2021/06/25 更新

写真b

マサダ トモナリ
正田 備也
MASADA Tomonari
*大学が定期的に情報更新している項目(その他は、researchmapの登録情報を転載)
所属*
人工知能科学研究科 人工知能科学専攻修士課程
経済学部 経済学科
職名*
教授
学位
学士(理学) ( 東京大学 ) / 博士(情報理工学) ( 東京大学 ) / 修士(理学) ( 東京大学 ) / 修士(学術) ( 東京大学 )
研究テーマ*
  • トピックモデルというベイズ的な確率モデルを使って、膨大なテキストデータに埋もれている多様な話題を見つけ出す研究をしている。センサーデータなどテキスト以外のデータについても、それらに合った確率モデルを考えて、特徴的な変化や規則的なパターンを見つけ出す研究もしている。【略歴】長崎大学大学院工学研究科情報工学コース准教授を経て現職。博士(情報理工学:東京大学),修士(学術:東京大学)。修士(理学:東京大学)。2005年情報処理学会論文賞受賞.

  • 研究キーワード
  • 機械学習

  • テキストマイニング

  • データマイニング

  • 確率モデル

  • 学内職務経歴*
    • 2020年4月 - 現在 
      人工知能科学研究科   人工知能科学専攻修士課程   教授
    • 2020年4月 - 現在 
      経済学部   経済学科   教授
     

    研究分野

    • 情報通信 / 情報学基礎論

    • 情報通信 / 知能情報学

    • 情報通信 / データベース

    経歴

    • 2020年4月 - 現在 
      立教大学大学院 人工知能科学研究科   教授

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    • 2012年4月 - 2020年3月 
      長崎大学   大学院工学研究科   准教授

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      国名:日本国

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    • 2008年 - 2012年 
      長崎大学工学部電気情報工学講座 助教

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    • 2008年 - 2012年 
      Assistant Professor,Electrical and Electronic ,Faculty of Engineering,Nagasaki University

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    • 2007年 - 2008年 
      長崎大学工学部情報システム工学科 助教

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    • 2007年 - 2008年 
      Assistant Professor,Computer and Information Sciences,Faculty of Engineering,Nagasaki University

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    • 1999年10月 - 2001年9月 
      富士写真光機株式会社 職員(技術系)   光学設計部

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    • 1999年 - 2001年 
      Engineering Staff

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    学歴

    • - 2004年 
      東京大学   情報理工学系研究科   電子情報学専攻

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      国名: 日本国

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    • - 1999年 
      東京大学   総合文化研究科   広域科学専攻

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      国名: 日本国

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    • - 1995年 
      東京大学   理学系研究科   情報科学専攻

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      国名: 日本国

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    • - 1993年 
      東京大学   理学部   情報科学科

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      国名: 日本国

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    受賞

    • 2020年2月  
      九州半導体・エレクトロニクスイノベーション協議会  令和元年度 第二回「SIIQ技術大賞」 金賞 
       
      正田備也

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    • 2018年5月  
      Science and Engineering Institute  Best Oral Presentation  Document Modeling with Implicit Approximate Posterior Distributions
       
      正田 備也

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    • 2011年6月  
      INSTICC  Best Paper Award  DOCUMENTS AS A BAG OF MAXIMAL SUBSTRINGS - An Unsupervised Feature Extraction for Document Clustering

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    • 2006年  
      情報処理学会論文賞 

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      受賞国:日本国

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    • 2003年  
      DEWS優秀プレゼンテーション賞 

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      受賞国:日本国

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    論文

    • Myanmar Text-to-Speech System based on Tacotron-2.

      Yuzana Win, Tomonari Masada

          578 - 583   2020年

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      掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

      DOI: 10.1109/ICTC49870.2020.9289599

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      その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ictc/ictc2020.html#WinM20

    • Myanmar Text-to-Speech System based on Tacotron (End-to-End Generative Model).

      Yuzana Win, Htoo Pyae Lwin, Tomonari Masada

          572 - 577   2020年

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      掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

      DOI: 10.1109/ICTC49870.2020.9289277

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      その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ictc/ictc2020.html#WinLM20

    • Context-Dependent Token-Wise Variational Autoencoder for Topic Modeling. 査読有り

      Tomonari Masada

          35 - 47   2019年

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      掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

      DOI: 10.1007/978-3-030-51253-8_6

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      その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icwe/icwe2019w.html#Masada19

    • Difference between Similars: A Novel Method to Use Topic Models for Sensor Data Analysis. 査読有り

      Tomonari Masada, Takumi Eguchi, Daisuke Hamaguchi

          391 - 398   2019年

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      掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

      DOI: 10.1109/ICDMW.2019.00064

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      その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdm/icdm2019w.html#MasadaEH19

    • Mini-Batch Variational Inference for Time-Aware Topic Modeling. 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu

      PRICAI 2018: Trends in Artificial Intelligence - 15th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Nanjing, China, August 28-31, 2018, Proceedings, Part II   156 - 164   2018年

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      担当区分:筆頭著者   出版者・発行元:Springer  

      DOI: 10.1007/978-3-319-97310-4_18

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    • LDA-Based Scoring of Sequences Generated by RNN for Automatic Tanka Composition 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu

      Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)10862   395 - 402   2018年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Springer Verlag  

      This paper proposes a method of scoring sequences generated by recurrent neural network (RNN) for automatic Tanka composition. Our method gives sequences a score based on topic assignments provided by latent Dirichlet allocation (LDA). When many word tokens in a sequence are assigned to the same topic, we give the sequence a high score. While a scoring of sequences can also be achieved by using RNN output probabilities, the sequences having large probabilities are likely to share much the same subsequences and thus are doomed to be deprived of diversity. The experimental results, where we scored Japanese Tanka poems generated by RNN, show that the top-ranked sequences selected by our method were likely to contain a wider variety of subsequences than those selected by RNN output probabilities.

      DOI: 10.1007/978-3-319-93713-7_33

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    • Document Modeling with Implicit Approximate Posterior Distributions. 査読有り

      Tomonari Masada

      Proceedings of the International Conference on Data Processing and Applications, ICDPA 2018, Guangdong, China, May 12-14, 2018   45 - 48   2018年

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      出版者・発行元:ACM  

      DOI: 10.1145/3224207.3224214

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    • Adversarial Learning for Topic Models. 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu

      Advanced Data Mining and Applications - 14th International Conference, ADMA 2018, Nanjing, China, November 16-18, 2018, Proceedings   292 - 302   2018年

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      出版者・発行元:Springer  

      DOI: 10.1007/978-3-030-05090-0_25

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    • Estimating Word probabilities with neural networks in latent dirichlet allocation 査読有り

      Tomonari Masada

      Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)10526   129 - 137   2017年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Springer Verlag  

      This paper proposes a new method for estimating the word probabilities in latent Dirichlet allocation (LDA). LDA uses a Dirichlet distribution as the prior for the per-document topic discrete distributions. While another Dirichlet prior can be introduced for the per-topic word discrete distributions, point estimations may lead to a better evaluation result, e.g. in terms of test perplexity. This paper proposes a method for the point estimation of the per-topic word probabilities in LDA by using multilayer perceptron (MLP). Our point estimation is performed in an online manner by mini-batch gradient ascent. We compared our method to the baseline method using a perceptron with no hidden layers and also to the collapsed Gibbs sampling (CGS). The evaluation experiment showed that the test perplexity of CGS could not be improved in almost all cases. However, there certainly were situations where our method achieved a better perplexity than the baseline. We also discuss a usage of our method as word embedding.

      DOI: 10.1007/978-3-319-67274-8_12

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    • Exploring OOV Words from Myanmar Text Using Maximal Substrings 査読有り

      Yuzana Win, Tomonari Masada

      PROCEEDINGS 2016 5TH IIAI INTERNATIONAL CONGRESS ON ADVANCED APPLIED INFORMATICS IIAI-AAI 2016   657 - 663   2016年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:IEEE  

      This paper proposes a method for exploring out-of-vocabulary (OOV) words from Myanmar text by using maximal substrings. Our main purpose is to find OOV words that can be added into the Myanmar dictionary. The outcome of our method are new compound words that do not exist in the Myanmar dictionary. Our method consists of two steps. In the first step, we extract maximal substrings, i.e., the substrings whose number of occurrences are decreased only after appending a character before or after them, from Myanmar news articles. In the second step, we make the post processing of maximal substrings, because the results obtained by maximal substrings contain noisy characters. Our post-processing is threefold. First, we reduce the number of maximal substrings. Second, we remove maximal substrings whose prefixes and suffixes are meaningless characters. Third, we find OOV words that are the substrings consisting of the two words from the existing dictionary. Consequently, we obtain the substrings as candidates of new compound words that can be inserted into the existing Myanmar dictionary after being scrutinized by native speakers. We evaluate the accuracy of new compound words by using the subjective perspective. It is found that our results do seem promising. We appeal that new compound words obtained by our method are useful for expressing the words as a single unit of meaning that can be utilized in Myanmar text effectively.

      DOI: 10.1109/IIAI-AAI.2016.73

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      その他リンク: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/iiaiaai/iiaiaai2016.html#conf/iiaiaai/WinM16

    • Extraction of Proper Names from Myanmar Text Using Latent Dirichlet Allocation 査読有り

      Yuzana Win, Tomonari Masada

      2016 CONFERENCE ON TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (TAAI)   96 - 103   2016年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:IEEE  

      This paper proposes a method for proper names extraction from Myanmar text by using latent Dirichlet allocation (LDA). Our method aims to extract proper names that provide important information on the contents of Myanmar text. Our method consists of two steps. In the first step, we extract topic words from Myanmar news articles by using LDA. In the second step, we make a post-processing, because the resulting topic words contain some noisy words. Our post-processing, first of all, eliminates the topic words whose prefixes are Myanmar digits and suffixes are noun and verb particles. We then remove the duplicate words and discard the topic words that are contained in the existing dictionary. Consequently, we obtain the words as candidate of proper names, namely personal names, geographical names, unique object names, organization names, single event names, and so on. The evaluation is performed both from the subjective and quantitative perspectives. From the subjective perspective, we compare the accuracy of proper names extracted by our method with those extracted by latent semantic indexing (LSI) and rule-based method. It is shown that both LSI and our method can improve the accuracy of those obtained by rule-based method. However, our method can provide more interesting proper names than LSI. From the quantitative perspective, we use the extracted proper names as additional features in K-means clustering. The experimental results show that the document clusters given by our method are better than those given by LSI and rule-based method in precision, recall and F-score.

