスに基づいてWikipedia編集者をクラスタリングする手法を提案した。編集傾向の類似性から編集者群を把握することを検討した。
Abstract
We propose clustering Wikipedia editors by editor biases. This work investigates characterizing groups of editors from similarities in editing tendencies.
- IC34
Assessing Quality of Wikipedia Articles using Mutual Evaluation of Editors and Texts
Yu Suzuki, Masatoshi Yoshikawa
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
Proceedings of ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2013), 2013
概要
編集者とテキストの相互評価に基づき、Wikipedia記事の品質を評価する手法を提案した。編集者と記事内容の双方を考慮した品質推定を検討した。
Abstract
We propose assessing quality of Wikipedia articles using mutual evaluation of editors and texts. This work investigates quality estimation that considers both editors and article content.
- IC35
Assessing Quality Values of Wikipedia Articles Using Implicit Positive and Negative Ratings
Yu Suzuki
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
Web-Age Information Management (WAIM 2012), Springer Lecture Notes in Computer Science, pp. 127-138, 2012
概要
暗黙的な正負評価を用いてWikipedia記事の品質値を評価する手法を提案した。利用者行動から得られる信号を品質推定に組み込むことを検討した。
Abstract
We propose assessing quality values of Wikipedia articles using implicit positive and negative ratings. This work investigates incorporating signals from user behavior into quality estimation.
- IC36
Good Quality Complementary Information for Multilingual Wikipedia
Yu Suzuki, Yuya Fujiwara, Yukio Konishi, Akiyo Nadamoto
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
- 自然言語処理Natural Language Processing
Web Information System Engineering (WISE 2012), Springer Lecture Notes in Computer Science, pp. 185-198, 2012
概要
多言語Wikipediaに対して良質な補完情報を提供する手法を検討した。他言語の記述から有用かつ品質の高い情報を選び出すことを目指した。
Abstract
We investigate providing good-quality complementary information for multilingual Wikipedia. This work aims to select useful and high-quality information from descriptions in other languages.
- IC37
Extracting Difference Information from Multilingual Wikipedia
Yuya Fujiwara, Yu Suzuki, Yukio Konishi, Akiyo Nadamoto
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
- 自然言語処理Natural Language Processing
Asia-Pacific Web Conference (APWeb 2012), Springer Lecture Notes in Computer Science, pp. 496-503, 2012
概要
多言語Wikipediaから差分情報を抽出する手法を提案した。言語間の記述の違いを比較し、補完や品質向上に役立つ情報を得ることを検討した。
Abstract
We propose extracting difference information from multilingual Wikipedia. This work investigates comparing cross-lingual description differences to obtain information useful for completion and quality improvement.
- IC38
Mutual Evaluation of Editors and Texts for Assessing Quality of Wikipedia Articles
Yu Suzuki, Masatoshi Yoshikawa
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
Proceedings of the 8th International Symposium on Wikis and Open Collaboration (WikiSym 2012), Online, 2012
概要
編集者とテキストの相互評価によりWikipedia記事の品質を評価する手法を提案した。編集者と記事の信頼性を同時に見積もる枠組みを検討した。
Abstract
We propose mutual evaluation of editors and texts for assessing quality of Wikipedia articles. This work investigates a framework that jointly estimates the reliability of editors and articles.
- IC39
Processing All k-Nearest Neighbor Queries in Hadoop
Takuya Yokoyama, Yoshiharu Ishikawa, Yu Suzuki
- 機械学習Machine Learning
Web-Age Information Management (WAIM 2012), Springer Lecture Notes in Computer Science 7418, pp. 346-351, 2012
概要
Hadoop環境において全k近傍問合せを処理する手法を提案した。大規模データに対する近傍検索を分散処理で効率化する枠組みを検討した。
Abstract
We propose processing all k-nearest neighbor queries in Hadoop. This work investigates a framework for efficiently performing neighborhood search on large-scale data via distributed processing.
