平 博順 (タイラ ヒロトシ)

TAIRA Hirotoshi

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職名

教授

研究分野・キーワード

自然言語処理

出身学校 【 表示 / 非表示

  • 東京大学   理学部   日本国

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • 東京大学  理学系研究科  修士課程  修了  日本国

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 東京大学 -  学士(理学)  機能物性化学

  • 東京大学 -  修士(理学)  機能物性化学

所属学会 【 表示 / 非表示

  •  
     
     
     

    人工知能学会  その他

  •  
     
     
     

    情報処理学会  その他

  •  
     
     
     

    言語処理学会  その他

所属学会委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2010年07月
    -
    2014年06月

    人工知能学会   編集委員

  • 2014年06月
    -
    2022年06月

    人工知能学会   シニア編集委員

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 知能情報学

 

研究経歴 【 表示 / 非表示

  • 日本語述語項構造解析に関する研究

    研究期間:2007年04月  -  2014年03月

    述語項構造解析、格解析、省略解析、照応解析、意味解析

    個人研究

  • 試験問題自動解答システムの研究

    研究期間:2014年

    国内共同研究

論文 【 表示 / 非表示

  • 学術論文における関連研究の執筆支援のための被引用論文の推定

    田中陸斗,杉山弘晃,平博順,有田朗人,堂坂浩二  ( 共著 )

    言語処理学会第28回年次大会(NLP2022)発表論文集     2022年03月

    研究論文(その他学術会議資料等)  日本語

  • 被引用論文の表現も利用した引用文生成

    有田朗人,杉山弘晃,堂坂浩二,田中陸斗,平博順  ( 共著 )

    言語処理学会第28回年次大会(NLP2022)発表論文集     2022年03月

    研究論文(その他学術会議資料等)  日本語

  • テキスト分類学習における文節入れ替えによるデータ水増し手法

    有田 朗人,駒井 雅之,佐藤 大輔,丸古 凌介,大木 環美,野村 雄司,田邉 豊,平 博順  ( 共著 )

    2021年度人工知能学会全国大会予稿集     2021年06月

    研究論文(その他学術会議資料等)  日本語

  • BERTによる引用要否判定とエラー分析

    堂坂 浩二,成松 宏美,小山 康平,東中 竜一郎,南 泰浩,田盛 大悟,平 博順  ( 共著 )

    2021年度人工知能学会全国大会予稿集     2021年06月

    研究論文(その他学術会議資料等)  日本語

  • 自動車免許試験問題の含意関係認識を用いた自動解答

    田邉 豊,神代 裕人,的場 成紀,菱沼 宏祐,小林 一郎,平 博順  ( 共著 )

    2021年度人工知能学会全国大会予稿集     2021年06月

    研究論文(その他学術会議資料等)  日本語

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著書 【 表示 / 非表示

  • 人工知能プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」

    新井紀子,東中竜一郎,平博順 他  ( 単著 )

    東京大学出版会  2018年09月  単行本(学術書)  日本語

総説・解説記事 【 表示 / 非表示

  • 「書評」線形代数セミナー 射影,特異値分解,一般逆行列

    平 博順  ( 単著 )

    システム制御学会学会誌     2019年01月

    総説・解説(大学・研究所紀要)  日本語

  • 意味解析研究のこれから、「編集委員会企画、社会とAIの羅針盤2015」特集

    平 博順  ( 単著 )

    人工知能学会誌 ( 人工知能学会 ) 30 ( 1 ) 15   2015年01月

    日本語

  • 「2014年度人工知能学会全国大会(第28回)」特集、近未来チャレンジ

    村川賀彦  ( 共著 )

