藤野 昭典 / Akinori FUJINO
English version is here.
Affiliation:
日本電信電話(株)
コミュニケーション科学基礎研究所
協創情報研究部
知能創発環境研究グループ
Current Interests:
機械学習
データマイニング
Publications:
学術論文
機械学習
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近原鷹一, 藤野昭典 (2018).
教師あり学習に基づくGranger causalityの推定.
情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用(TOM), 11(3), 58-73.
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Ueda, N. and Fujino, A. (2018).
Partial AUC Maximization via Nonlinear Scoring Functions.
[arXiv:1806.04838]
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Fujino, A., Ueda, N., and Nagata, M. (2013).
Adaptive semi-supervised learning on labeled and unlabeled data with
different distributions.
Knowledge and Information Systems (KAIS), Springer, 37(1), 129-154.
[DOI link]
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Duh, K. and Fujino, A. (2012).
Flexible sample selection strategies for transfer learning in ranking.
Information Processing and Management (IP&M), Elsevier,
48(3), 502-512.
[DOI link]
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藤野昭典, 上田修功, 永田昌明 (2011).
ラベルありデータの選択バイアスに頑健な半教師あり学習.
情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用(TOM), 4(2), 31-42.
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数原良彦, 宮原伸二, 植松幸生, 金田有二, 藤野昭典, 片岡良治 (2010).
適合性分布が異なる情報源を用いたランキング学習.
情報処理学会論文誌:データベース(TOD), 3(3), 99-111.
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藤野昭典, 上田修功, 磯崎秀樹 (2009).
生成・識別モデルの統合に基づく半教師あり学習法とその多重分類への応用.
情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用(TOM), 2(2), 132-144.
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Fujino, A., Ueda, N., and Saito, K. (2008).
Semisupervised learning for a hybrid generative/discriminative classifier based on the maximum entropy principle.
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
(TPAMI), 30(3), 424-437.
[IEEE Xplore]
[DOI link]
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藤野昭典, 上田修功, 斉藤和巳 (2007).
複数の構成要素データを扱う多クラス分類器の半教師あり学習法.
情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用(TOM), 48(SIG 15), 163-175.
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Fujino, A., Ueda, N., and Saito, K. (2007).
A hybrid generative/discriminative approach to text classification with additional information.
Information Processing and Management (IP&M), Elsevier, 43(2),
379-392.
[DOI link]
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藤野昭典, 上田修功, 斉藤和巳 (2006).
最大エントロピー原理に基づく付加情報の効果的な利用によるテキスト分類.
情報処理学会論文誌, 47(10), 2929-2937.
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藤野昭典, 上田修功, 斉藤和巳 (2006).
半教師あり学習のための生成・識別ハイブリッド分類器の設計法.
人工知能学会論文誌, 21(3), 301-309.
自然言語処理
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Fujita, S. and Fujino, A. (2013).
Word sense disambiguation by combining labeled data expansion and
semi-supervised learning method.
ACM Transactions on Asian Language Information Processing
(TALIP), 12(2), Article No. 7.
[DOI link]
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進藤裕之, 藤野昭典, 永田昌明 (2012).
Pitman-Yor過程に基づく確率的木挿入文法モデル.
情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用(TOM), 5(3), 95-106. (CS領域奨励賞)
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Shindo, H. Hirao, T., Suzuki, J., Fujino, A., and Nagata, M. (2012).
TripleEye: Mining closed itemsets with minimum length thresholds based
on ordered inclusion tree.
情報処理学会論文誌:データベース(TOD), 5(3), 15-25.
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藤田早苗, Kevin Duh, 藤野昭典, 平博順, 進藤裕之 (2011).
日本語語義曖昧性解消のための訓練データの自動拡張.
自然言語処理, 18(3), 273-291.
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進藤裕之, 藤野昭典, 永田昌明 (2011).
同義語情報を用いた確率的単語アライメントモデル.
情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用(TOM), 4(2), 13-22.
医療情報処理
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Kurasawa, H., Hayashi, K., Fujino, A., Takasugi, K., Haga, T., Waki, K., Noguchi, T., and Ohe, K. (2016).
Machine learning-based prediction of a missed scheduled clinical appointment by patients with diabetes.
Journal of Diabetes Science and Technology, 10(3), 730-736.
[DOI link]
発話運動
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Erickson, D., Yoshida, K., Menezes, C., Fujino, A., Mochida, T., and Shibuya, Y. (2006).
Exploratory study of some acoustic and articulatory characteristics of sad speech.
Phonetica, 63(1), 1-25.
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藤野昭典, 鏑木時彦, 誉田雅彰, 村野恵美, 新美成二 (2003).
無声子音における舌・唇と喉頭の調音運動の時間関係の分析.