- IC40
Extracting Lack of Information on Wikipedia by Comparing Multilingual Articles
Yuya Fujiwara, Yukio Konishi, Yu Suzuki, Akiyo Nadamoto
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proc. International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS 2012), pp. 395-398, 2012
概要
多言語記事を比較してWikipedia上の情報欠落を抽出する手法を提案した。言語間差分に基づき不足している記述を発見することを検討した。
Abstract
We propose extracting lack of information on Wikipedia by comparing multilingual articles. This work investigates discovering missing descriptions based on cross-lingual differences.
- IC41
QualityRank: Assessing Quality of Wikipedia Articles by Mutually Evaluating Editors and Text
Yu Suzuki, Masatoshi Yoshikawa
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
Proceedings of the 23rd ACM Conference on Hypertext and Social Media (HT 2012), pp. 307-308, 2012
概要
編集者とテキストを相互に評価するQualityRankにより、Wikipedia記事の品質を評価する手法を提案した。ランキングに基づく記事品質推定の枠組みを示した。
Abstract
We propose QualityRank, which assesses quality of Wikipedia articles by mutually evaluating editors and text. This work presents a ranking-based framework for article quality estimation.
- IC42
Gist of a Thread in Social Network Services based on Credibility of Wikipedia
Akiyo Nadamoto, Yu Suzuki, Takeshi Abekawa
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
Proceedings of the 44th Annual Hawaii International Conference on System Services (HICSS 2011), pp. 1-10, 2011
概要
Wikipediaの信頼度に基づき、ソーシャルネットワークサービス上のスレッドの要旨を抽出する手法を検討した。信頼できる情報源と対応づけながら議論の要点を把握することを目指した。
Abstract
We investigate extracting the gist of a thread in social network services based on credibility of Wikipedia. This work aims to grasp discussion points while aligning them with trustworthy sources.
- IC43
Credibility Assessment using Wikipedia for Messages on Social Network Services
Yu Suzuki, Akiyo Nadamoto
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
Proceedings of IEEE International Conference on Social Computing and its Applications (SCA 2011), pp. 887-894, 2011
概要
ソーシャルネットワークサービス上のメッセージに対し、Wikipediaを用いて信頼度を評価する手法を提案した。百科事典知識を根拠として投稿の信頼性を見積もることを検討した。
Abstract
We propose credibility assessment using Wikipedia for messages on social network services. This work investigates estimating post reliability with encyclopedic knowledge as evidence.
- IC44
An Assessment of Credibility for Message Streams on Microblogs
Yu Suzuki
- ソーシャルメディア解析と災害情報Social Media & Disaster Information
- 情報の質の評価Information Quality Assessment
Proceedings of the 5th International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing (3PGCIC), IEEE CS Press, Hakata, Japan, pp. CDROM, 2010
概要
マイクロブログ上のメッセージストリームに対する信頼度評価手法を提案した。連続する投稿群の信頼性を総合的に見積もる枠組みを検討した。
Abstract
We propose an assessment of credibility for message streams on microblogs. This work investigates a framework for comprehensively estimating reliability of sequences of posts.
- IC45
A Content-based Image Retrieval Method based on TFIDF-based Weighting Scheme
Yu Suzuki, Masahiro Mitsukawa, Kyoji Kawagoe
- 機械学習Machine Learning
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proceedings of the 2nd International Workshop on Multimedia Data Mining (MDMM 2008) in conjunction with the 19th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2008), pp. 112-117, 2008
概要
TF-IDFに基づく重み付けを用いたコンテンツベース画像検索手法を提案した。テキスト検索の考え方を画像特徴に適用し、関連画像の検索を検討した。
Abstract
We propose a content-based image retrieval method based on a TF-IDF weighting scheme. This work investigates applying ideas from text retrieval to image features for finding related images.
