研究分野
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情報通信 / 統計科学
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情報通信 / データベース
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情報通信 / 知能情報学
出身大学
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東京大学 工学部 計数工学科
1994年03月,卒業
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東京大学 工学系研究科 計数工学専攻
1996年03月,卒業
取得学位
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博士(工学),奈良先端科学技術大学院大学,2008年03月
学外略歴
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奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 ,研究員,2007年04月 ~ 2011年03月
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情報システム研究機構国立遺伝学研究所,研究員,2011年04月 ~ 2016年07月
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情報システム研究機構国立遺伝学研究所,助教,2016年08月 ~ 2017年09月
所属学会・委員会
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情報処理学会
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人工知能学会
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日本データベース学会
研究テーマ
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テーマ:情報検索(大規模データの活用),自然言語処理,人工知能
紹介:これまでのデータサイエンスは,集めたデータから抽出した知識(ルール)を用いて,新しいデータの振る舞いを予測しました.これに対して,近年は,ビッグデータを計算機で単純に「検索」することによって,新しいデータの振る舞いを予測可能になってきました.私たちは, 「次元の呪い」をはじめとする,データ検索にまつわる課題の解決を行っています.
論文
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Finding Experiential Stress in Tweets by Utilizing both Explicit and Implicit Stress Data,In Proc. of The 2021 IEEE International Conference on Big Data,5916-5918,2021年12月
Shizuku Iida, Kazuo Hara
共著(国内のみ)
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Robust Method to Convert HIRAGANA Sequences into Japanese Text,In Proc. of The 2021 IEEE International Conference on Big Data,6058-6060,2021年12月
Toshiki Yamaguchi, Kazuo Hara, Ikumi Suzuki
共著(国内のみ)
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Bayesian Optimization With an Auxiliary Classifier for the Development of Polymer Materials,In Proc. of The 2021 IEEE International Conference on Big Data,6014-6016,2021年12月
Tomoya Sasaki, Arisa Nakamura, Jun-ichi Harasawa, Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Tatsuhiro Takahashi
共著(国内のみ)
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Semantic Entanglement on Verb Negation,In Proc. of The 10th International Conference on Data Science, Technology and Applications,71-78,2021年07月
Yuto Kikuchi, Kazuo Hara, Ikumi Suzuki
共著(国内のみ)
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Impact of Duplicating Small Training Data on GANs,In Proc. of The 10th International Conference on Data Science, Technology and Applications,308-315,2021年07月
Yuki Eizuka, Kazuo Hara, Ikumi Suzuki
共著(国内のみ)
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Target Evaluation for Neural Language Model Using Japanese Case Frame,In Proc. The 12th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR),2020年11月
Kazuhito Tamura,Ikumi Suzuki, Kazuo Hara
共著(国内のみ)
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Centered kNN Graph for Semi-Supervised Learning,In Proc. the 40th Annual ACM SIGIR Conference (SIGIR),857-860,2017年08月
Ikumi Suzuki, Kazuo Hara
共著(国内のみ)
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Flattening the Density Gradient for Eliminating Spatial Centrality to Reduce Hubness,In Proc. the 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI),1659-1665,2016年02月
Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Kei Kobayashi, Kenji Fukumizu, Miloš Radovanović
共著(海外含む)
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ハブの抑制によるコンパラブルコーパスからの対訳抽出精度の改善,人工知能学会論文誌,31(2) E-F43_1-1,2016年02月
重藤 優太郎, 鈴木 郁美, 原 一夫, 新保 仁, 松本 裕治
共著(国内のみ)
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Coordination-aware Dependency Parsing (Preliminary Report),In Proc. the 14th International Conference on Parsing Technologies (IWPT),66-70,2015年07月
Akifumi Yoshimoto, Kazuo Hara, Masashi Shimbo, Yuji Matsumoto
共著(国内のみ)
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Localized Centering: Reducing Hubness in Large-Sample Data,In Proc. the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI),2645-2651,2015年01月
Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Masashi Shimbo, Kei Kobayashi, Kenji Fukumizu and Miloš Radovanović
共著(海外含む)
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Reducing Hubness for Kernel Regression,SIMILARITY SEARCH AND APPLICATIONS, SISAP 2015,9371 339-344,2015年
Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Kei Kobayashi, Kenji Fukumizu, Milos Radovanovi
共著(海外含む)
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Ridge Regression, Hubness, and Zero-Shot Learning,MACHINE LEARNING AND KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES, ECML PKDD 2015, PT I,9284 135-151,2015年
Yutaro Shigeto, Ikumi Suzuki, Kazuo Hara, Masashi Shimbo, Yuji Matsumoto
