研究内容
Research
現在進行中の研究
知識や構造に対する機械学習
以下のようなドメインの知識や構造データを対象としています。
- Wikipedia（カテゴリラベル、ハイパーリンク構造など）
- テキスト（構文・意味・談話構造）
- 画像（エンティティラベル）
- 購買履歴
- 化学（反応ネットワーク、分子構造）
右図は「ホログラフィック縮退表現」
国際会議ACL・AAAI・ICML・EMNLPなどで発表し、多数の論文が受賞しています。
- ACL17：グラフ構造に対するホログラフィック埋め込み
- ICML22：グラフ構造埋め込みに対する負例サンプリング法
他には回帰や偏相関などの線形モデルに基づいて、推薦や多クラス分類問題を高精度に解く方法論を研究しています。国際会議SIGIRなどで発表しています。
- SIGIR22：偏相関に基づく推薦手法
- WI2研究会（学生奨励賞）：閉形式解による多クラス分類手法
マンガの構造化・構造解析
現在、マンガのレイアウト（コマ割りや物語の構造など）について、
右上図は機械学習によって、著者のコマ割りの特徴を分析した研究成果です。さまざまなメディア媒体で報道されています。
（Manga109に収録された「ラブひな© 赤松健」を参照）
右下図はマンガのコマ割りの構造を分析した研究成果です。
（Manga109に収録された「ぶらり鉄扇捕物帳© 佐佐木あつし」を参照）
- EC研究会（優秀賞受賞）：マンガのコマ割り分析
- EC研究会（奨励賞）：マンガのレイアウト構造化
Wikipediaの動画化プロジェクト
様々な生成AI技術を活用して、
右に動画の一例を掲載しました。
もしよかったらチャンネル登録・試聴してもらえると嬉しいです！