      DOI: 10.1109/TAAI.2016.7880176

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    • A Simple Stochastic Gradient Variational Bayes for Latent Dirichlet Allocation 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu

      COMPUTATIONAL SCIENCE AND ITS APPLICATIONS - ICCSA 2016, PT IV9789   232 - 245   2016年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:SPRINGER INT PUBLISHING AG  

      This paper proposes a new inference for the latent Dirichlet allocation (LDA) [4]. Our proposal is an instance of the stochastic gradient variational Bayes (SGVB) [9,13]. SGVB is a general framework for devising posterior inferences for Bayesian probabilistic models. Our aim is to show the effectiveness of SGVB by presenting an example of SGVB-type inference for LDA, the best-known Bayesian model in text mining. The inference proposed in this paper is easy to implement from scratch. A special feature of the proposed inference is that the logistic normal distribution is used to approximate the true posterior. This is counterintuitive, because we obtain the Dirichlet distribution by taking the functional derivative when we lower bound the log evidence of LDA after applying a mean field approximation. However, our experiment showed that the proposed inference gave a better predictive performance in terms of test set perplexity than the inference using the Dirichlet distribution for posterior approximation. While the logistic normal is more complicated than the Dirichlet, SGVB makes the manipulation of the expectations with respect to the posterior relatively easy. The proposed inference was better even than the collapsed Gibbs sampling [6] for not all but many settings consulted in our experiment. It must be worthwhile future work to devise a new inference based on SGVB also for other Bayesian models.

      DOI: 10.1007/978-3-319-42089-9_17

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    • A simple stochastic gradient variational bayes for the correlated topic model 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu

      Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)9932   424 - 428   2016年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Springer Verlag  

      This paper proposes a new inference for the correlated topic model (CTM) [3]. CTM is an extension of LDA [4] for modeling correlations among latent topics. The proposed inference is an instance of the stochastic gradient variational Bayes (SGVB) [7,8]. By constructing the inference network with the diagonal logistic normal distribution, we achieve a simple inference. Especially, there is no need to invert the covariance matrix explicitly. We performed a comparison with LDA in terms of predictive perplexity. The two inferences for LDA are considered: the collapsed Gibbs sampling (CGS) [5] and the collapsed variational Bayes with a zero-order Taylor expansion approximation (CVB0) [1]. While CVB0 for LDA gave the best result, the proposed inference achieved the perplexities comparable with those of CGS for LDA.

      DOI: 10.1007/978-3-319-45817-5_39

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    • Heuristic Pretraining for Topic Models 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu

      CURRENT APPROACHES IN APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE9101   351 - 360   2015年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:SPRINGER-VERLAG BERLIN  

      This paper provides a heuristic pretraining for topic models. While we consider latent Dirichlet allocation (LDA) here, our pretraining can be applied to other topic models. Basically, we use collapsed Gibbs sampling (CGS) to update the latent variables. However, after every iteration of CGS, we regard the latent variables as observable and construct another LDA over them, which we call LDA over LDA (LoL). We then perform the following two types of updates: the update of the latent variables in LoL by CGS and the update of the latent variables in LDA based on the result of the preceding update of the latent variables in LoL. We perform one iteration of CGS for LDA and the above two types of updates alternately only for a small, earlier part of the inference. That is, the proposed method is used as a pretraining. The pretraining stage is followed by the usual iterations of CGS for LDA. The evaluation experiment shows that our pretraining can improve test set perplexity.

      DOI: 10.1007/978-3-319-19066-2_34

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    • Traffic Speed Data Investigation with Hierarchical Modeling 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu

      FUTURE DATA AND SECURITY ENGINEERING, FDSE 20159446   123 - 134   2015年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:SPRINGER INT PUBLISHING AG  

      This paper presents a novel topic model for traffic speed analysis in the urban environment. Our topic model is special in that the parameters for encoding the following two domain-specific aspects of traffic speeds are introduced. First, traffic speeds are measured by the sensors each having a fixed location. Therefore, it is likely that similar measurements will be given by the sensors located close to each other. Second, traffic speeds show a 24-hour periodicity. Therefore, it is likely that similar measurements will be given at the same time point on different days. We model these two aspects with Gaussian process priors and make topic probabilities location-and time-dependent. In this manner, our model utilizes the metadata of the traffic speed data. We offer a slice sampling to achieve less approximation than variational Bayesian inferences. We present an experimental result where we use the traffic speed data provided by New York City.

      DOI: 10.1007/978-3-319-26135-5_10

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    • Exploring Technical Phrase Frames from Research Paper Titles 査読有り

      Yuzana Win, Tomonari Masada

      2015 IEEE 29TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED INFORMATION NETWORKING AND APPLICATIONS WORKSHOPS WAINA 2015   558 - 563   2015年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:IEEE  

      This paper proposes a method for exploring technical phrase frames by extracting word n-grams that match our information needs and interests from research paper titles. Technical phrase frames, the outcome of our method, are phrases with wildcards that may be substituted for any technical term. Our method, first of all, extracts word trigrams from research paper titles and constructs a co-occurrence graph of the trigrams. Even by simply applying PageRank algorithm to the co-occurrence graph, we obtain the trigrams that can be regarded as technical keyphrases at the higher ranks in terms of PageRank score. In contrast, our method assigns weights to the edges of the co-occurrence graph based on Jaccard similarity between trigrams and then apply weighted PageRank algorithm. Consequently, we obtain widely different but more interesting results. While the top-ranked trigrams obtained by unweighted PageRank have just a self-contained meaning, those obtained by our method are technical phrase frames, i.e., a word sequence that forms a complete technical phrase only after putting a technical word (or words) before or/and after it. We claim that our method is a useful tool for discovering important phraseological patterns, which can expand query keywords for improving information retrieval performance and can also work as candidate phrasings in technical writing to make our research papers attractive.

      DOI: 10.1109/WAINA.2015.37

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    • ChronoSAGE: Diversifying Topic Modeling Chronologically 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu

      WEB-AGE INFORMATION MANAGEMENT, WAIM 20148485   476 - 479   2014年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:SPRINGER-VERLAG BERLIN  

      This paper provides an application of sparse additive generative models (SAGE) for temporal topic analysis. In our model, called ChronoSAGE, topic modeling results are diversified chronologically by using document timestamps. That is, word tokens are generated not only in a topic-specific manner, but also in a time-specific manner. We firstly compare ChronoSAGE with latent Dirichlet allocation (LDA) in terms of pointwise mutual information to show its practical effectiveness. We secondly give an example of time-differentiated topics, obtained by ChronoSAGE as word lists, to show its usefulness in trend detection.

      DOI: 10.1007/978-3-319-08010-9_51

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    • A topic model for traffic speed data analysis 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu

      Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)8482 ( 2 ) 68 - 77   2014年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Springer Verlag  

      We propose a probabilistic model for traffic speed data. Our model inherits two key features from latent Dirichlet allocation (LDA). Firstly, unlike e.g. stock market data, lack of data is often perceived for traffic speed data due to unexpected failure of sensors or networks. Therefore, we regard speed data not as a time series, but as an unordered multiset in the same way as LDA regards documents not as a sequence, but as a bag of words. This also enables us to analyze co-occurrence patterns of speed data regardless of their positions along the time axis. Secondly, we regard a daily set of speed data gathered from the same sensor as a document and model it not with a single distribution, but with a mixture of distributions as in LDA. While each such distribution is called topic in LDA, we call it patch to remove text-mining connotation and name our model Patchy. This approach enables us to model speed co-occurrence patterns effectively. However, speed data are non-negative real. Therefore, we use Gamma distributions in place of multinomial distributions. Due to these two features, Patchy can reveal context dependency of traffic speed data. For example, a 60 mph observed on Sunday can be assigned to a patch different from that to which a 60 mph on Wednesday is assigned. We evaluate this context dependency through a binary classification task, where test data are classified as either weekday data or not. We use real traffic speed data provided by New York City and compare Patchy with the baseline method, where a simpler data model is applied. © 2014 Springer International Publishing Switzerland.

      DOI: 10.1007/978-3-319-07467-2_8

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    • Explaining Prices by Linking Data: A Pilot Study on Spatial Regression Analysis of Apartment Rents 査読有り

      Bin Shen, Tomonari Masada

      2014 IEEE 3RD GLOBAL CONFERENCE ON CONSUMER ELECTRONICS (GCCE)   188 - 189   2014年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:IEEE  

      This paper reports a pilot study where we link different types of data for explaining prices. In this study, we link the apartment rent data with the publicly accessible location data of landmarks like supermarkets, hospitals, etc. We apply the regression analysis to find the most important factor determining the apartment rents. We claim that the results of this type of spatial data mining can enhance the user experience in the apartment search system, because we can indicate a rationale behind pricing as additional information to users and thus can make them more confident in their choices.