共著(国内のみ)
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Reducing Hubness: A Cause of Vulnerability in Recommender Systems,SIGIR 2015: PROCEEDINGS OF THE 38TH INTERNATIONAL ACM SIGIR CONFERENCE ON RESEARCH AND DEVELOPMENT IN INFORMATION RETRIEVAL,815-818,2015年
Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Kei Kobayashi, Kenji Fukumizu
共著(国内のみ)
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Annotating Cohesive Statements of Anatomical Knowledge Toward Semi-Automated Information Extraction,In Proc. the 6th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR),342-347,2014年10月
Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Kousaku Okubo and Isamu Muto
共著(海外含む)
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Centering Similarity Measures to Reduce Hubs,In Proc. the 2013 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP),613-623,2013年07月
Ikumi Suzuki, Kazuo Hara, Masashi Shimbo, Marco Saerens and Kenji Fukumizu
共著(海外含む)
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ラプラシアンカーネルによるハブの解消,人工知能学会論文誌,28(3) 297-310,2013年
鈴木 郁美, 原 一夫, 新保 仁, 松本 裕治
共著(国内のみ)
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文法的・意味的共起を利用した単語類似度の計算,人工知能学会論文誌,28(4) 379-390,2013年
原 一夫, 鈴木 郁美, 新保 仁, 松本 裕治
共著(国内のみ)
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Walk-based Computation of Contextual Word Similarity,In Proc. the 24th International Conference on Computational Linguistics (COLING),1081-1096,2012年12月
Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Masashi Shimbo and Yuji Matsumoto
共著(海外含む)
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Investigating the Effectiveness of Laplacian-based Kernels in Hub Reduction,In Proc. the 26th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI),1112-1118,2012年07月
Ikumi Suzuki, Kazuo Hara, Masashi Shimbo, Yuji Matsumoto, Marco Saerens
共著(海外含む)
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Mining Personal Experiences and Opinions from Web Documents,Web Intelligence and Agent Systems,9(2) 109-121,2011年
Shuya Abe, Kentaro Inui, Kazuo Hara, Hiraku Morita, Chitose Sao 他
共著(国内のみ)
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Assessment of NER Solutions against the First and Second CALBC Silver Standard Corpus,Journal of Biomedical Semantics,2(5) S11,2011年
Dietrich Rebholz-Schuhmann, Antonio J Yepes, Kazuo Hara 他
共著(海外含む)
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文法制約と系列アラインメントによる並列構造の解析,人工知能学会論文誌,25(5) 560-569,2010年07月
原一夫, 新保仁, 松本裕治
共著(海外含む)
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バイパス付きアラインメントグラフを用いた日本語並列句検出と範囲同定,人工知能学会論文誌,25(1) 206-214,2010年01月
大熊 秀治, 原 一夫, 新保 仁, 松本 裕治
共著(国内のみ)
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Unsupervised WSD by Finding the Predominant Sense Using Context as a Dynamic Thesaurus,Journal of Computer Science and Technology,25(5) 560-569,2010年
Javier Tejada-Cárcamo, Hiram Calvo, Alexander Gelbukh, Kazuo Hara
共著(海外含む)
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Towards Automatic Biomedical Entity Annotation by Reducing Error Propagation,In Proc. The 1st CALBC Workshop,35-37,2010年
Kazuo Hara
単著
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Bypassed Alignment Graph for Learning Coordination in Japanese Sentences,In Proc. the Joint conference of the 47th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing of the Asian Federation of Natural Language Processing (ACL-IJCNLP),5-8,2009年08月
Hideharu Okuma, Kazuo Hara, Masashi Shimbo, Yuji Matsumoto
共著(国内のみ)
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Coordinate Structure Analysis with Global Structural Constraints and Alignment-based Local Features,In Proc. the Joint conference of the 47th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing of the Asian Federation of Natural Language Processing (ACL-IJCNLP),967-975,2009年08月
Kazuo Hara, Masashi Shimbo, Hideharu Okuma, Yuji Matsumoto
共著(国内のみ)
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A Graph-based Approach for Biomedical Thesaurus Expansion,In Proc. the ACM 3rd International Workshop on Data and Text Mining in Bioinformatics (DTMBIO),79-82,2009年06月
Ikumi Suzuki, Kazuo Hara, Masashi Shimbo and Yuji Matsumoto
共著(海外含む)
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Experience mining: Building a large-scale database of personal experiences and opinions from web documents,Proceedings - 2008 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, WI 2008,314-321,2008年
Kentaro Inui, Shuya Abe, Kazuo Hara, Hiraku Morita, Chitose Sao, Megumi Eguchi, Asuka Sumida, Koji Murakami, Suguru Matsuyoshi
共著(国内のみ)
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Classifying Narrative Patient Records without Any External Resources,In Proc. The Second i2b2 Workshop on Challenges in Natural Language Processing for Clinical Data,1-3,2008年
