情報処理学会第83回全国大会　学生奨励賞

2021/03/18

「時空間情報を含むテキストデータを対象とした軌跡地図要約方式」

未来創造PJでの成果を「情報処理学会第83回全国大会」において発表し、学生奨励賞を受賞しました。
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【武蔵野大学】データサイエンス学部１・２年生４名が「情報処理学会 第83回全国大会」で「学生奨励賞」を受賞

サポーターズ主催のハッカソンvol8　最優秀賞

2022/11/27

ゲーム中の罵詈雑言を抑制するアプリ「ことちか」

サポーターズ主催のハッカソンvol8に参加し、最優秀賞を受賞しました。
イベント紹介記事

OPEN HACK U 2021 vol.4　優秀賞

2021/03/12

教育アプリケーション「Gazeat」

ヤフー株式会社主催「OPEN HACK U 2021 vol.4」において、優秀賞を受賞しました。
イベント紹介記事

サポーターズ主催のハッカソンvol2　努力賞

2021/05/22

オンライン授業サポートアプリ「理想と欲望」

サポーターズ主催のハッカソンvol2にソロ参加し、努力賞を受賞しました。

未来創造プロジェクトの学内成果発表会　企業賞「インテージホールディングス賞」

2021/01/27

「時空間情報を含むテキストデータを対象とした軌跡地図要約方式」

未来創造プロジェクトの学内成果発表会にて企業賞「インテージホールディングス賞」を受賞しました。
イベント紹介記事

情報処理学会 第83回全国大会

「時空間情報を含むテキストデータを対象とした軌跡地図要約方式」

石井雄大，岡田龍太郎，中西崇文

本稿では，時空間情報を含むテキストデータを対象とした軌跡地図要約方式について示す．一般的に，物語のあらすじを示すためには，要点をまとめた文章による要約が主に用いられるが，文章読解を苦手とするユーザにとっては，物語の展開を可視化するツールの実現が必要となる．本方式では，物語の展開を表現する基本要素として，時空間情報，人物情報，感情極性情報に着目する．本方式では，物語などの時空間情報を含むテキストデータを対象として，時空間情報，人物情報，感情極性情報を抽出しそれらを統合した可視化を実現する．本方式は，軌跡地図による要約を可視化することで， 文章読解を苦手とするユーザの内容理解を補助することが可能である.

ICBIR2022

"Tourist Spots Recommendation Method Corresponding to Place Names Appearing in Novel Contents"

Yuta Ishii，Takafumi Nakanishi，Ryotaro Okada，Ayako Minematsu

In general, when a place depicted in a novel exists, users may like to visit the site that appears in the story. There is a need to efficiently visit tourist spots in or around the places depicted in the novel when visiting them. When we realize to retrieve appropriate tourist spots in areas in stories, it is possible to increase the number of new sightseeing opportunities for users. This paper presents a tourist spot recommendation method corresponding to place names appearing in novel contents. Our system recommends some actual tourist spots corresponding to a novel selected by a user. The feature of our proposed method is to recommend tourist spots within the range that users can visit in a day, based on the place names that appear in the novel. We apply this method to realize seamless linking media between the creative world like a novel and the real-world.

IIAI AAI 2021 Winter Congress

"Realization of Discovery for Burst Topic Transition Using the Topic Change Point Detection Method for Time-Series Text Data"

Yuta Ishii，Aiha Ikegami，Takafumi Nakanishi

In this paper, we present a realization method of discovery for burst topic transition using the topic change point detection method for time-series text data. In our method, we focus on a topic change point detection method for time-series text data. By similarity measure using a topic change point detection method for time-series text data, we can discover for burst topic transition. In general, when we want to understand the outline or main points of an event, we often read articles written by people who know information about the event or ask others who are aware of the event to tell us about it. However, the information obtained by these means is hearsay from others and subject to third-party bias, it is difficult to comprehend the events objectively. In our paper, we focus on the topic change and extract the topic change point detection. It enables us to discover burst topic transitions. In this paper, we describe an evaluation experiment of a prototype system using our discovery for burst topic transition to verify the effectiveness of our method. We also implement an application for the user interface that provides some crews of a trendy word.

第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム

「単語から想起される2つの和柄と色彩印象の合成によるデザイン自動生成方式」

石井雄大，池上藍羽，岡田龍太郎，川越仁恵，中西崇文

本稿では，単語から想起される2つの和柄と色彩印象の合成によるデザイン自動生成方式について示す．和柄とは，日本に古くから伝わる文様を規律正しく配置したものであり，平安時代から現在に渡って広く用いられている．古くから用いられている和柄を現代の視点で再構成し，新たなデザインを創出することで，既存の文化を生かしつつ新たな価値を生み出すことが可能となる．本方式は，事前に由来や文様の特徴を示した単語を各和柄にアノテーションし，文様の想起の起点となる2つの単語と色彩の印象を表す印象語を入力とし，単語の類似度により，該当する2つの和柄と2つの色を選択，合成，提示する．本方式により，和柄についてあまり知識がないユーザであっても，古くから用いられる和柄を取り入れた新たなデザインを創出することが可能となる．

情報処理学会 第83回全国大会

「テキストデータを対象とした文章における特有表現に着目した意見抽出方式」

池上藍羽，石井雄大，北椋太，中西崇文

本研究は，様々な文章から意見を抽出し，文章の形式ごとに意見の割合及び，抽出された意見における主なトピックについての可視化をする. 文章内から意見を抽出することで，その文章内にどのような考えが込められているのか客観的な把握が可能となる． 文章を構成する主な要素は意見と事実であり，それらを含む割合はニュースやレビュー記事など，文章の形式により異なる．