      DOI: 10.1109/GCCE.2014.7031088

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    • Collaborator Recommendation for Isolated Researchers 査読有り

      Tin Huynh, Atsuhiro Takasu, Tomonari Masada, Kiem Hoang

      2014 28TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED INFORMATION NETWORKING AND APPLICATIONS WORKSHOPS (WAINA)   639 - 644   2014年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:IEEE  

      Successful research collaborations may facilitate major outcomes in science and their applications. Thus, identifying effective collaborators may be a key factor that affects success. However, it is very difficult to identify potential collaborators and it is particularly difficult for young researchers who have less knowledge about other researchers and experts in their research domain. This study introduces and defines the problem of collaborator recommendation for 'isolated' researchers who have no links with others in coauthor networks. Existing approaches such as link-based and content-based methods may not be suitable for isolated researchers because of their lack of links and content information. Thus, we propose a new approach that uses additional information as new features to make recommendations, i.e., the strength of the relationship between organizations, the importance rating, and the activity scores of researchers. We also propose a new method for evaluating the quality of collaborator recommendations. We performed experiments by crawling publications from the Microsoft Academic Search website. The metadata were extracted from these publications, including the year, authors, organizational affiliations of authors, citations, and references. The metadata from publications between 2001 and 2005 were used as the training data while those from 2006 to 2011 were used for validation. The experimental results demonstrated the effectiveness and efficiency of our proposed approach.

      DOI: 10.1109/WAINA.2014.105

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    • Trimming prototypes of handwritten digit images with subset infinite relational model 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu

      Lecture Notes in Electrical Engineering240   129 - 134   2013年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Springer  

      We propose a new probabilistic model for constructing efficient prototypes of handwritten digit images. We assume that all digit images are of the same size and obtain one color histogram for each pixel by counting the number of occurrences of each color over multiple images. For example, when we conduct the counting over the images of digit "5", we obtain a set of histograms as a prototype of digit "5". After normalizing each histogram to a probability distribution, we can classify an unknown digit image by multiplying probabilities of the colors appearing at each pixel of the unknown image. We regard this method as the baseline and compare it with a method using our probabilistic model called Multinomialized Subset Infinite Relational Model (MSIRM), which gives a prototype, where color histograms are clustered column- and row-wise. The number of clusters is adjusted flexibly with Chinese restaurant process. Further, MSIRM can detect irrelevant columns and rows. An experiment, comparing our method with the baseline and also with a method using Dirichlet process mixture, revealed that MSIRM could neatly detect irrelevant columns and rows at peripheral part of digit images. That is, MSIRM could "trim" irrelevant part. By utilizing this trimming, we could speed up classification of unknown images. © 2013 Springer Science+Business Media Dordrecht(Outside the USA).

      DOI: 10.1007/978-94-007-6738-6_16

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    • A revised inference for correlated topic model 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu

      Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)7952 ( 2 ) 445 - 454   2013年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Springer  

      In this paper, we provide a revised inference for correlated topic model (CTM) [3]. CTM is proposed by Blei et al. for modeling correlations among latent topics more expressively than latent Dirichlet allocation (LDA) [2] and has been attracting attention of researchers. However, we have found that the variational inference of the original paper is unstable due to almost-singularity of the covariance matrix when the number of topics is large. This means that we may be reluctant to use CTM for analyzing a large document set, which may cover a rich diversity of topics. Therefore, we revise the inference and improve its quality. First, we modify the formula for updating the covariance matrix in a manner that enables us to recover the original inference by adjusting a parameter. Second, we regularize posterior parameters for reducing a side effect caused by the formula modification. While our method is based on a heuristic intuition, an experiment conducted on large document sets showed that it worked effectively in terms of perplexity. © 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

      DOI: 10.1007/978-3-642-39068-5-54

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    • Three-way nonparametric Bayesian clustering for handwritten digit image classification 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu

      Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)8228 ( 3 ) 149 - 156   2013年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Springer  

      This paper proposes a new approach for handwritten digit image classification using a nonparametric Bayesian probabilistic model, called multinomialized subset infinite relational model (MSIRM). MSIRM realizes a three-way clustering, i.e., a simultaneous clustering of digit images, pixel columns, and pixel rows, where the numbers of clusters are adjusted automatically with Chinese restaurant process (CRP). We obtain MSIRM as a modification of subset infinite relational model (SIRM) by Ishiguro et al. [4] While this modification is straightforward, our application of MSIRM to handwritten digit image classification leads to an impressive result. To represent a large number of training digit images in a compact form, we cluster the training images and then classify a test image to the class of the cluster most similar to the test image. By extending this line of thought, MSIRM clusters not only digit images but also pixel columns and pixel rows to obtain a more compact representation. With this three-way clustering, we achieved 2.95% and 5.38% test error rates for MNIST and USPS datasets, respectively. © Springer-Verlag 2013.

      DOI: 10.1007/978-3-642-42051-1_20

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    • Clustering Documents with Maximal Substrings 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu, Yuichiro Shibata, Kiyoshi Oguri

      ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS, ICEIS 2011102   19 - 34   2012年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:SPRINGER-VERLAG BERLIN  

      This paper provides experimental results showing that we can use maximal substrings as elementary building blocks of documents in place of the words extracted by a current state-of-the-art supervised word extraction. Maximal substrings are defined as the substrings each giving a smaller number of occurrences even by appending only one character to its head or tail. The main feature of maximal substrings is that they can be extracted quite efficiently in an unsupervised manner. We extract maximal substrings from a document set and represent each document as a bag of maximal substrings. We also obtain a bag of words representation by using a state-of-the-art supervised word extraction over the same document set. We then apply the same document clustering method to both representations and obtain two clustering results for a comparison of their quality. We adopt a Bayesian document clustering based on Dirichlet compound multinomials for avoiding overfitting. Our experiment shows that the clustering quality achieved with maximal substrings is acceptable enough to use them in place of the words extracted by a supervised word extraction.

      DOI: 10.1007/978-3-642-29958-2_2

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    • Extraction of topic evolutions from references in scientific articles and its GPU acceleration 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu

      ACM International Conference Proceeding Series   1522 - 1526   2012年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:ACM  

      This paper provides a topic model for extracting topic evolutions as a corpus-wide transition matrix among latent topics. Recent trends in text mining point to a high demand for exploiting metadata. Especially, exploitation of reference relationships among documents induced by hyperlinking Web pages, citing scientific articles, tumblring blog posts, retweeting tweets, etc., is put in the foreground of the effort for an effective mining. We focus on scholarly activities and propose a topic model for obtaining a corpus-wide view on how research topics evolve along citation relationships. Our model, called TERESA, extends latent Dirichlet allocation (LDA) by introducing a corpus-wide topic transition probability matrix, which models reference relationships as transitions among topics. Our approximated variational inference updates LDA posteriors and topic transition posteriors alternately. The main issue is execution time amounting to O(MK2), where K is the number of topics and M is that of links in citation network. Therefore, we accelerate the inference with Nvidia CUDA compatible GPUs. We compare the effectiveness of TERESA with that of LDA by introducing a new measure called diversity plus focusedness (D+F). We also present topic evolution examples our method gives. © 2012 ACM.

      DOI: 10.1145/2396761.2398465

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      その他リンク: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/cikm/cikm2012.html#conf/cikm/MasadaT12

    • Unsupervised segmentation of bibliographic elements with latent permutations 査読有り

      Tomonari Masada, Yuichiro Shibata, Kiyoshi Oguri

      Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)6724 LNCS   254 - 267   2011年

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      掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Springer  

      This paper introduces a novel approach for large-scale unsupervised segmentation of bibliographic elements. Our problem is to segment a word token sequence representing a citation into subsequences each corresponding to a different bibliographic element, e.g. authors, paper title, journal name, publication year, etc. Obviously, each bibliographic element should be represented by contiguous word tokens. We call this constraint contiguity constraint. Therefore, we should infer a sequence of assignments of word tokens to bibliographic elements so that this constraint is satisfied. Many HMM-based methods solve this problem by prescribing fixed transition patterns among bibliographic elements. In this paper, we use generalized Mallows models (GMM) in a Bayesian multi-topic model, effectively applied to document structure learning by Chen et al. [4], and infer a permutation of latent topics each of which can be interpreted as one among the bibliographic elements. According to the inferred permutation, we arrange the order of the draws from a multinomial distribution defined over topics. In this manner, we can obtain an ordered sequence of topic assignments satisfying contiguity constraint. We do not need to prescribe any transition patterns among bibliographic elements. We only need to specify the number of bibliographic elements. However, the method proposed by Chen et al. works for our problem only after introducing modification. The main contribution of this paper is to propose strategies to make their method work also for our problem. © 2011 Springer-Verlag.

      DOI: 10.1007/978-3-642-24396-7_20

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    • Steering Time-Dependent Estimation of Posteriors with Hyperparameter Indexing in Bayesian Topic Models 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu, Yuichiro Shibata, Kiyoshi Oguri

      ADVANCES IN KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING, PT I6634   435 - 447   2011年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:SPRINGER-VERLAG BERLIN  

      This paper provides a new approach to topical trend analysis. Our aim is to improve the generalization power of latent Dirichlet allocation (LDA) by using document timestamps. Many previous works model topical trends by making latent topic distributions time-dependent. We propose a straightforward approach by preparing a different word multinomial distribution for each time point. Since this approach increases the number of parameters, overfitting becomes a critical issue. Our contribution to this issue is two-fold. First, we propose an effective way of defining Dirichlet priors over the word multinomials. Second, we propose a special scheduling of variational Bayesian (VB) inference. Comprehensive experiments with six datasets prove that our approach can improve LDA and also Topics over Time, a well-known variant of LDA, in terms of test data perplexity in the framework of VB inference.

