© 2019 Kotaro Nakayama

  • Facebook
  • Twitter
  • Google Scholar

Publications


DBLP | Google Scholar

 

International Journal, Conferences and Workshops:

  1. A. R. A. Ghani, K. Nishanth, Ai Nakajima, N. Kimura, P. Radkohl, S. Iwai, Y. Kawazoe, Y. Iwasawa, K. Nakayama, Y. Matsuo: An analysis of human gaze data 
for autonomous medical image diagnostics, The 28th Annual Conference of the Japanese Neural Network Society (JNNS), Workshop, 2018.

  2. M. Suzuki, K. Nakayama, Y. Matsuo. Improving Bi-directional Generation between Different Modalities with Variational Autoencoders. CoRR abs/1801.08702 (2018)

  3. Joji Toyama, Yusuke Iwasawa, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: Expert-based reward function training: the novel method to train sequence generators, International Conference of Learning Representation (ICLR18) Workshop, 2018.

  4. A.R. A.Ghani, N. Koganti, A. Solano, Y. Iwasawa, K. Nakayama, Y. Matsuo: Designing Efficient Neural Attention Systems Towards Achieving Human-level Sharp Vision, International Conference of Learning Representation (ICLR18) Workshop, 2018.

  5. Yusuke Iwasawa, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: Censoring Representations with Multiple-Adversaries over Random Subspaces, International Conference of Learning Representation (ICLR18) Workshop, 2018.

  6. Nishanth Koganti, Abdul R. A. Ghani, Yusuke Iwasawa, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: “Virtual Reality as a User-friendly Interface for Learning from Demonstrations.” Demonstrations Track, Conference on Human Factors in Computing Systems, (CHI). Montreal, Canada, April 21-26, 2018.

  7. Naoki Nonaka, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: “Contents Popularity Prediction by Vector Representation
    Learned from User Action History.” DATA ANALYTICS 2017 (2017).

  8. Yusuke Iwasawa, Kotaro Nakayama, Ikuko Yairi and Yutaka Matsuo: Privacy Issues Regarding the Application of DNNs to Activity-Recognition using Wearables and Its Countermeasures by Use of Adversarial Training, The 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI2017), August19–25, Melbourne, Australia, 2017.

  9. Mohammadamin Barekatain, Miquel Marti, Hsueh-Fu Shih, Samuel Murray, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo and Helmut Prendinger: Okutama-Action: An Aerial View Video Dataset for Concurrent Human Action Detection, BMTT-PETS Workshop on Tracking and Surveillance (CVPR Workshops).

  10. Masahiro Suzuki, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: Joint Multimodal Learning with Deep Generative Models, ICLR 2017 workshop, April24–26, 2017, Toulon, France.

  11. Masatoshi Uehara, Issei Sato, Masahiro Suzuki, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: b-GAN: New Framework of Generative Adversarial Networks, Workshop on Adversarial Training, NIPS 2016, December5–10, Barcelona, Spain.

  12. Ai Nakajima, Michael Bawiec, Kotaro Nakayama and Hideyuki Horii, The Development of APISNOTE a Digital Sticky Note System for Information Structuring, International Conference for Asia Digital Art and Design (ADADA), 2016.

  13. Masumi Shirakawa, Kotaro Nakayama, Takahiro Hara, Shojiro Nishio, Wikipedia-Based Semantic Similarity Measurements for Noisy Short Texts Using Extended Naive Bayes, IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence (TETCI), 3(2): 205-219, 2015​.

  14. K. Nakayama and Y. Matsuo. Migsom: A som algorithm for large scale hyperlinked documents inspired by neuronal migration. In Proceedings of International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA), pages 79-95, April 2014.

  15. Masumi Shirakawa, Kotaro Nakayama, Eiji Aramaki, Takahiro Hara, Shojiro Nishio: Collecting Conceptualized Relations from Terabytes of Web Texts for Understanding Unknown Terms, IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI 2014), 86-93, 2013.

  16. Masumi Shirakawa, Kotaro Nakayama, Takahiro Hara, Shojiro Nishio:
    Probabilistic semantic similarity measurements for noisy short texts using Wikipedia entities. ACM International Confeference on Information and Knowledge Management (CIKM 2013), 903-908, (2013).