- IC46
A Music Retrieval System based on Distribution of Feature Segments
Kazuhisa Ono, Yu Suzuki, Kyoji Kawagoe
- 機械学習Machine Learning
Proceedings of the 4th International Workshop on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR2008) in conjunction with IEEE International Symposium on Multimedia (ISM 2008), pp. 613-618, 2008
概要
特徴セグメントの分布に基づく楽曲検索システムを提案した。楽曲内の局所的特徴の現れ方を用いて類似楽曲を検索する枠組みを検討した。
Abstract
We propose a music retrieval system based on the distribution of feature segments. This work investigates searching for similar music using how local features appear within a piece.
- IC47
A Similarity Search of Trajectory Data using Textual Information Retrieval Techniques
Yu Suzuki, Jun Ishizuka, Kyoji Kawagoe
- 機械学習Machine Learning
- 自然言語処理Natural Language Processing
Database Systems for Advanced Applications (DASFAA 2008), Springer Lecture Notes in Computer Science, pp. 627-634, 2008
概要
テキスト情報検索技術を用いた軌跡データの類似検索手法を提案した。移動軌跡を検索可能な表現に写像し、類似パターンを見つけることを検討した。
Abstract
We propose a similarity search of trajectory data using textual information retrieval techniques. This work investigates mapping movement trajectories into searchable representations to find similar patterns.
- IC48
An XML Fragment Retrieval Method with Image and Text using Textual Information Retrieval Techniques
Yu Suzuki, Masahiro Mitsukawa, Kenji Hatano, Toshiyuki Shimizu, Jun Miyazaki, Hiroko Kinutani
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proceedings of INEX 2007, pp. 433-435, 2007
概要
画像とテキストを対象に、テキスト情報検索技術を用いたXMLフラグメント検索手法を提案した。マルチメディアを含むXML文書から関連部分を取り出すことを検討した。
Abstract
We propose an XML fragment retrieval method with image and text using textual information retrieval techniques. This work investigates extracting relevant parts from multimedia-containing XML documents.
IC48 - IC49
Ranking and Presenting Search Results in an RDB-based XML Search Engine
Kenji Hatano, Toshiyuki Shimizu, Jun Miyazaki, Yu Suzuki, Hiroko Kinutani, Masatoshi Yoshikawa
- 自然言語処理Natural Language Processing
Pre-Proceedings of INEX 2007, pp. 156-169, 2007
概要
RDBベースのXML検索エンジンにおける検索結果のランキングと提示手法を提案した。構造化文書検索の結果を分かりやすく順序付け・表示することを検討した。
Abstract
We propose ranking and presenting search results in an RDB-based XML search engine. This work investigates ordering and displaying structured-document search results in an understandable way.
IC49 - IC50
An Automatic Page Link Generation Method based on users Behaviour
Yu Suzuki, Keigo Nakatani, Kyoji Kawagoe
- 機械学習Machine Learning
- 自然言語処理Natural Language Processing
IEEE International Workshop on Web Personalization, Recommender Systems and Intelligent User Interfaces (WPRSIUI '07) in conjunction with International Conference on Data Engineering (ICDE 2007), pp. 826-834, 2007
概要
利用者の行動に基づいてページリンクを自動生成する手法を提案した。閲覧や遷移の履歴から有用なリンクを発見し提示することを検討した。
Abstract
We propose an automatic page link generation method based on users’ behavior. This work investigates discovering and presenting useful links from browsing and transition histories.
- IC51
Grid Representation for Efficient Similarity Search in Time Series Databases
Guifang Duan, Yu Suzuki, Kyoji Kawagoe
- 機械学習Machine Learning
International Special Workshop on Databases for Next-Generation Researchers (SWOD 2006) in conjunction with International Conference on Data Engineering (ICDE 2006), pp. 64-70, 2006
概要
時系列データベースにおける効率的な類似検索のためのグリッド表現を提案した。空間的な索引付けにより類似時系列の検索を高速化することを検討した。
Abstract
We propose a grid representation for efficient similarity search in time series databases. This work investigates speeding up similar time series retrieval through spatial indexing.