      DOI: 10.1007/978-3-642-20841-6-36

      DOI: 10.1007/978-3-642-20841-6_36

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    • DOCUMENTS AS A BAG OF MAXIMAL SUBSTRINGS An Unsupervised Feature Extraction for Document Clustering 査読有り

      Tomonari Masada, Yuichiro Shibata, Kiyoshi Oguri

      ICEIS 2011: PROCEEDINGS OF THE 13TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS, VOL 1   5 - 13   2011年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:INSTICC-INST SYST TECHNOLOGIES INFORMATION CONTROL & COMMUNICATION  

      This paper provides experimental results showing how we can use maximal substrings as elementary features in document clustering. We extract maximal substrings, i.e., the substrings each giving a smaller number of occurrences even after adding only one character at its head or tail, from the given document set and represent each document as a bag of maximal substrings after reducing the variety of maximal substrings by a simple frequency-based selection. This extraction can be done in an unsupervised manner. Our experiment aims to compare bag of maximal substrings representation with bag of words representation in document clustering. For clustering documents, we utilize Dirichlet compound multinomials, a Bayesian version of multinomial mixtures, and measure the results by F-score. Our experiment showed that maximal substrings were as effective as words extracted by a dictionary-based morphological analysis for Korean documents. For Chinese documents, maximal substrings were not so effective as words extracted by a supervised segmentation based on conditional random fields. However, one fourth of the clustering results given by bag of maximal substrings representation achieved F-scores better than the mean F-score given by bag of words representation. It can be said that the use of maximal substrings achieved an acceptable performance in document clustering.

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    • Semi-supervised Bibliographic Element Segmentation with Latent Permutations 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu, Yuichiro Shibata, Kiyoshi Oguri

      DIGITAL LIBRARIES: FOR CULTURAL HERITAGE, KNOWLEDGE DISSEMINATION, AND FUTURE CREATION7008   60 - +   2011年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:SPRINGER-VERLAG BERLIN  

      This paper proposes a semi-supervised bibliographic element segmentation. Our input data is a large scale set of bibliographic references each given as an unsegmented sequence of word tokens. Our problem is to segment each reference into bibliographic elements, e.g. authors, title, journal, pages, etc. We solve this problem with an LDA-like topic model by assigning each word token to a topic so that the word tokens assigned to the same topic refer to the same bibliographic element. Topic assignments should satisfy contiguity constraint, i.e., the constraint that the word tokens assigned to the same topic should be contiguous. Therefore, we proposed a topic model in our preceding work [8] based on the topic model devised by Chen et al. [3]. Our model extends LDA and realizes unsupervised topic assignments satisfying contiguity constraint. The main contribution of this paper is the proposal of a semi-supervised learning for our proposed model. We assume that at most one third of word tokens are already labeled. In addition, we assume that a few percent of the labels may be incorrect. The experiment showed that our semi-supervised learning improved the unsupervised learning by a large margin and achieved an over 90% segmentation accuracy.

      DOI: 10.1007/978-3-642-24826-9_11

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    • Implementation of a programming environment with a multithread model for reconfigurable systems 査読有り

      Keisuke Dohi, Yuichiro Shibata, Tsuyoshi Hamada, Tomonari Masada, Kiyoshi Oguri, Duncan A. Buell

      ACM SIGARCH Computer Architecture News38 ( 4 ) 40 - 45   2010年9月14日

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      掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Association for Computing Machinery (ACM)  

      DOI: 10.1145/1926367.1926375

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    • Infinite Latent Process Decomposition 査読有り

      Tomonari Masada, Yuichiro Shibata, Kiyoshi Oguri

      2010 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIOINFORMATICS AND BIOMEDICINE WORKSHOPS (BIBMW)   810 - 811   2010年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:IEEE COMPUTER SOC  

      This paper presents infinite latent process decomposition (iLPD), a new microarray analysis method, as an extension of latent process decomposition in Our method assumes an infinite number of latent processes. Further, our new collapsed variational Bayesian inference improves the inference proposed in [2] in the treatment of Dirichlet hyperparameters. We also give the results of the comparison experiment.

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    • Modeling Topical Trends over Continuous Time with Priors 査読有り

      Tomonari Masada, Daiji Fukagawa, Atsuhiro Takasu, Yuichiro Shibata, Kiyoshi Oguri

      ADVANCES IN NEURAL NETWORKS - ISNN 2010, PT 2, PROCEEDINGS6064   302 - +   2010年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:SPRINGER-VERLAG BERLIN  

      In this paper, we propose a new method for topical trend analysis. We model topical trends by per-topic Beta distributions as in Topics over Time (TOT), proposed as an extension of latent Dirichlet allocation (LDA). However, TOT is likely to overfit to timestamp data in extracting latent topics. Therefore; we apply prior distributions to Beta distributions in TOT. Since Beta distribution has no conjugate prior; we devise a trick, where we set one among the two parameters of each per-topic Beta distribution to one based on a Bernoulli trial and apply Gamma distribution as a conjugate prior. Consequently; we can marginalize out the parameters of Beta distributions and thus treat; timestamp data in a Bayesian fashion. In the evaluation experiment, we compare our method with LDA and TOT in link detection task on TDT4 dataset. We use word predictive probabilities as term weights and estimate document similarities by using those weights in a TFIDF-like scheme. The results show that our method achieves a moderate fitting to timestamp data.

      DOI: 10.1007/978-3-642-13318-3_38

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    • A novel multiple-walk parallel algorithm for the Barnes-Hut treecode on GPUs - Towards cost effective, high performance N-body simulation 査読有り

      Tsuyoshi Hamada, Keigo Nitadori, Khaled Benkrid, Yousuke Ohno, Gentaro Morimoto, Tomonari Masada, Yuichiro Shibata, Kiyoshi Oguri, Makoto Taiji

      Computer Science - Research and Development24 ( 1-2 ) 21 - 31   2009年9月

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      掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

      Recently, general-purpose computation on graphics processing units (GPGPU) has become an increasingly popular field of study as graphics processing units (GPUs) continue to be proposed as high performance and relatively low cost implementation platforms for scientific computing applications. Among these applications figure astrophysical N-bodysimulations, which form one of the most challenging problems in computational science. However, in most reported studies, a simple O(N2)algorithm was used for GPGPUs, and the resulting performances were not observed to be better than those of conventional CPUs that were based on more optimized O(N log N) algorithms such as the tree algorithm or the particle-particle particle-mesh algorithm. Because of the difficulty in getting efficient implementations of such algorithms on GPUs, a GPU cluster had no practical advantage over general-purpose PC clusters for N-bodysimulations. In this paper, we report a new method for efficient parallel implementation of the tree algorithm on GPUs. Our novel tree code allows the realization of an N-bodysimulation on a GPU cluster at a much higher performance than that on general PC clusters. We practically performed a cosmological simulation with 562 million particles on a GPU cluster using 128 NVIDIA GeForce 8800GTS GPUs at an overall cost of 168172 $. We obtained a sustained performance of 20.1 Tflops, which when normalized against a general-purpose CPU implementation leads to a performance of 8.50 Tflops. The achieved cost/performance was hence a mere $19.8 /Gflops which shows the high competitiveness of GPGPUs. © 2009 Springer-Verlag.

      DOI: 10.1007/s00450-009-0089-1

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    • GPUを用いた位相限定相関法の高速化(ITS画像処理,映像メディア及び一般) 査読有り

      松尾 堅太郎, 三好 正之, 濱田 剛, 柴田 裕一郎, 正田 備也, 小栗 清

      映像情報メディア学会技術報告33 ( 0 ) 201 - 206   2009年

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:映像情報メディア学会  

      位相限定相関法は画像マッチング・画像レジストレーションにおいて高いロバスト性とサブピクセル単位での高い精度を実現する計算方法であるが同時に計算コストが膨大であるという側面もある.これまで位相限定相関法の高速化には専用LSIやFPGAを用いた方法が試みられてきた.今回我々は新たにGPU(Graphics Processing Unit)を用いた位相限定相関法の高速化手法を考案し,Nvidia GPU,GeForce8800GTSへ実装を行った.GPU 1台当たりの処理時間に256×256 pixel画像が2.36秒,512×512 pixel画像が7.92秒,1024×1024 pixel画像が27.65秒で処理可能なことを確認し,これが過去の専用LSIやFPGAを用いた場合の計算速度と比較して約10倍程度高速であることを確認した.

      DOI: 10.11485/itetr.33.6.0_201

      CiNii Article

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      その他リンク: http://hdl.handle.net/10069/22664

    • Bag of Timestamps: A Simple and Efficient Bayesian Chronological Mining 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu, Tsuyoshi Hamada, Yuichiro Shibata, Kiyoshi Oguri

      ADVANCES IN DATA AND WEB MANAGEMENT, PROCEEDINGS5446   556 - +   2009年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:SPRINGER-VERLAG BERLIN  

      In this paper, we propose a new probabilistic model, Bay of Timestamps (BoT), for chronological text mining. BoT is an extension of latent Dirichlet allocation (LDA), and has two remarkable features when compared with a previously proposed Topics over Time (ToT), which is also an extension of LDA. First, we can avoid overfitting to temporal data, because temporal data are modeled in a Bayesian manner similar to word frequencies. Second, BoT has a conditional probability where no functions requiring time-consuming computations appear. The experiments using newswire documents show that BoT achieves more moderate fitting to temporal data in shorter execution time than ToT.

      DOI: 10.1007/978-3-642-00672-2-51

      DOI: 10.1007/978-3-642-00672-2_51

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    • Accelerating Collapsed Variational Bayesian Inference for Latent Dirichlet Allocation with Nvidia CUDA Compatible Devices 査読有り

      Tomonari Masada, Tsuyoshi Hamada, Yuichiro Shibata, Kiyoshi Oguri

      NEXT-GENERATION APPLIED INTELLIGENCE, PROCEEDINGS5579   491 - 500   2009年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:SPRINGER-VERLAG BERLIN  

      In this paper, we propose an acceleration of collapsed variational Bayesian (CVB) inference for latent Dirichlet allocation (LDA) by using Nvidia CUDA compatible devices. While LIDA is an efficient Bayesian multi-topic document model, it requires complicated computations for parameter estimation in comparison with other simpler document models, e.g. probabilistic latent semantic indexing, etc. Therefore, we accelerate CVB inference, an efficient deterministic inference method for LIDA, with Nvidia CUDA. In the evaluation experiments, we used a set of 50,000 documents and a set of 10,000 images. We could obtain inference results comparable to sequential CVB inference.