  17. Masumi Shirakawa, Kotaro Nakayama, Takahiro Hara, and Shojiro Nishio, Wikipedia Sets: Context-Oriented Related Entity Acquisition from Multiple Words, IEEE/WIC/ACM International Confeference on Web Intelligence (WI 2011), volume 1, pages 274-277, (2011).

  18. M. Ito, K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. Semantic relatedness measurement based on wikipedia link co-occurrence analysis. International Journal of Web Information Systems (IJWIS), 7(1):44-61, 2011.​

  19. K. Nakayama and Y. Matsuo. A self organizing document map algorithm for large scale hyperlinked data inspired by neuronal migration. In Proceedings of International World Wide Web Conference (WWW) Poster, pages 95-96, March 2011.

  20. M. Shirakawa, K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. Relation extraction between related concepts by combining wikipedia and web information for japanese language. In Proceedings of Asia Information Retrieval Societies Conference (AIRS), December 2010.

  21. M. Erdmann, K. Nakayama, E. Aramaki, T. Hara, and S. Nishio. Using an svm classifier to improve the extraction of bilingual terminology from wikipedia. In Proceedings of WikiAI conjunction with International Joint Conference on Artificial Intelligence, July 2009.

  22. M. Erdmann, K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. Improving the extraction of bilingual terminology from wikipedia. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications, 5(4):Article 31, 2009.

  23. K. Nakayama, M. Ito, T. Hara, and S. Nishio. Wikipedia relatedness measurement methods and influential features. In Proceedings of IEEE International Symposium on Mining and Web (MAW), pages 738-743, May 2009.

  24. M. Shirakawa, K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. Concept vector extraction from wikipedia category network. In Proceedings of Ubiquitous Information Management and Communication (ICUIMC), pages 71-79, January 2009.

  25. M. Ito, K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. Association thesaurus construction methods based on link co-occurrence analysis for wikipedia. In Proceedings of Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), pages 817-826, October 2008.

  26. K. Nakayama. Extracting structured knowledge for semantic web by mining wikipedia. In International Semantic Web Conference (Posters & Demos), October 2008.

  27. K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. Wikipedia mining – wikipedia as a corpus for knowledge extraction -. In Proceedings of Annual Wikipedia Conference (Wikimania), July 2008.

  28. K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. Wikipedia link structure and text mining for semantic relation extraction. In Proceedings of Semantic Search Workshop (SemSearch), pages 59-73, June 2008.

  29. M. Erdmann, K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. A bilingual dictionary extracted from the wikipedia link structure. In Proceedings of International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA) Demonstration Track, pages 380-392, March 2008.

  30. K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. A search engine for browsing the wikipedia thesaurus. In Proceedings of International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA) Demonstration Track, March 2008.

  31. M. Erdmann, K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. An approach for extracting bilingual terminology from wikipedia. In Proceedings of International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA), March 2008.

  32. M. Pei, K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. An integrated method for web resource categorization. In Proceedings of IEEE International Symposium on Mining And Web (IEEE MAW), March 2008.

  33. M. Pei, K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. Constructing a global ontology by concept mapping using wikipedia thesaurus. In Proceedings of IEEE International Symposium on Mining And Web (IEEE MAW), March 2008.

  34. K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. Wikipedia mining for huge scale japanese association thesaurus construction. In Proceedings of IEEE International Symposium on Mining And Web (IEEE MAW), March 2008.

  35. K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. Wikipedia mining for an association web thesaurus construction. In Proceedings of International Conference on Web Information Systems Engineering (WISE), pages 322-334, 2007.

  36. K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. A thesaurus construction method from large scale web dictionaries. In Proceedings of IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications (IEEE AINA), pages 932-939, 2007.

  37. M. Pei, K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. Web resource categorization for semantic web search. In Proceedings of International Workshop on Scalable Web Information Integration and Service (SWIIS), pages 34-43, April 2007.

  38. K. Nakayama, T. Maekawa, H. Tomiyasu, T. Hara, and S. Nishio. Geonote.net: A social network system for geographic information. In Proceedings of International Conference on Mobile Data Management (MDM) Workshops, pages 227-234, May 2006.

  39. K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. A web mining method based on personal ontology for semi-structured rdf. In Proceedings of International Conference on Web Information Systems Engineering (WISE) Workshops, pages 227-234, November 2005.

