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共著の研究者

  • 新保 仁
    千葉工業大学 人工知能ソフトウェア技術研究センター
    表現学習, 近傍検索, リンク解析, 機械学習, データマイニング
  • 鈴木 郁美

    高次元データ解析, 機械学習, ハブネスの軽減, 自然言語処理

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研究者
J-GLOBAL ID:200901047920260815   更新日: 2024年09月01日

原 一夫

ハラ カズオ | Hara Kazuo
クリップ
所属機関・部署:
研究分野 (3件): 統計科学 ,  データベース ,  知能情報学
研究キーワード (3件): 人工知能 ,  情報検索 ,  自然言語処理
競争的資金等の研究課題 (6件):
  • 2021 - 2026 単語分散表現の頻度エンコード問題の解消
  • 2021 - 2025 「ハブネス」を活用して行う高次元データの解析
  • 2016 - 2020 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
  • 2012 - 2016 高次元・構造化データに適したリンク解析的類似度尺度の研究
  • 2012 - 2016 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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論文 (32件):
  • Tomoya Sasaki, Yuto Kikuchi, Kazuo Hara, Ikumi Suzuki. Investigating Word Vectors for the Negation of Verbs. SN Comput. Sci. 2024. 5. 222. 1-20
  • Shizuku Iida, Kazuo Hara. Finding Experiential Stress in Tweets by Utilizing both Explicit and Implicit Stress Data. 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). 2021. 5916-5918
  • Toshiki Yamaguchi, Kazuo Hara, Ikumi Suzuki. Robust Method to Convert HIRAGANA Sequences into Japanese Text. 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). 2021. 6058-6060
  • Tomoya Sasaki, Arisa Nakamura, Jun-Ichi Harasawa, Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Tatsuhiro Takahashi. Bayesian Optimization With an Auxiliary Classifier for the Development of Polymer Materials. 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). 2021. 6014-6016
  • Yuki Eizuka, Kazuo Hara, Ikumi Suzuki. Impact of Duplicating Small Training Data on GANs. Proceedings of the 10th International Conference on Data Science, Technology and Applications(DATA). 2021. 308-315
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MISC (17件):
特許 (2件):
  • 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
  • アイテム推薦システム及びアイテム推薦方法
学歴 (3件):
  • 2004 - 2007 奈良先端科学技術大学院大学 自然言語処理学講座
  • 1994 - 1996 東京大学 工学系研究科 計数工学専攻
  • 1990 - 1994 東京大学 工学部 計数工学科
学位 (1件):
  • 博士(工学) (奈良先端科学技術大学院大学)
※ J-GLOBALの研究者情報は、researchmapの登録情報に基づき表示しています。 登録・更新については、こちらをご覧ください。

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