      DOI: 10.1007/978-3-642-02568-6_50

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    • Dynamic hyperparameter optimization for bayesian topical trend analysis 査読有り

      Tomonari Masada, Daiji Fukagawa, Atsuhiro Takasu, Tsuyoshi Hamada, Yuichiro Shibata, Kiyoshi Oguri

      International Conference on Information and Knowledge Management, Proceedings   1831 - 1834   2009年

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      掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:ACM  

      This paper presents a new Bayesian topical trend analysis. We regard the parameters of topic Dirichlet priors in latent Dirichlet allocation as a function of document timestamps and optimize the parameters by a gradient-based algorithm. Since our method gives similar hyperparameters to the documents having similar timestamps, topic assignment in collapsed Gibbs sampling is affected by timestamp similarities. We compute TFIDF-based document similarities by using a result of collapsed Gibbs sampling and evaluate our proposal by link detection task of Topic Detection and Tracking. Copyright 2009 ACM.

      DOI: 10.1145/1645953.1646242

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      その他リンク: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/cikm/cikm2009.html#conf/cikm/MasadaFTHSO09

    • Bayesian Multi-topic Microarray Analysis with Hyperparameter Reestimation 査読有り

      Tomonari Masada, Tsuyoshi Hamada, Yuichiro Shibata, Kiyoshi Oguri

      ADVANCED DATA MINING AND APPLICATIONS, PROCEEDINGS5678   253 - 264   2009年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:SPRINGER-VERLAG BERLIN  

      This paper provides a new method for multi-topic Bayesian analysis for microarray data. Our method achieves a further maximization of lower bounds in a marginalized variational Bayesian inference (MVB) for Latent Process Decomposition (LPD), which is an effective probabilistic model for microarray data. In our method, hyperparameters in LPD are updated by empirical Bayes point estimation. The experiments based on microarray data of realistically large size show efficiency of our hyperparameter reestimation technique.

      DOI: 10.1007/978-3-642-03348-3_26

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    • LDA文書モデルによる画像からの多重トピック抽出のGPUを用いた高速化(高精細度画像の処理・表示および一般) 査読有り

      正田 備也, 濱田 剛, 柴田 裕一郎, 小栗 清

      映像情報メディア学会技術報告32 ( 0 ) 1 - 6   2008年

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人 映像情報メディア学会  

      本論文では,LDA(latent Dirichlet allocation)言語モデルによる画像からの多重トピック抽出を,GPUを用いて高速化する手法を提案する.LDAはテキスト・マイニングのための確率モデルとしてBleiらにより提案されたが,近年,他のマルチメディア情報へも応用されている.そこで,本論文では,Wangの10,000test imagesにLDAを適用し,多重トピック抽出をおこなう.LDAのためのパラメータ推定にはcollapsed変分ベイズ法を用いるが,Nvidia CUDA互換GPUを利用して推定を高速化する手法を提案する.

      DOI: 10.11485/itetr.32.54.0_1

      CiNii Article

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    • GPUを用いたサブペタペタフロップス高性能計算機システム(高精細度画像の処理・表示および一般) 査読有り

      濱田 剛, 正田 備也, 柴田 裕一郎, 小栗 清

      映像情報メディア学会技術報告32 ( 0 ) 17 - 19   2008年

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人 映像情報メディア学会  

      DOI: 10.11485/itetr.32.54.0_17

      CiNii Article

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    • Unmixed spectrum clustering for template composition in lung sound classification 査読有り

      Tomonari Masada, Senya Kiyasu, Sueharu Miyahara

      ADVANCES IN KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING, PROCEEDINGS5012   964 - 969   2008年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:SPRINGER-VERLAG BERLIN  

      In this paper, we propose a method for composing templates of lung sound classification. First, we obtain a sequence of power spectra by FFT for each given lung sound and compute a small number of component spectra by ICA for each of the overlapping sets of tens of consecutive power spectra. Second, we put component spectra obtained from various lung sounds into a single set and conduct clustering a large number of times. When component spectra belong to the same cluster in all clustering results, these spectra show robust similarity. Therefore, we can use such spectra to compose a template of lung sound classification.

      DOI: 10.1007/978-3-540-68125-0_100

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    • Comparing LDA with pLSI as a dimensionality reduction method in document clustering 査読有り

      Tomonari Masada, Senya Kiyasu, Sueharu Miyahara

      LARGE-SCALE KNOWLEDGE RESOURCES4938   13 - 26   2008年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:SPRINGER-VERLAG BERLIN  

      In this paper, we compare latent Dirichlet allocation (LDA) with probabilistic latent semantic indexing (pLSI) as a dimensionality reduction method and investigate their effectiveness in document clustering by using real-world document sets. For clustering of documents, we use a method based on multinomial mixture, which is known as an efficient framework for text mining. Clustering results are evaluated by F-measure, i.e., harmonic mean of precision and recall. We use Japanese and Korean Web articles for evaluation and regard the category assigned to each Web article as the ground truth for the evaluation of clustering results. Our experiment shows that the dimensionality reduction via LDA and pLSI results in document clusters of almost the same quality as those obtained by using original feature vectors. Therefore, we can reduce the vector dimension without degrading cluster quality. Further, both LDA and pLSI are more effective than random projection, the baseline method in our experiment. However, our experiment provides no meaningful difference between LDA and pLSI. This result suggests that LDA does not replace pLSI at least for dimensionality reduction in document clustering.

      DOI: 10.1007/978-3-540-78159-2_2

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    • P2P情報検索における単語の重みに基づいたデータ分散配置手法(共著)

      倉沢央, 若木宏美, 正田備也, 高須淳宏, 安達淳

      情報処理学会 マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム(DICOMO2007)   2007年7月

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      記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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    • 混合ディリクレ分布を用いた文書分類の精度について(共著) 査読有り

      正田備也, 高須淳宏, 安達淳

      情報処理学会論文誌: データベース48 ( SIG11(TOD34) ) 14 - 26   2007年6月15日

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      記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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    • P2P情報検索における索引とファイルの分散配置手法

      倉沢央, 正田備也, 高須淳宏, 安達淳

      情報処理学会研究報告2007 ( 36 ) 147 - 154   2007年4月5日

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      記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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    • トピック指向単語クラスタリングを用いた複数トピックの包括的提示による検索支援

      若木裕美, 正田備也, 高須淳宏, 安達淳

      電子情報通信学会第18回データ工学ワークショップ (DEWS 2007)   2007年3月

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      記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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    • Detection of abnormal lung sounds through investigation of breathing cycle 査読有り

      Senya Kiyasu, Kohsuke Yanagihara, Tomonari Masada, Sueharu Miyahara, Mikio Oka

      Kyokai Joho Imeji Zasshi/Journal of the Institute of Image Information and Television Engineers61 ( 12 ) 1769 - 1773   2007年

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      記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Inst. of Image Information and Television Engineers  

      The purpose of our research is to develop a method for recognizing abnormal lung sounds without the need of a medical specialist. Listening to the sounds of the human body is one of the most important methods of checking someone's health. However, identification of abnormal lung sounds is difficult for an untrained person. We differentiated true abnormal sounds from interfering noise by investigating the fact that lung sounds are generated periodically in relation to the breathing cycle.

      DOI: 10.3169/itej.61.1769

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    • Using a Knowledge Base to Disambiguate Personal Name in Web Search Results 査読有り

      Quang Minh Vu, Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu, Jun Adachi

      APPLIED COMPUTING 2007, VOL 1 AND 2   839 - +   2007年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:ASSOC COMPUTING MACHINERY  

      Results of queries by personal names often contain documents related to several people because of the namesake problem. In order to differentiate documents related to different people, an effective method is needed to measure document similarities and to find documents related to the same person. Some previous researchers have used the vector space model or have tried to extract common named entities for measuring similarities. We propose a new method that uses Web directories as a knowledge base to find shared contexts in document pairs and uses the measurement of shared contexts to determine similarities between document pairs. Experimental results show that our proposed method outperforms the vector space model method and the named entity recognition method.

      DOI: 10.1145/1244002.1244188

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      その他リンク: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/sac/sac2007.html#conf/sac/VuMTA07

    • Disambiguation of people in web search using a knowledge base 査読有り

      Quang Minh Vu, Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu, Jun Adachi

      2007 IEEE International Conference on Research, Innovation and Vision for the Future, RIVF 2007   185 - 191   2007年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:IEEE  

      Results of queries by personal names often contain documents related to several people because of the namesake problem. In order to differentiate documents related to different people, an effective method is needed to measure document similarities and to find documents related to the same person. Some previous researchers have used the vector space model or have tried to extract common named entities for measuring similarities. We propose a new method that uses Web directories as a knowledge base to find shared contexts in document pairs and uses the measurement of shared contexts to determine similarities between document pairs. Experimental results show that our proposed method outperforms the vector space model method and the named entity recognition method. © 2007 IEEE.