- IC52
New Time Series Data Representation ESAX for Financial Applications
Battuguldur Lkhagva, Yu Suzuki, Kyoji Kawagoe
- 機械学習Machine Learning
International Special Workshop on Databases for Next-Generation Researchers (SWOD 2006) in conjunction with International Conference on Data Engineering (ICDE 2006), pp. 17-22, 2006
概要
金融応用向けの新しい時系列データ表現ESAXを提案した。効率的な解析や検索を可能にする時系列の符号化手法を検討した。
Abstract
We propose ESAX, a new time series data representation for financial applications. This work investigates encoding methods that enable efficient analysis and search of time series.
- IC53
An Implementation of High-Speed and High-Precision XML Information Retrieval System on Relational Databases
Kei Fujimoto, Toshiyuki Shimizu, Kenji Hatano, Yu Suzuki, Toshiyuki Amagasa, Hiroko Kinutani, Masatoshi Yoshikawa
- 自然言語処理Natural Language Processing
INEX 2005 Workshop Proceedings, pp. 199, 2005
概要
リレーショナルデータベース上で高速かつ高精度なXML情報検索システムを実装した手法を提案した。構造化文書検索をRDB上で効率的に実現することを検討した。
Abstract
We propose an implementation of a high-speed and high-precision XML information retrieval system on relational databases. This work investigates realizing structured document search efficiently on RDBs.
- IC54
InfoPrint: A View of Retrieval Results for Image Retrieval System
Yu Suzuki, Yuki Namikawa, Kyoji Kawagoe
- 機械学習Machine Learning
International Workshop on Cyberspace Technologies and Societies (IWCTS2005) in conjunction with The 2005 International Symposium on Applications and the Internet (SAINT2005), Trento, Italy, pp. 138-147, 2005
概要
画像検索システムのための検索結果提示手法InfoPrintを提案した。利用者が結果を把握しやすい可視化・表示方法を検討した。
Abstract
We propose InfoPrint, a view of retrieval results for an image retrieval system. This work investigates visualization and presentation methods that help users understand search results.
IC54 - IC55
A Relevant Score Normalization Method Using Shannon's Information Measure
Yu Suzuki, Kenji Hatano, Masatoshi Yoshikawa, Shunsuke Uemura, Kyoji Kawagoe
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proc. International Conference on Asian Digital Libraries (ICADL 2005), pp. 311-316, 2005
概要
シャノンの情報量を用いた関連スコア正規化手法を提案した。異種検索システム間でスコアを比較可能にする正規化を検討した。
Abstract
We propose a relevant score normalization method using Shannon’s information measure. This work investigates normalization that makes scores comparable across heterogeneous search systems.
- IC56
Normalization of Target Fluorescence using Reference Fluorescent for cDNA Microarray Method
Yu Suzuki, Kenji Hatano, Shigehiko Kanaya, Shunsuke Uemura
- 機械学習Machine Learning
The 14th International Conference on Genome Informatics (GIW2003), pp. 338-339, 2003
概要
cDNAマイクロアレイ法において、参照蛍光を用いてターゲット蛍光を正規化する手法を提案した。計測値のばらつきを抑え、比較可能な発現データを得ることを検討した。
Abstract
We propose normalization of target fluorescence using reference fluorescence for the cDNA microarray method. This work investigates reducing measurement variation to obtain comparable expression data.
IC56 - IC57
Extraction and Integration of XML Document Features on Wireless Environment
Yu Suzuki, Masaki Takano, Kenji Hatano, Masatoshi Yoshikawa, Shunsuke Uemura
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proceedings of the 1st International Workshop on Wireless Information Systems (WIS-2002) in conjunction with the 4th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS-2002), pp. 82-93, 2002
概要
無線環境においてXML文書の特徴を抽出・統合する手法を提案した。制約のある通信環境でも文書特徴を効率的に扱う枠組みを検討した。
Abstract
We propose extraction and integration of XML document features on a wireless environment. This work investigates a framework for efficiently handling document features under constrained communication settings.