Kazuo Hara
単著
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A Discriminative Learning Model for Coordinate Conjunctions,In Proc. the 2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL),610-619,2007年06月
Masashi Shimbo, Kazuo Hara, qual contributi
共著(国内のみ)
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アラインメントと機械学習を応用した並列句解析: 医学生物学論文からの情報抽出に向けて,人工知能学会論文誌,22(3) 248-255,2007年02月
原 一夫, 新保 仁, 松本 裕治
共著(海外含む)
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Extracting clinical trial design information from MEDLINE abstracts,New Generation Computing,25(4) 263-275,2007年01月
Kazuo Hara, Yuji Matsumoto
共著(国内のみ)
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Applying a SVM based Chunker and a Text Classifier to the Deid Challenge,In Proc. The i2b2 Workshop on Challenges in Natural Language Processing for Clinical Data,1-3,2006年
Kazuo Hara
単著
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Information Extraction and Sentence Classification Applied to Clinical Trial MEDLINE Abstracts,In Proc. The 2005 International Joint Conference of InCoB, AASBi and KSBI (BIOINFO 2005),85-90,2005年
Kazuo Hara, Yuji Matsumoto
共著(国内のみ)
工業所有権
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特許,アイテム推薦システム及びアイテム推薦方法,原 一夫,鈴木 郁美
出願番号( 特願2015-147269 ) 公開番号( 特願2015-147269 ) 登録番号( 特願2015-147269 ) ,日本国
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特許,ハブを軽減する類似度演算システム及び類似度演算方法,原 一夫,鈴木 郁美
出願番号( 特願2015-011853 ) 公開番号( 特願2015-011853 ) ,日本国
科研費(文科省・学振)獲得実績
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基盤研究(C),2021年04月 ~ 2025年03月,「ハブネス」を活用して行う高次元データの解析
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基盤研究(C),2021年04月 ~ 2023年03月,単語分散表現の頻度エンコード問題の解消
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基盤研究(B),2016年04月 ~ 2021年03月,大規模データセットに生じるハブ現象の解明とその医療生命系データへの応用
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基盤研究(C),2012年04月 ~ 2016年03月,知識の再利用性向上に向けた文書の箇条書き化
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若手研究(B),2009年04月 ~ 2012年03月,系列アラインメントに基づく並列構造解析と統語解析の統合に関する研究
担当授業科目
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2023年度,卒業研究
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2023年度,データサイエンス文献講読B
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2023年度,データ解析
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2023年度,理学特別演習Ⅳ(数学系)
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2023年度,理学特別演習Ⅱ(数学系)
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2023年度,特別課題研究
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2023年度,理学特別研究Ⅱ(後期)
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2023年度,理学特別研究Ⅰ(後期)
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2023年度,特別研修実習
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2023年度,特別計画研究
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2023年度,特別演習
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2023年度,高次元データ解析特論
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2023年度,特別実験
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2023年度,卒業研究
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2023年度,データサイエンス文献講読A
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2023年度,計算科学C
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2023年度,数理統計学
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2023年度,理学特別演習Ⅲ(数学系)
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2023年度,理学特別演習Ⅰ(数学系)
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2023年度,理学特別研究Ⅱ(前期)
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2023年度,理学特別研究Ⅰ(前期)
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2023年度,特別研修実習
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2023年度,特別計画研究
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2023年度,特別演習
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2023年度,データサイエンスⅠ(数理科学)
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2022年度,卒業研究
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2022年度,データサイエンス文献講読B
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2022年度,データ解析
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2022年度,理学特別演習Ⅳ(数学系)
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2022年度,理学特別演習Ⅱ(数学系)
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2022年度,理学特別研究Ⅱ(後期)
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2022年度,理学特別研究Ⅰ(後期)
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2022年度,特別研修実習
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2022年度,特別計画研究
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2022年度,特別演習
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2022年度,高次元データ解析特論
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2022年度,特別課題研究
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2022年度,特別実験