      DOI: 10.1109/RIVF.2007.369155

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    • Query Refinement based on Topical Term Clustering. 査読有り

      Hiromi Wakaki, Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu, Jun Adachi

      Computer-Assisted Information Retrieval (Recherche d'Information et ses Applications) - RIAO 2007, 8th International Conference, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA, May 30 - June 1, 2007. Proceedings, CD-ROM   2007年

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      出版者・発行元:CID  

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    • Citation data clustering for author name disambiguation. 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu, Jun Adachi

      Proceedings of the 2nf International Conference on Scalable Information Systems, Infoscale 2007, Suzhou, China, June 6-8, 2007   62   2007年

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      出版者・発行元:ACM  

      DOI: 10.4108/infoscale.2007.203

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    • Using web directories for similarity measurement in personal name disambiguation 査読有り

      Quang Minh Vu, Atsuhiro Takasu, Tomonari Masada, Jun Adachi

      Proceedings - 21st International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops/Symposia, AINAW'072   379 - 384   2007年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:IEEE Computer Society  

      In this paper, we target on the problem of personal name disambiguation in search results returned by personal name queries. Usually, a personal name refers to several people. Therefore, when a search engine returns a set of documents containing that name, they are often relevant to several individuals with the same namesake. Automatic differentiation of people in the resulting documents may help users to search for the person of interest easier. We propose a method that uses web directories to improve the similarity measurement in personal name disambiguation. We carried out experiments on real web documents in which we compared our method with the vector space model method and the named entity recognition method. The results show that our method has advantages over these previous methods. © 2007 IEEE.

      DOI: 10.1109/AINAW.2007.367

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    • 具体性指向単語クラスタリングによる網羅的トピックの発見と検索 質問拡張支援

      若木裕美, 正田備也, 高須淳宏, 安達淳

      電子情報通信学会第17回データ工学ワークショップ (DEWS 2006), 2C-i4   2006年3月

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      記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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    • A new measure for query disambiguation using term co-occurrences 査読有り

      Hiromi Wakaki, Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu, Jun Adachi

      INTELLIGENT DATA ENGINEERING AND AUTOMATED LEARNING - IDEAL 2006, PROCEEDINGS4224   904 - 911   2006年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:SPRINGER-VERLAG BERLIN  

      This paper explores techniques that discover terms to replace given query terms from a selected subset of documents. The Internet allows access to large numbers of documents archived in digital format. However, no user can be an expert in every field, and they trouble finding the documents that suit their purposes experts when they cannot formulate queries that narrow the search to the context they have in mind. Accordingly, we propose a method for extracting terms from searched documents to replace user-provided query terms. Our results show that our method is successful in discovering terms that can be used to narrow the search.

      DOI: 10.1007/11875581_108

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    • Link-Based Clustering for Finding Subrelevant Web Pages 査読有り

      Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu, Jun Adach i

      Proc. International Workshop on Web Document Analysis, 2005 (WDA2005)   2005年9月

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      記述言語:英語  

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    • 検索語の曖昧性を解消するキーワードの提示手法

      若木裕美, 正田備也, 高須淳宏, 安達淳

      情報処理学会研究報告「データベースシステム」 ( 137 ) 269 - 276   2005年7月

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      記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

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    • 共著関係に基づくグラフを用いた書誌 情報における著者同定手法の提案と評価

      鈴木康平, 正田備也, 高須淳宏, 安達淳

      情報処理学会研究報告「データベースシ ステム」(夏のデータベースワークショップDBWS2005), 2005. ( 137 )   2005年7月

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      記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

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    • Improving Web Search by Query Expansion with a Small Number of Terms. 査読有り

      Tomonari Masada, Teruhito Kanazawa, Atsuhiro Takasu, Jun Adachi

      Proceedings of the Fifth NTCIR Workshop Meeting on Evaluation of Information Access Technologies: Information Retrieval, Question Answering and Cross-Lingual Information Access, NTCIR-5, National Center of Sciences, Tokyo, Japan, December 6-9, 2005   2005年

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      出版者・発行元:National Institute of Informatics (NII)  

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      その他リンク: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/ntcir/ntcir2005.html#conf/ntcir/MasadaKTA05

    • Decomposing the Web graph into parameterized connected components 査読有り

      T Masada, A Takasu, J Adachi

      IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMSE87D ( 2 ) 380 - 388   2004年2月

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG  

      We propose a novel method for Web page grouping based only on hyperlink information. Because of the explosive growth of the World Wide Web, page grouping is expected to provide a general grasp of the Web for effective information search and netsurfing. The Web can be regarded as a gigantic digraph where pages are vertices and links are arcs. Our grouping method is a generalization of decomposition into strongly connected components, in which each group is constructed as a subset of a strongly connected component. Moreover, group sizes can be controlled by adjusting a parameter, called the threshold parameter. We call the resulting groups parameterized connected components (PCCs). The algorithm is simple and admits parallelization. Notably, we apply Dijkstra's shortest path algorithm in our grouping method. This paper also includes experimental results for 15 million Web pages, which show the contribution of our method to efficient Web surfer navigation.

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      その他リンク: http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ieicet/ieicet87d.html#journals/ieicet/MasadaTA04

    • R2D2 at NTCIR-4 Web Retrieval Task. 査読有り

      Teruhito Kanazawa, Tomonari Masada, Atsuhiro Takasu, Jun Adachi

      Proceedings of the Fourth NTCIR Workshop on Research in Information Access Technologies Information Retrieval, Question Answering and Summarization, NTCIR-4, National Center of Sciences, Tokyo, Japan, June 2-4, 2004   2004年

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      出版者・発行元:National Institute of Informatics (NII)  

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      その他リンク: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/ntcir/ntcir2004.html#conf/ntcir/KanazawaMTA04

    • Web page grouping based on parameterized connectivity 査読有り

      T Masada, A Takasu, J Adachi

      DATABASE SYSTEMS FOR ADVANCED APPLICATIONS2973   374 - 380   2004年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:SPRINGER-VERLAG BERLIN  

      We propose a novel method for Web page grouping based only on hyperlink information. Because of the explosive growth of the Web, page grouping is expected to provide a general grasp of the Web for effective Web search and netsurfing. The Web can be regarded as a gigantic digraph where pages are vertices and links are arcs. Our method is a generalization of the decomposition into strongly connected components. Each group is constructed as a subset of a strongly connected component. Moreover, group sizes can be controlled by a parameter, called the threshold parameter. We call the resulting groups parameterized connected components. The algorithm is simple and admits parallelization. Notably, we apply Dijkstra's shortest path algorithm in our method.

      DOI: 10.1007/978-3-540-24571-1_34

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    • パラメータ化された連結成分分解を用いたWeb情報の有効利用

      正田備也, 高須淳宏, 安達淳

      情報処理学会研究報告「データベースシステム」 (夏のデータベースワークショップDBWS2003), 2003. ( 131(71 )   2003年7月22日

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      記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

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    • パラメータ化された連結成分分解によるWebページのグループ化

      正田備也, 高須淳宏, 安達淳

      情報処理学会データベースシステム研究会、情処研報2002 ( 67, DB ) 297 - 304   2002年7月

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      記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

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    • A Package for Triangulations. 査読有り

      Tsuyoshi Ono, Yoshiaki Kyoda, Tomonari Masada, Kazuyoshi Hayase, Tetsuo Shibuya, Motoki Nakade, Mary Inaba, Hiroshi Imai, Keiko Imai, David Avis

      Proceedings of the Twelfth Annual Symposium on Computational Geometry, Philadelphia, PA, USA, May 24-26, 1996   V-17-V-18 - 17   1996年

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    • Enumeration of Regular Triangulations. 査読有り

      Tomonari Masada, Hiroshi Imai, Keiko Imai

      Proceedings of the Twelfth Annual Symposium on Computational Geometry, Philadelphia, PA, USA, May 24-26, 1996   224 - 233   1996年

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    MISC

    • 全共闘世代をテキストマイニング

      近藤 伸郎, 正田 備也

      じんもんこん2020論文集 ( 2020 ) 297 - 302   2020年12月5日

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      記述言語:日本語  

      CiNii Article

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    • 講義主体授業における学生の参加度向上を目指した学習課題

      丹羽 量久, 正田 備也, 福澤 勝彦, 三根 眞理子, 山地 弘起

      長崎大学大学教育イノベーションセンター紀要 = Journal of the Center for Educational Innovation, Nagasaki University ( 5 ) 19 - 24   2014年3月

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:長崎大学 大学教育イノベーションセンター  

      General education reform at Nagasaki University has required new pedagogies that enhance student participation in lecture class. The authors addressed this urgent issue by developing widely applicable methods in an interdisciplinary course titled "Information and Society." The course consisted of four lecture series of ICT application, in which 72 students engaged in learning tasks that were designed to facilitate note-taking of key concepts and generalreflection of the lecture content as well as the assessment of their comprehension level. The main instructor edited students' descriptions to put them onto the course site so that the whole class could share the learning and prepare for feedback sessions. Students also responded to questionnaires that were designed to inquire their prior conceptualizations. Future directions using effective learning tasks in lecture class are discussed.

      CiNii Article

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      その他リンク: http://hdl.handle.net/10069/34322

    • Unsupervised Segmentation of Bibliographic Elements with Latent Permutations

      Tomonari Masada

      International Journal of Organizational and Collective Intelligence2 ( 2 ) 49 - 62   2011年

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    • リコンフィギャラブルマシンにおけるDMA転送とデータ配置の自動最適化手法の検討

      志田 さや香, 土肥 慶亮, 柴田 裕一郎, 濱田 剛, 正田 備也, 小栗 清

      電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition)92 ( 12 ) 2127 - 2136   2009年12月1日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      リコンフィギャラブルマシンでアプリケーションを高速に実行させるには,FPGAと直接接続された複数のメモリバンクに適切にデータを配置し,ホストとのDMA転送とFPGA上の処理を効果的にオーバラップさせることが必要となる.しかし,これらの最適化処理は一般にユーザ自身が行う必要があり,リコンフィギャラブルマシンでのプログラミングを困難にする一因となっている.本論文では,ホストプロセッサによる前処理を伴うDMA転送時間の隠ぺい化手法を提案し,整数計画法を用いたデータ配置の最適化手法に組み入れて自動化する手法を示す.評価の結果,本手法によりソフトウェア実行に対して最大1.46倍の性能を達成でき,ホストプロセッサによる前処理のオーバヘッドは約2%程度であることが明らかになった.