IC57 - IC58
A Unified Retrieval Method of Multimedia Documents
Yu Suzuki, Kenji Hatano, Masatoshi Yoshikawa, Shunsuke Uemura
- 自然言語処理Natural Language Processing
Proceedings of the 7th International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA 2001), pp. 166-167, 2001
概要
マルチメディア文書に対する統一的な検索手法を提案した。複数メディアを含む文書を横断的に扱う検索枠組みを検討した。
Abstract
We propose a unified retrieval method for multimedia documents. This work investigates a search framework that handles documents containing multiple media in an integrated manner.
単行本・書籍
Books
- B01
テキストデータマネジメント 前処理から分析へ★ 分担執筆
波多野賢治, 天笠俊之, 鈴木優, 宮崎純, 楠和馬
- 自然言語処理Natural Language Processing
2022, pp. 242
概要
テキストデータの前処理から分析までの一連の流れを体系的に解説した書籍である。テキストデータマネジメントに必要な基礎技術と実践的な手法を整理して示している。
Abstract
This book systematically explains the pipeline from preprocessing to analysis of text data. It organizes fundamental techniques and practical methods required for text data management.
B01 - B02
シンギュラリティ:限界突破を目指した最先端研究★ 総ページ数324ページ
NAIST-IS書籍出版委員会, 中村哲, 戸田智基, 鈴木優
- 機械学習Machine Learning
- 自然言語処理Natural Language Processing
2016
概要
シンギュラリティや限界突破を目指す最先端研究を紹介する書籍である。情報科学を中心とした先端的な取り組みを幅広く概観している。
Abstract
This book introduces cutting-edge research aimed at singularity and breakthroughs beyond current limits. It broadly surveys advanced efforts centered on information science.
B02 - B03
情報検索のためのユーザーインタフェース★ 分担執筆
田中克己, 角谷和俊 (監訳), 大島裕明, 岡本真, 加藤誠, 北山大輔, 山本岳洋, 小林竜己, 是津耕司, 山本祐輔, 中島伸介, 宮森恒, 鈴木優, 中村聡史 (翻訳)
- 自然言語処理Natural Language Processing
2011, pp. 415
概要
情報検索におけるユーザーインタフェースに関する書籍の翻訳・分担執筆である。検索システムの利用者体験とインタフェース設計に関する知見を整理している。
Abstract
This is a Japanese translation and co-authored contribution on user interfaces for information retrieval. It organizes knowledge on user experience and interface design for search systems.
B03
その他
Other
- O01
客観的基準に基づくアノテーションによるLLM社会的バイアス検知
藤田将豪, 鈴木優
- 大規模言語モデルLarge Language Models
- 自然言語処理Natural Language Processing
東海関西データベースワークショップ, 2025
概要
客観的な基準に基づくアノテーションにより、大規模言語モデルに含まれる社会的バイアスを検知する手法を検討した。一貫した評価規準を導入することで、バイアスの有無をより安定して判定することを目指した。
Abstract
We investigate detecting social bias in large language models through annotation based on objective criteria. By introducing consistent evaluation standards, this work aims to judge the presence of bias more stably.
O01 - O02
RAGにおける局所的と全域的な質問の判別
藤田将豪, 鈴木優
- 大規模言語モデルLarge Language Models
- 自然言語処理Natural Language Processing
東海関西データベースワークショップ, 2024
概要
検索拡張生成（RAG）において、局所的な質問と全域的な質問を判別する手法を検討した。質問の性質に応じた検索・生成戦略の切り替えを支援することを目的とした。
Abstract
We investigate discriminating local questions from global questions in retrieval-augmented generation (RAG). This work aims to support switching retrieval and generation strategies according to the nature of each question.
O02