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2022年度,卒業研究
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2022年度,データサイエンス文献講読A
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2022年度,計算科学C
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2022年度,数理統計学
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2022年度,理学特別演習Ⅲ(数学系)
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2022年度,理学特別演習Ⅰ(数学系)
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2022年度,理学特別研究Ⅱ(前期)
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2022年度,理学特別研究Ⅰ(前期)
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2022年度,特別研修実習
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2022年度,特別計画研究
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2022年度,特別演習
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2022年度,データサイエンスⅠ(数理科学)
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2021年度,課題研究
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2021年度,卒業研究
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2021年度,データサイエンス文献講読B
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2021年度,データサイエンス文献講読A
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2021年度,データ解析
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2021年度,理学特別演習Ⅳ(数学系)
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2021年度,理学特別演習Ⅱ(数学系)
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2021年度,理学特別研究Ⅱ(後期)
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2021年度,理学特別研究Ⅰ(後期)
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2021年度,卒業研究
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2021年度,卒業研究
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2021年度,データサイエンス文献講読B
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2021年度,データサイエンス文献講読A
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2021年度,データサイエンス文献講読B
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2021年度,計算科学C
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2021年度,数理統計学
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2021年度,理学特別演習Ⅲ(数学系)
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2021年度,理学特別演習Ⅰ(数学系)
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2021年度,理学特別研究Ⅱ(前期)
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2021年度,理学特別研究Ⅰ(前期)
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2021年度,線形代数Ⅰ(数理科学)
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2021年度,データサイエンスⅠ(数理科学)
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2020年度,卒業研究
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2020年度,データサイエンス文献講読B
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2020年度,データサイエンス文献講読A
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2020年度,データ解析
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2020年度,卒業研究
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2020年度,理学特別研究Ⅱ(後期)
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2020年度,理学特別研究Ⅰ(後期)
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2020年度,理学特別演習Ⅳ(数学系)
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2020年度,理学特別演習Ⅱ(数学系)
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2020年度,データサイエンス文献講読B
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2020年度,データサイエンス文献講読A
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2020年度,データサイエンス文献講読B
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2020年度,計算科学C
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2020年度,数理統計学
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2020年度,卒業研究
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2020年度,理学特別研究Ⅱ(前期)
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2020年度,理学特別研究Ⅰ(前期)
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2020年度,理学特別演習Ⅲ(数学系)
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2020年度,理学特別演習Ⅰ(数学系)
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2020年度,線形代数Ⅰ(数理科学)
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2020年度,データサイエンスⅠ(数理科学)
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2019年度,データ解析
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2019年度,データサイエンス文献講読A
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2019年度,卒業研究
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2019年度,数理統計学
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2019年度,データサイエンスⅠ(数理科学)
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2019年度,線形代数Ⅰ(数理科学)
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2019年度,計算科学C
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2018年度,課題研究B
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2018年度,線形代数Ⅱ(数理科学)
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2018年度,課題研究A
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2018年度,線形代数Ⅰ(数理科学)
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2018年度,数理統計学