日本音響学会誌, 59(3), 121-130.
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Honda, M., Fujino, A. and Kaburagi, T. (2002).
Compensatory responces of articulators to unexpected perturbation of the palate shape.
Journal of Phonetics, 30, 281-302.
強化学習
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堀内 匡, 藤野昭典, 片井 修, 椹木哲夫 (1999).
経験強化を考慮したQ-Learningの提案とその応用.
計測自動制御学会論文集, 35(5), 645-653.
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堀内 匡, 藤野昭典, 片井 修, 椹木哲夫 (1999).
連続値入出力を扱うファジィ内挿型Q-Learningの提案.
計測自動制御学会論文集, 35(2), 271-279.
レター
機械学習
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尾崎常祐, 布谷伸浩, 藤野昭典, 上田修功, 石川光映 (2020).
機械学習を用いたInP 変調器の作製プロセス適正化と消光比改善.
電子情報通信学会論文誌C, J103-C(3), 201-202.
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藤野昭典, 上田修功, 斉藤和巳 (2005).
生成・識別ハイブリッドモデルに基づく半教師あり学習.
情報科学技術レターズ, 4, 161-164. (FIT論文賞)
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藤野昭典, 上田修功, 斉藤和巳 (2004).
交差確認法に基づく適合性フィードバック.
情報科学技術レターズ, 3, 53-54.
NTT機関誌
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倉沢央, 藤野昭典, 林勝義 (2018).
医療健康支援技術の研究開発と糖尿病患者の血糖管理コントロール不良予測への適用.
NTT技術ジャーナル, 30(6), 19-23.
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倉沢央, 藤野昭典, 林勝義 (2017).
機械学習を用いた糖尿病患者の治療行動予測.
NTT技術ジャーナル, 29(6), 32-36.
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Mathieu Blondel, 藤野昭典, 上田修功 (2016).
膨大な情報の組合せから楽々学習.
NTT技術ジャーナル, 28(9), 13-15.
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藤野昭典, 上田修功, 斉藤和巳 (2007).
テキスト自動分類のための半教師あり学習技術.
NTT技術ジャーナル, 19(6), 26-28.
解説等
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藤野昭典 (2009).
文書分類.
言語処理学会編「言語処理学事典」, 3.3.2節.
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鈴木潤, 藤野昭典 (2008).
半教師あり学習による分類法-現状と自然言語処理への適用.
言語処理学会 第14回年次大会 チュートリアル資料, 15-27.
登録特許
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特許第6495124号
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特許第6482481号
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特許第6464057号
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特許第6368633号
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特許第6307423号
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特許第6220767号
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特許第6161581号
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特許第5905375号
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特許第5684084号
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特許第5646523号
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特許第5555542号
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特許第5462819号
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特許第5462546号
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特許第5442586号
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特許第5441937号
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特許第5308360号
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特許第5139874号
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特許第4976912号
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特許第4490876号
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特許第4460417号
Awards:
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情報処理学会 MPSベストプレゼンテーション賞 (2018年 MPS118)
近原 鷹一,藤野 昭典:
教師あり学習に基づく時系列の因果推論.
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ACL 2012 Best Paper Award
Shindo, H., Miyao, Y., Fujino, A., and Nagata, M.:
Bayesian symbol-refined tree substitution grammars for syntactic parsing.
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言語処理学会第18回年次大会 最優秀賞 (2012年)
進藤裕之, 宮尾祐介, 藤野昭典, 永田昌明:
シンボル細分化を適用した階層Pitman-Yor過程に基づく木置換文法獲得法と構文解析への応用.
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言語処理学会第13回年次大会 最優秀発表賞 (2007年)
鈴木潤, 藤野昭典, 磯崎秀樹:
データの分布特性を利用した半教師有り系列構造学習: 言語解析への適用.
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情報科学技術レターズ FIT論文賞 (2005年)
藤野昭典, 上田修功, 斉藤和巳:
生成・識別ハイブリッドモデルに基づく半教師あり学習.
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電子情報通信学会 PRMU研究奨励賞 (2004年度)
藤野昭典, 上田修功, 斉藤和巳:
ラベルあり・なしデータの最適な結合に基づくパターン分類.
主著者の受賞
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第37回医療情報学連合大会 学術奨励賞(研究奨励賞) (2017年)
倉沢央, 林勝義, 藤野昭典, 芳賀恒之, 脇嘉代, 野口貴史, 大江和彦:
機械学習を用いた糖尿病外来患者の血糖管理不良予測.
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情報処理学会 コンピュータサイエンス(CS)領域奨励賞 (2012年)
進藤裕之, 藤野昭典, 永田昌明:
Pitman-Yor過程に基づく確率的木挿入文法モデル.
Last update: 2020.5.18 by A.Fujino