研究者詳細 - 太田　学

論文 - 太田　学

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Error Detection of BERT-Based Bibliographic Information Extraction from Reference Strings 査読

Shunpei Nakayama, Teruhito Kanazawa, Fumito Uwano, Manabu Ohta

Proceedings of the 19th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (IMCOM 2025) 2025年1月

Support for Reading Comprehension of Scholarly Papers in Japanese Using ChatGPT 査読

Rikuto Sakai, Teruhito Kanazawa, Fumito Uwano, Manabu Ohta

Proceedings of the 19th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (IMCOM 2025) 2025年1月

Automatic Extraction of User-Centric Aspects for Tourist Spot Recommender Systems Using Reviews in Japanese 招待査読

Fumito Uwano, Ran’u Kobayashi, Manabu Ohta

Proc. the 26th International Conference on Human-Computer Interaction (HCII 2024) 245 - 260 2024年6月

Reward Design for Deep Reinforcement Learning Towards Imparting Commonsense Knowledge in Text-Based Scenario. 査読

Ryota Kubo, Fumito Uwano, Manabu Ohta

Proceedings of the 16th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2024) 1213 - 1220 2024年2月

An End-to-End Table Structure Analysis Method Using Graph Attention Networks 査読国際誌

Manabu Ohta, Hiroyuki Aoyagi, Fumito Uwano, Teruhito Kanazawa, Atsuhiro Takasu

Proceedings of the 25th International Conference on Asia-Pacific Digital Libraries (ICADL 2023) 230 - 239 2023年11月

福祉支援施設の支援記録からのBERTによるインシデントの予兆検出査読

上野史, 松本典久, 太田学

情報処理学会論文誌 64 ( 11 ) 1561 - 1566 2023年11月

Table-structure Recognition Method Consisting of Plural Neural Network Modules 査読

Hiroyuki Aoyagi, Teruhito Kanazawa, Atsuhiro Takasu, Fumito Uwano, Manabu Ohta

Proceedings of the 11th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2022) 542 - 549 2022年2月

担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：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：SCITEPRESS

DOI： 10.5220/0010817700003122

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icpram/icpram2022.html#AoyagiKTUO22

Table-structure recognition method using neural networks for implicit ruled line estimation and cell estimation 査読

Manabu Ohta, Ryoya Yamada, Teruhito Kanazawa, Atsuhiro Takasu

Proceedings of the 21st ACM Symposium on Document Engineering 2021年8月

A Cell-detection-based Table-structure Recognition Method 査読

Manabu Ohta, Ryoya Yamada, Teruhito Kanazawa, Atsuhiro Takasu

Proceedings of the ACM Symposium on Document Engineering 2019 2019年9月

アテンションを利用した観点付き感情分析査読

朝倉遼, 新妻弘崇, 太田学

電子情報通信学会論文誌D J102-D ( 4 ) 245 - 256 2019年4月

An approach to estimating cited sentences in academic papers using Doc2vec 査読

Shunsuke Tanabe, Manabu Ohta, Atsuhiro Takasu, Jun Adachi

Proceedings of the 10th International Conference on Management of Digital EcoSystems 118 - 125 2018年9月

An automatic graph generation method for scholarly papers based on table structure analysis 査読

Ryoya Yamada, Manabu Ohta, Atsuhiro Takasu

Proceedings of the 10th International Conference on Management of Digital EcoSystems 132 - 140 2018年9月

Japanese sentiment analysis using simple alignment sentence classification 査読

Hirotaka Niitsuma, Daiki Kubota, Manabu Ohta

Proceedings of the 10th International Conference on Management of Digital EcoSystems 2018年9月

Simple Alignment Sentence Classification for Aspect-Based Sentiment Analysis 査読

Hirotaka Niitsuma, Ryo Asakura, Manabu Ohta

Proc. of 19th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing 2018) 2018年3月

CRF-based bibliography extraction from reference strings using a small amount of training data 査読

Daiki Namikoshi, Manabu Ohta, Atsuhiro Takasu, Jun Adachi

2017 Twelfth International Conference on Digital Information Management (ICDIM) 54 - 59 2017年9月

Recurrent Neural Networks on Convoluted Word Vectors for Aspect-Based Sentiment Analysis 査読