  40. K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. An agent system for ontology sharing on www. In Proceedings of International Conference on World Wide Web (Special interest tracks and posters), pages 964-965, May 2005.

 

査読付き論文(和文)

  1. 野中尚輝, 中山浩太郎, 松尾豊: Wikipediaの編集履歴から学習したベクトル表現によるコンテンツの人気予測, 電子情報通信学会論文誌(特集号), (2018)

  2. 野中尚輝, 中山浩太郎, 松尾豊: オンラインレビューから抽出した消費者の感情に寄与する素性を用いた自動車販売予測, 情報処理学会論文誌, Vol. 10, No. 3, pp. 1-10 (2017)

  3. 中山 浩太郎、松尾 豊: GeSdA – GPU上でのAutoencoder処理並列化による高速Deep Learningの実装、 情報処理学会論文誌 ,Vol.9 ,Issue 2, pp.46-54 (2016)

  4. 保住 純、飯塚 修平、中山 浩太郎、高須 正和、嶋田 絵理子、須賀 千鶴、西山 圭太、松尾 豊:Webマイニングを用いたコンテンツ消費トレンド予測システム、人工知能学会論文誌 (2014)

  5. 白川真澄, 中山浩太郎, 原隆浩, 西尾章治郎, Wikipediaのカテゴリグラフ解析による語句の確率的分類とその応用, 情報処理学会論文誌データベース(TOD) 5(3), 51-63, (2012)

  6. 白川 真澄 , 中山 浩太郎 , 原 隆浩, 西尾章治郎. Wikipediaとベイズ理論を用いた関連エンティティ推測と短文クラスタリングへの応用, 日本データベース学会論文誌, 11(1), 37-42, (2012)

  7. 白川真澄, 中山浩太郎, 原隆浩, and 西尾章治郎. コンテキストを考慮した複数語からの関連エンティティ抽出手法. 日本データベース学会論文誌, 10(1):55-60, June 2011.

  8. 中山浩太郎. 神経細胞移動に着想を得た自己組織化マップによるwikipediaリンクデータの可視化. 日本データベース学会論文誌, 9(3):19-24, February 2011.

  9. 白川真澄, 中山浩太郎, 荒牧英治, 原隆浩, and 西尾章治郎. Wikipediaとwebの情報を組み合わせたオントロジ構築の試み. 電子情報通信学会和文論文誌, (3):525-539, 2011.

  10. 白川真澄, 中山浩太郎, 荒牧英治, 原隆浩, and 西尾章治郎. 格助詞付きweb検索クエリを用いた関連のある概念間の関係抽出. 日本データベース学会論文誌, 9(1):35-40, 2010.

  11. 中山浩太郎, 伊藤雅弘, M. Erdmann, 白川真澄, 道下智之, 原隆浩, and 西尾章治郎. Wikipediaマイニング: Wikipedia研究のサーベイ. 情報処理学会論文誌: データベース, pages 49-60, 2009.

  12. 中山浩太郎, 伊藤雅弘, M. Erdmann, 白川真澄, 道下智之, 原隆浩, and 西尾章治郎. Wikipediaマイニング 近未来チャレンジキックオフ編. 人工知能学会論文誌, 24(6):549-55767, 2009.

  13. 中山浩太郎, 原隆浩, and 西尾章治郎. 自然言語処理とリンク構造解析を利用したwikipediaからのwebオントロジ自動構築. 日本データベース学会論文誌, 7(1):67-72, June 2008.

  14. M. Erdmann, K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. Extraction of bilingual terminology from a multilingual web-based encyclopedia. 情報処理学会論文誌 (IPSJ Journal), 3(3):564-575, 2008.

  15. M. Pei, K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. Web resource categorization for semantic web search. IPSJ Journal, 49(2), 2008.

  16. 伊藤雅弘, 中山浩太郎, 原隆浩, and 西尾章治郎. Wikipediaのリンク共起性解析によるシソーラス辞書構築. 情報処理学会論文誌: データベース, 48(SIG19 (TOD 36)):39-49, December 2007.

  17. 中山浩太郎, 原隆浩, and 西尾章治郎. Web事典からのシソーラス辞書構築手法. 情報処理学会論文誌: データベース, 48(SIG19(TOD 34)):27-37, June 2007.