    人工知能学会誌   29 ( 6 ) 652   2014年11月

    総説・解説(学術雑誌)  日本語

工業所有権 【 表示 / 非表示

  • 特許

    特許:5193798

    平博順,永田昌明

    出願国:日本国  出願日:2013年02月08日  出願人名称:日本電信電話株式会社

    登録日(発行日):2013年02月08日

    辞書作成装置、辞書作成方法および辞書作成プログラム並びに辞書作成プログラムを記録した記録媒体

  • 特許

    特許:5466997

    平博順,永田昌明

    出願国:日本国  出願日:2010年05月27日  出願人名称:日本電信電話株式会社

    登録日(発行日):2014年01月31日

    解析モデル学習装置、解析モデル学習方法及び解析モデル学習プログラム

  • 特許

    特許:5286298

    平博順,永田昌明,吉田仙,笠原要,黒橋禎夫,柴田知秀

    出願国:日本国  出願日:2010年01月28日  出願人名称:国立大学法人京都大学 、日本電信電話株式会社

    登録日(発行日):2013年06月07日

    評判分析装置、評判分析方法及び評判分析プログラム

  • 特許

    特許:5325665

    平博順,永田昌明

    出願国:日本国  出願日:2009年06月15日  出願人名称:日本電信電話株式会社

    登録日(発行日):2013年07月26日

    意味解析装置、意味解析方法および意味解析プログラム並びに意味解析プログラムを記録した記録媒体

  • 特許

    特許:5193698

    平博順,永田昌明

    出願国:日本国  出願日:2008年06月19日  出願人名称:日本電信電話株式会社

    登録日(発行日):2013年02月08日

    言語処理装置、言語処理方法、言語処理プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体

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その他研究活動 【 表示 / 非表示

  • システム制御学会学会誌

    書評 

    2019年01月
     
     
     

受賞 【 表示 / 非表示

  • 言語処理学会第26回年次大会(NLP2020)優秀賞

    言語処理学会   国内学会・会議・シンポジウム等の賞 

    受賞国:日本国

  • 2016年度言語処理学会論文誌、優秀論文賞

    言語処理学会   学会誌・学術雑誌による顕彰 

    受賞国:日本国

  • 2013年度言語処理学会論文誌、優秀論文賞

    言語処理学会   その他の賞 

    受賞国:日本国

競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 強調バイアスを考慮したアテンションモデルによる規則適合判定技術の開発

    研究期間:2018年04月  -  2021年03月 

研究発表 【 表示 / 非表示

  • 被引用論文の表現も利用した引用文生成

    有田朗人,杉山弘晃,堂坂浩二,田中陸斗,平博順

    国内会議  言語処理学会第28回年次大会(NLP2022)  ( オンライン開催 )  口頭(一般)

    2022年03月
     
     

    【発表要旨集】  2022年03月

  • 引用済み論文の情報を用いた引用論文推薦

    田中陸斗,杉山弘晃,平博順,,有田朗人,堂坂浩二

    国内会議  言語処理学会第28回年次大会(NLP2022)  ( オンライン開催 )  口頭(一般)

    2022年03月
     
     

    【発表要旨集】  2022年03月

  • イラスト認識精度向上のためのスタイル転移による形状バイアス学習

    向後 ジェフリー,渡邊 敬之1,大和 淳司1,平 博順,成松 宏美,杉山 弘晃

    国内会議  2021年度人工知能学会全国大会   ( オンライン開催 )  口頭(一般)

    2021年06月
     
     

    【発表要旨集】 2021年度人工知能学会全国大会予稿集  2020年06月

  • 自動車免許試験問題の含意関係認識を用いた自動解答

    田邉 豊,神代 裕人,的場 成紀,菱沼 宏祐,小林 一郎,平 博順

    国内会議  2021年度人工知能学会全国大会   ( オンライン開催 )  口頭(一般)

    2021年06月
     
     

    【発表要旨集】 2021年度人工知能学会全国大会予稿集  2020年06月

  • BERTによる引用要否判定とエラー分析

    堂坂 浩二,成松 宏美,小山 康平,東中 竜一郎,南 泰浩,田盛 大悟,平 博順

    国内会議  2021年度人工知能学会全国大会   ( オンライン開催 )  口頭(一般)

    2021年06月
     
     

    【発表要旨集】 2021年度人工知能学会全国大会予稿集  2020年06月

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ティーチング・ポートフォリオ 【 表示 / 非表示

  • 2021年度

    教育の理念:

    学生個人の多様性に配慮し、各人の個性にできるだけ沿った教育を行う。

    教育の理念の具現化・成果等:

    一般に理解が難しい科目であっても、専門用語や難解な言い回しなどについて、その概念を可能な限り解きほぐして解説し、多様な前提知識を持つ学生に対応した講義を行う。

    今後の目標・改善点等:

    できるだけ多くの学生が、適切な努力で無理なく習熟する講義を目指す。

担当授業科目(学内) 【 表示 / 非表示

  • 基礎ゼミナール   ( 講義 )

  • Java演習   ( 演習 )

  • 微分方程式   ( 講義 )

  • 機械学習論   ( 講義 )

  • 情報メディア基礎演習  

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