Ryo Asakura, Hirotaka Niitsuma, Manabu Ohta

Proc. of 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing 2017) 2017年

Important Word Organization for Support of Browsing Scholarly Papers Using Author Keywords 査読

Junki Tanijiri, Manabu Ohta, Atsuhiro Takasu, Jun Adachi

Proc. of 2016 ACM Symposium on Document Engineering 135 - 138 2016年9月

Examination of effective features for CRF-based bibliography extraction from reference strings 査読

Daiki Matsuoka, Manabu Ohta, Atsuhiro Takasu, Jun Adachi

2016 Eleventh International Conference on Digital Information Management (ICDIM) 259 - 264 2016年9月

観光ルート推薦のための効率的な制約条件査読

新妻弘崇, 新井晃平, 太田学

情報処理学会論文誌データベース (TOD) 9 ( 2 ) 34 - 45 2016年6月

記述言語：日本語

観光ルート推薦の問題は，なんらかの目的関数を最大化する最適化問題として定式化することができる．たとえば旅行者の興味や満足度をスコアとして表した関数の値を最大化する観光ルートを求める問題として定式化することができる．この最適なルートを求める問題はTravelling Salesman Problem（TSP）と類似した整数計画問題として記述することができる．しかしTSPと同様の定式化をすると不適切な解が頻繁に計算される問題が生じる．たとえば一筆書きにならない途切れたルートが頻繁に計算される問題が生じる．この問題を解決する制約条件を本研究では提案する．提案する制約条件には計算時間が大幅に増大する問題がある．そこで計算時間を短縮する制約条件をさらに追加する手法を提案する．提案手法の有効性を示すために2種類の目的関数を使った実験を行った．1つ目は訪問する観光スポットの人気度の総和，2つ目は旅行者をマルコフ遷移モデルで表した場合の対数尤度を目的関数として設定し実験を行った．どちらの目的関数を使用した実験でも，提案手法によって計算される観光ルートは，Greedyな解法で計算したルートと比べておおよそ2倍の目的関数の値を与えることを確認した．Tour recommendation can be formulated as finding an optimized tour that maximizes a given objective function. For example, tour recommendation can be formulated as maximizing the score that represents the degree of a user's interest as an objective function. The optimization problem can be solved as the integer programming problem using the similar formulation as used in Travelling Salesman Problem (TSP). However, the integer programming problem gives invalid solutions frequently. For example, the optimized tour frequently includes interrupted routes. This research proposes additional constraints for the integer programming problem that can resolve this problem. However, the integer programming problem including the proposed additional constraint requires huge computational time to solve. This research also proposes other additional constraints that can resolve this computational time problem. The proposed formulations are evaluated using two objective functions. The first objective function is the score which represents the popularity of each spot. The second objective function is the likelihood of a Markov chain model of tourists. We show the formulation using these additional constraints can compute better solutions that have almost a twice better score than a greedy method using these two objective functions.

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少量学習データによる参考文献書誌情報抽出精度の向上査読

川上尚慶, 太田学, 高須淳宏, 安達淳

情報処理学会論文誌データベース (TOD) 8 ( 2 ) 18 - 29 2015年6月

記述言語：日本語

電子図書館の運用には，書誌情報データベースの整備が必須である．特に学術論文の参考文献欄には有用な書誌情報が集約されている．そこで我々は，Conditional Random Field（CRF）を用いて参考文献文字列から書誌情報を自動抽出する手法を提案した．しかし，書誌情報を高精度に抽出するには雑誌ごとに一定量の学習データを用意する必要があり，その生成コストが問題だった．本稿では，学習データが少ない場合に，能動サンプリングと擬似学習データ，転移学習を利用して抽出精度を改善する方法を提案する．実験では，抽出精度と必要とする学習データ件数を評価し，提案手法の有効性について考察した．The effective use of digital libraries demands maintenance of bibliographic databases. Especially, the reference fields of academic papers are full of useful bibliographic information. We, therefore, proposed a method of automatically extracting bibliographic information from reference strings using a conditional random field (CRF). However, at least a few hundred reference strings are necessary for training the CRF to achieve high extraction accuracies and the preparation of such human-labeled data for training is usually expensive. As described herein, we propose the use of active sampling, pseudo-training data and transfer learning to improve extraction accuracies with a small amount of training data. Then we evaluate the extraction accuracies and the associated training costs by experimentation and discuss the effectiveness of the proposed approach.

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