  18. 中山浩太郎, 原隆浩, and 西尾章治郎. 大規模web事典からのシソーラス辞書構築. 日本データベース学会Letters, 5(4):41-44, March 2007.

  19. 中山浩太郎, 原隆浩, and 西尾章治郎. Wikipediaマイニングによるシソーラス辞書の構築手法. 情報処理学会論文誌, 47(10):2917-2928, October 2006.

  20. 中山浩太郎. Migsom:神経細胞移動モデルに基づく自己組織化マップ 〜大規模リンクドデータへの応用〜. Webとデータベースに関するフォーラム (WebDB Forum 2010), December 2010.

  21. M. Pei, K. Nakayama, T. Hara, and S. Nishio. An efficient semantic web search method based on categorization of classes. データベースとWeb情報システムに関するシンポジウム (DBWeb 2006), pages 313-320, December 2006.

  22. 中山浩太郎, 原隆浩, and 西尾章治郎. Web事典からのシソーラス辞書構築手法. データベースとWeb情報システムに関するシンポジウム (DBWeb 2006), pages 345-352, December 2006.

 

​書籍

  1. 中山浩太郎, 塚本 邦尊, 山田 典一, 大澤 文孝, 松尾豊, : 東京大学のデータサイエンティスト育成講座, マイナビ出版, 2019.

  2. (著)Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, et. al, (監訳)岩澤 有祐, 鈴木 雅大, 中山 浩太郎, 松尾 豊, (翻訳)味曽野 雅史, 黒滝 紘生, 保住 純, 野中 尚輝, 河野 慎, 冨山 翔司, 角田 貴大, 深層学習, KADOKAWA, 2018

  3. 中山浩太郎, 中村健二, 上山智士, 高田一沙, 竹崎輝隆, 谷川敬一郎, 古堅則之, 松下真生子, 田中成典. 実践UMLによるシステム開発〜SEのためのVisioと.NET活用術〜. 共立出版, 5 2004.

  4. 中山浩太郎, 野中一希, 中村健二, 上原加奈子, 楠本浩司, 杉江奈津子, 藤原七恵, 小塙明日香, 船越真理, 吉川幸江, 田中成典. Visual Basic .NETの基礎. 工学社, 2 2004.

  5. 田中成典, 小林孝史, 吉田充宏, 物部寛太郎, Dimitrios Valmas, 三浦卓, 宮脇由起, 中山浩太郎. Linuxアプリケーション入門. 森北出版, 3 2002.

  6. 中山浩太郎, 江川学, 杉町敏之, 野中一希, 福島賢治, 渡部菜月, 田中誠人, 山下智子, 田中成典. ステップアップVisual C#.NET入門. 森北出版, 7 2002.

  7. 中山浩太郎, 中川真志, 中野美紗子, 田口剛史, 早川琢哉, 中村元子, 田中成典. DirectX8. 工学社, 12 2001.

  8. 田中成典, 坂口良史, 藤田勇一, 中山浩太郎, 吉川弘一郎, 吉田博哉, and 吉田充宏. 決定版Visual Basic 6.0. 共立出版, 6 2000.
  9. 田中成典, 小林孝史, 岩井雅治, 中山浩太郎, and 松原吏志. Perlの達人. 森北出版, 12 1999.

1/1

​記事

  1. 中山浩太郎, ​コミュニティ型のAI人材育成, 情報処理学会誌 (2019)

  2. 中山浩太郎, AI時代に活躍する(連載), Dream Navi, 四谷大塚 (2018 - 2019)

  3. 中山浩太郎, 人工知能大事典「Wikipedia からの知識抽出」, 共立出版 (2017)

  4. 中山浩太郎, 岩澤有祐, 黒滝紘生, 松尾豊. Deep Learningの基礎と実装、情報処理学会誌 (2015)

  5. 私のブックマーク「Deep Learning」, 人工知能学会誌 (2014)

  6. 中山浩太郎. Wikiエンジンmediawiki入門. ソフトウェアデザイン, pages 117-125, 2 2011.

  7. 中山浩太郎, 福原知宏, 大向一輝, 松尾豊, and 武田英明. Wikipediaワークショップ会議報告. 人工知能学会誌, 24(3):452-456, 5 2009.

  8. 中山浩太郎, 原隆浩, and 西尾章治郎. 人工知能研究の新しいフロンティア:wikipedia. 人工知能学会誌, 22(5):693-701, 9 2007.