      CiNii Article

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    • リコンフィギャラブルシステムにおけるマルチスレッドプログラミングモデルを用いたメモリアクセス最適化手法の一検討

      土肥 慶亮, 志田 さや香, 柴田 裕一郎, 濱田 剛, 正田 備也, 小栗 清

      電子情報通信学会技術研究報告. RECONF, リコンフィギャラブルシステム : IEICE technical report109 ( 26 ) 61 - 66   2009年5月7日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      リコンフィギャラブルシステムは既存のマイクロプロセッサアーキテクチャと比べて高い性能とコストパフォーマンスを達成できるアプリケーションが存在することが知られている.しかし,システムのもつ性能を最大限に発揮するにはアーキテクチャに適した設計や記述を行うなど,専門的な知識を必要とする場合が多い.本稿では,マルチスレッドプログラミングモデルを取り入れた開発環境を構築することでリコンフィギャラブルシステムでのユーザ支援が目的である.実験の結果、実装したトランスレータはメモリアクセス最適化に関するDMA転送やシフトレジスタの自動生成など,パフォーマンス向上に効果的なコードの自動生成が可能な事がわかった.

      CiNii Article

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    • LDA文書モデルによる画像からの多重トピック抽出のGPUを用いた高速化

      正田 備也, 濱田 剛, 柴田 裕一郎, 小栗 清

      電子情報通信学会技術研究報告. IE, 画像工学108 ( 324 ) 1 - 6   2008年11月21日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      本論文では,LDA (latent Dirichlet allocation)言語モデルによる画像からの多重トピック抽出を,GPUを用いて高速化する手法を提案する.LDAはテキスト・マイニングのための確率モデルとしてBleiらにより提案されたが,近年,他のマルチメディア情報へも応用されている.そこで,本論文では,Wangの10,000 test imagesにLDAを適用し,多重トピック抽出をおこなう.LDAのためのパラメータ推定にはcollapsed変分ベイズ法を用いるが,Nvidia CUDA互換GPUを利用して推定を高速化する手法を提案する.

      CiNii Article

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    • Personal Name Disambiguation in Web Search Using Knowledge Base (jointly worked)

      Quang Minh VU, Tomonari MASADA, Atsuhiro TAKASU, Jun ADACHI

      DBSJ Letters5 ( 4 ) 53 - 56   2007年

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    • 検索語の曖昧性解消のためのトピック指向単語抽出および単語クラスタリング

      若木裕美, 正田備也, 高須淳宏, 安達淳

      情報処理学会論文誌(トランザクション)データベース47 ( SIG19 ) 72 - 85   2006年

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    • Topic-oriented Term Extraction and Term Clustering for Query Focusing

      Hiromi WAKAKI, Tomonari MASADA, Atsuhiro TAKASU, Jun ADACHI

      IPSJ Transactions on Databases47 ( SIG19 ) 72 - 85   2006年

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    • リンク情報の利用によるWeb検索性能の改善

      正田備也, 高須淳宏, 安達淳

      情報処理学会論文誌(トランザクション)データベース46 ( SIG8 ) 48 - 59   2005年

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    • Improving Web Search Performance with Hyperlink Information

      Tomonari MASADA, Atsuhiro TAKASU, Jun ADACHI

      IPSJ Transactions on Databases46 ( SIG8 ) 48 - 59   2005年

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    • 新しい連結性概念とWeb ページのグループ化への応用

      正田備也, 高須淳宏, 安達淳

      DBSJ Letters2 ( 1 ) 3 - 6   2003年

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    • A New Notion of Connectivity and its Application to Web Page Grouping

      Tomonari MASADA, Atsuhiro TAKASU, Jun ADACHI

        2 ( 1 ) 3 - 6   2003年

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    • Enumerating triangulations in general dimensions

      H Imai, T Masada, F Takeuchi, K Imai

      INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL GEOMETRY & APPLICATIONS12 ( 6 ) 455 - 480   2002年12月

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      記述言語:英語   出版者・発行元:WORLD SCIENTIFIC PUBL CO PTE LTD  

      We propose algorithms to enumerate (1) regular triangulations, (2) spanning regular triangulations, (3) equivalence classes of regular triangulations with respect to symmetry, and (4) all triangulations. All of the algorithms are for arbitrary points in general dimension. They work in output-size sensitive time with memory only of several times the size of a triangulation. For the enumeration of regular triangulations, we use the fact by Gel'fand, Zelevinskii and Kapranov that regular triangulations correspond to the vertices of the secondary polytope. We use reverse search technique by Avis and Fukuda, its extension for enumerating equivalence classes of objects, and a reformulation of a maximal independent set enumeration algorithm. The last approach can be extended for enumeration of dissections.

      DOI: 10.1142/S0218195902000980

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    • パラメータ化された連結性に基づくWeb ページのグループ化

      正田備也, 高須淳宏, 安達淳

      DBSJ Letters1 ( 1 ) 47 - 50   2002年

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    • Grouping Web Pages Based on Parameterized Connectivity

      Tomonari MASADA, Atsuhiro TAKASU, Jun ADACHI

        1 ( 1 ) 47 - 50   2002年

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    講演・口頭発表等

    • Documents as a Bag of Maximal Substrings: An Unsupervised Feature Extraction for Document Clustering

      13th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2011)  2011年 

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    • Semi-supervised Bibliographic Element Segmentation with Latent Permutations

      International Conference on Asia-Pacific Digital Libraries (ICADL 2011)  2011年 

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    • Infinite Latent Process Decomposition

      IEEE International Conference on Bioinformatics & Biomedicine (BIBM 2010)  2010年 

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      会議種別:ポスター発表  

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    • Unsupervised Segmentation of Bibliographic Elements with Latent Permutations

      The 1st International Workshop on Web Intelligent Systems and Services (WISS 2010)  2010年 

      詳細を見る

    • 시간에 따른 의미 변화 인지를 위한 가중치 구조의 적용

      2010 IEEK Summer Conference  2010年 

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    • Modeling Topical Trends over Continuous Time with Priors

      the seventh International Symposium on Neural Networks (ISNN 2010)  2010年 

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    • An Adaptive Weighting Scheme for Time-dependent Semantic Change Recognition

      2010年 

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    • Accelerating Collapsed Variational Bayesian Inference for Latent Dirichlet Allocation with Nvidia CUDA compatible devices

      IEA/AIE 2009  2009年 

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    • Bag of Timestamps: A Simple and Efficient Bayesian Chronological Mining

      Proc. of the Joint Conference on Asia-Pacific Web Conference (APWeb) and Web-Age Information Management (WAIM)  2009年 

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    • Bayesian Multi-topic Microarray Analysis with Hyperparameter Reestimation

      ADMA 2009  2009年 

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    • Dynamic Hyperparameter Optimization for Bayesian Topical Trend Analysis

      CIKM 2009  2009年 

      詳細を見る

      会議種別:ポスター発表  

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    • Accelerating Collapsed Variational Bayesian Inference for Latent Dirichlet Allocation with Nvidia CUDA compatible devices

      2009年 

      詳細を見る

    • Bag of Timestamps: A Simple and Efficient Bayesian Chronological Mining

      2009年 

      詳細を見る

    • Bayesian Multi-topic Microarray Analysis with Hyperparameter Reestimation

      2009年 

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    • Dynamic Hyperparameter Optimization for Bayesian Topical Trend Analysis

      2009年 

      詳細を見る

      会議種別:ポスター発表  

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    • Character Categorization via Latent Dirichlet Allocation for Kana Sequence Segmentation with Conditional Random Fields

      16th International Conference on Computers in Education (ICCE 2008)  2008年 

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      会議種別:ポスター発表  

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    • Unmixed Spectrum Clustering for Template Composition in Lung Sound Classification

      Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD) 2008  2008年 

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    • Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.

      3rd International Conference on Large-scale Knowledge Resources  2008年 

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    • Character Categorization via Latent Dirichlet Allocation for Kana Sequence Segmentation with Conditional Random Fields

      2008年 

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      会議種別:ポスター発表  

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    • Unmixed Spectrum Clustering for Template Composition in Lung Sound Classification

      2008年 

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    • Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.

      2008年 

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    • Clustering Images with Multinomial Mixuture Models.

      8th International Symposium on advanced Intelligent Systems (ISIS 2007)  2007年 

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    • 書誌情報における著者名の曖昧性解消のためのクラスタリング手法の提案

      第18回データ工学ワークショップ  2007年 

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    • Clustering Images with Multinomial Mixuture Models.

      2007年 

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    • Link-Based Clustering for Finding Subrelevant Web Pages

      Third International Workshop on Web Document Analysis  2005年 

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    • Link-Based Clustering for Finding Subrelevant Web Pages

      2005年 

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    • Web Page Grouping Based on Parameterized Connectivity

      The 9th International Conference on Database Systems for Advanced Applications  2004年 

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    • Web Page Grouping Based on Parameterized Connectivity

      2004年 

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    • パラメータ化された連結性とWebページのグループ化への応用

      第2回 情報科学技術フォーラム (FIT2003)  2003年 

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    • パラメータ化された連結成分分解を用いたWeb情報の有効利用

      夏のデータベース・ワークショップ DBWS2003  2003年 

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    • パラメータ化された連結性に基づくWebページのグループ化

      第14回データ工学ワークショップ  2003年 

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    • パラメータ化された連結性に基づくWebページのグループ化

      第1回 情報科学技術フォーラム  2002年 

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    • パラメータ化された連結成分分解によるWebページのグループ化

      夏のデータベースワークショップ DBWS2002  2002年 

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    • Enumeration of Regular Triangulations

      12th annual ACM Symposium on Computational Geometry  1996年 

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    • Enumeration of Regular Triangulations

      1996年 

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    所属学協会

    Works(作品等)

    • 部分文字列の出現頻度を文書の特微量として用いたベイズ的トピックモデルに関する研究

      2011年
      -
      2012年

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    • 統計学的ライムを利用した情報ナビゲーション

      2010年
      -
      2012年

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    • 外的知識を利用としたッマルチトピック・モデルによる多様なテキスト情報の連結

      2010年
      -
      2011年

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    • 「情報処理学会論文誌:データベース(TOD)」編集委員

      2007年
      -
      2011年

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    • テキストの時間情報を利用したマルチトピック・ モデルによる文書間・単語間類似度への時間性の導入

      2009年
      -
      2010年

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    • テキストの時間情報を利用したマルチトピック・モデルによる注目すべき話題群の時間的変遷の分析

      2008年
      -
      2009年

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    共同研究・競争的資金等の研究

    • トピックモデルにおけるRNNの利用の有効性に関する研究

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C) 

      正田 備也

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      2018年4月 - 2021年3月

      課題番号:18K11440

      配分額:4420000円 ( 直接経費:3400000円 、 間接経費:1020000円 )

      平成30年度発表の研究実績は以下の4つである。
      (1)文書モデルでのAVB(adversarial variational Bayes)の利用(ICDPA2018フルペーパー): 本研究課題はトピックモデルにおけるRNNの利用をテーマとする。その際、事後分布推定方法として変分ベイズ推定(VB)を使う。VBにおける近似事後分布の設定手法として、深層学習分野では主に変分オートエンコーダ(VAE)が使われる。VAEでは対角正規分布が近似事後分布としてよく用いられ、そのパラメータをELBOを最大化して求める。一方、より柔軟な近似事後分布を設定する手法としてAVB(敵対的変分ベイズ)が2017年にMeschederらによって提案された。これを文書モデリングに使い、柔軟な事後分布近似を実現した。
      (2)RNNによる和歌自動生成(ICCS2018ポスター):約14万件の和歌をRNNに学習させ、和歌を自動生成する手法を提案した。生成された和歌のスコア付けにはトピックモデルを使い、高スコアのものだけ出力する。この研究を通してRNNの訓練に関する経験を蓄積できた。
      (3)時間情報を利用したLDAのためのミニバッチ変分ベイズ推定(PRICAI2018ショートペーパー): LDAのVBに深層学習フレームワークを使うことはそれほどまだ広くおこなわれていない。この研究ではトピック毎の単語確率分布に時間情報を反映させたLDAを、PyTorchのテンソルのブロードキャストを利用して実現した。
      (4)トピックモデルでのAVBの利用(ADMA2018ショートペーパー): この研究は、(1)の継続で、AVBをトピックモデルの変分推定に利用した。これにより、トピックモデルにおいてもAVBを柔軟な事後分布近似のために使えることが分かった。その結果、RNNを使ったトピックモデルへのAVBの適用可能性の感触を得た。

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    • 半導体製造ラインにおける欠陥発生予測のためのデータ処理及び、分析アプローチの探索

      ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング(株) 

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      2019年4月 - 2020年3月

      担当区分:研究代表者  資金種別:産学連携による資金

      配分額:2730000円 ( 直接経費:2481000円 、 間接経費:249000円 )

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    • 実験情報の抽出・可視化・推薦のための電子図書館システムの研究

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B) 

      高須 淳宏, 正田 備也

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      2015年4月 - 2018年3月

      課題番号:15H02789

      配分額:15860000円 ( 直接経費:12200000円 、 間接経費:3660000円 )

      学術情報からの情報抽出の課題については、平成28年度に引き続きテキスト分析の研究を行った。平成28年度はCRFを用いた情報抽出を行ったが、平成29年度は深層学習を用いた学術文献本文の分析および情報抽出を行い抽出精度の向上をはかった。文献に含まれる実験情報の抽出においては、実験結果をまとめた表の解析に取り組んだ。表は基本的にはn行m列のセルの並びとなるが、複数の行や列にまたがる複合的なセルもある。本研究では、セルの境界を表中のテキストのアライメントに基づいて抽出する方法を考案した。これにより複数行(列)にまたがるセルを含む不定形な表かの情報抽出を可能とした。国際会議ICDARで行われた表理解のコンペティションで作成された評価コーパスを用いて性能評価を行ったところ、考案した手法はコンペティションで最も高い精度を達成した手法と同等の精度を有することを確認した。
      情報推薦の研究では、ニューラルモデルを用いた利用者およびアイテムのembedding法について研究を進めた。モデルの学習には一般に大規模な訓練データが必要になるが、システムの利用者から訓練データを収集するのは容易でない。そこで、利用者から比較的容易にデータ収集が可能なシステムの利用ログを併用する方法について検討を進めた。アクセスログ情報をコンテキストとするニューラルネットワークを用いることで情報推薦の精度を高められることを確認した。また、アイテムに関するコンテキストを活用することで、「置き換え可能なアイテム」や「相補的な役割を果たすアイテム」など、アイテム間の詳細な関係を抽出できる可能性があることがわかった。

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    • タイニーデータマイニング:基底としての確率分布による大規模データの再構成

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C) 

      正田 備也

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      2014年4月 - 2017年3月

      課題番号:26330256

      配分額:4810000円 ( 直接経費:3700000円 、 間接経費:1110000円 )

      この研究は規模の大きなデータの要約を目指しています。主に扱うのは文字で書かれたデータ、つまりテキストデータです。ニュース記事、学術論文、小説などがこれにあたります。テキストデータも量が多くなってくると、ひとつひとつ人間が目を通すわけにいかなくなります。そこで要約を作ります。この研究が作る要約は単語リストです。例えば「試合、ヒット、ピッチャー、トレード」という単語リストを見ると、私たちはこれが野球というトピックを表していると分かります。このような単語リストを膨大なテキストデータから自動的にいくつも取り出し、文章をひとつひとつ読まなくても何が書いてあるか分かるようにするのが、この研究の目的です。

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    • 確率的生成モデルの合成による情報アライメントの研究

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B) 

      高須 淳宏, 正田 備也, 深川 大路

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      2011年4月 - 2015年3月

      課題番号:23300040

      配分額:19890000円 ( 直接経費:15300000円 、 間接経費:4590000円 )

      本研究は潜在トピックモデルを用いた情報の多様な分析法の構築を目的とし、情報に付与された時間や情報間の関連性も考慮した分析モデルを構築した。まず、時間情報とテキスト情報を同時に用いるために、文書にタイプスタンプを付与し、テキストとタイムスタンプを同時に生成するトピックモデルを考案した。さらに論文の引用のように相互にリンクされた文書を生成するトピックモデルに拡張した。本研究の応用として、研究者推薦システムを試作し、多様な情報を活用することにより、共同研究者の推薦精度の向上をはかれることを実験的に示した。

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    • 統計学的ライムを利用した情報ナビゲーション

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 若手研究(B) 

      正田 備也

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      2010年 - 2011年

      課題番号:22700150

      配分額:4030000円 ( 直接経費:3100000円 、 間接経費:930000円 )

      本研究は、「意味的な関連性によるのではない単語の共起関係であっても,統計学的に有意な頻度で生じているならば情報収集の手掛かりとして有用性を持つ」という仮定に基づいている。この、統計学的に有意な頻度で生じる共起を、「統計学的ライム」と呼ぶ。そして、ベイズ的な確率モデルを使い、統計学的に有意な頻度で生じている単語の共起関係を抽出することを目指した。最終的に、論文末尾や研究者のWebサイトに現れる書誌情報を、著者名・論文タイトル・学術雑誌名・発表年など異なる書誌フィールドへと教師無し学習によって自動分割する、新しいLDA(潜在的ディリクレ配分法)タイプのトピック抽出法を提案できた。また、提案のモデルの分割精度を半教師付き学習により改善することに成功した。

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    • ハイパースペクトラルデータによる遠隔計測画像のサブピクセル解析アルゴリズム

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C) 

      喜安 千弥, 宮原 末治, 正田 備也, 堀田 政二

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      2005年 - 2007年

      課題番号:17560376

      配分額:3740000円 ( 直接経費:3500000円 、 間接経費:240000円 )

      本研究は,遠隔計測によって得られたハイパースペクトラル画像を対象として,サブピクセルの情報を高精度に抽出する手法の開発を目的としている。複数のカテゴリーが画素内に混在することに起因する誤分類を低減し,さらに,画素内のカテゴリーの混在比を高精度に推定することをめざして研究を行った。まず,周辺画素を含めたコンテクストを考慮する分類手法として,分光情報を用いて混合画素か否かを判断し,空間的なコンテクストを考慮して可能性のあるカテゴリーを限定したうえで,妥当なカテゴリーに分類する方法を開発した。また,対象の分光特性が画像内で変動する場合においても画素内の混在比を高精度に推定するため,画像全体を格子状の小領域に分割し,小領域内では分光特性を一定とみなして観測データ自身から要素数および要素スペクトルを推定し,それを用いて画素内の混在比を算出するアルゴリズムを開発した.一方,単一カテゴリーからなる画素におけるスペクトルのばらつきが無視できない場合に有効なアルゴリズムとしてあらかじめ少数のトレーニングデータを与え,それを用いて単一のカテゴリーからなる画素を画像全体から選択し,解析したい混合画素ごとにその周辺にある単一カテゴリー画素を取り出して要素スペクトルを推定し,混合画素内の混在比を推定する方法を開発した.最終年度には,開発したアルゴリズムを半教師付き手法として整理し,利用できる教師データが限定されている場合に画素の分類や画素内の混在比の推定を高精度に行うアルゴリズムとした。

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