  9. 中山浩太郎. スキルコンバート part2: Vb/asp→j2eeのスキルコンバート. 月刊Java World, 7 2005.

  10. 中山浩太郎. Java ee 5:エンタープライズ向けjavaの新仕様を概観する. 月刊Java World, 11 2005.

  11. Visual c# .net による msdnaa おもしろプログラミング. MSDN技術資料.

  12. アルゴリズム入門. MSDN技術資料.

  13. Visual c# による .net framework プログラミング入門. MSDN技術資料.

  14. Visual c# による xml チュートリアル. MSDN技術資料.

  15. Visio によるオブジェクト指向設計入門. MSDN技術資料.

 

​競争的資金

  1. 分担研究者. 医療ビッグデータ解析と人工知能による医療知能情報システム開発, 国立研究開発法人日本医療研究開発機構 (2015-2018).

  2. 分担研究者. ディープラーニングと記号処理の融合による予測性の向上に関する研究, 新学術領域研究, 文部科学省(2016-2020).

  3. 研究代表者. 大脳皮質型Deep Learningアルゴリズムの研究開発および知識処理への応用, 科学研究費補助金若手(A)(2015-2018).

  4. 研究代表者. 大規模Web百科事典の知識を構造化する大脳皮質型知識処理機構の研究開発,戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE),総務省(2013-2014).

  5. 研究代表者. Wikipediaマイニングによる大規模Webオントロジの構築,科学研究費補助金基盤(B),日本学術振興会(2009-2011).

  6. 研究代表者. Wikipediaオントロジプロジェクト,Microsoft Research IJARC Core 4 プロジェクト(2008).

  7. 研究分担者. ソーシャルメディア解析による高精度連想記憶エンジンの研究,科学研究費補助金基盤(C),日本学術振興会(2008-2010).

  8. 研究代表者. Wikipediaオントロジプロジェクト,Microsoft Research IJARC Core 3 プロジェクト(2007).

  9. 研究代表者. セマンティックWebによるプログラム自動生成エージェント,未踏ソフトウェア創造事業,情報処理推進機構(2004).

 

招待講演

  1. 「AI人材育成」, 日本科学技術ジャーナリスト会議, 勉強会 (2019.9.19)

  2. 「AI革命と世界の動向」, シンギュラリティ大学GIC (2019.7.30)

  3. 「Deep Learningと科学計算環境」, 第5回自然言語処理シンポジウム (2018.12.11)

  4. 「AI人材育成法」, 第54回教育委員会対象セミナー (2018.12.5)

  5. 「東大松尾研流 AI人材育成法」, 超教育展 (2018.12.1)

  6. 「実践的Deep Learning人材育成の現場から見た日本の産学官の課題」, 第3回大学教育イノベーションフォーラム

  7. 「AI時代の大学教育」 (2018.11.3)

  8. 「東大松尾研流 実践的AI人材育成法」, PyCon JP 2018, (2018.9.17)

  9. 「実践Deep Learning – いまさら聞けない入門編」, 人工知能学会 全国大会 2018 チュートリアル, (2018.6.5)

  10. Deep Learningの基礎と応用, 電子情報通信学会ネットワークシステム・情報ネットワーク研究ワークショップ (2017)

  11. Deep Learning技術の仕組み, 人工知能学会セミナー, 2016

  12. ディープラーニングツール「Pylearn2」「Torch7」とその仕組み, 第8回AIツール入門講座 (2015)

  13. ディープラーニングツール「Pylearn2」とその仕組み, 第7回AIツール入門講座 (2015)

  14. Deep Learningのパッケージ: Pylearn2とTorch, 日本神経回路学会セミナー (2015)

  15. GeSdA – GPUによるディープラーニングの実装と応用 –, Prometech Simulation Conference (2015)

  16. Deep Learningとその実装, 情報処理学会連続セミナー「Deep Learningと人工知能」 (2015)

  17. Deep Learningの実装, Webインテリジェンスとインタラクション研究会 (2014)

  18. 実践wikipediaマイニング. データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (2011).

  19. Wikipediaと知の構造化, 6. DBSJソーシャルコンピューティングシンポジウム (2010).

  20. Mediawikiの内部クラスと応用研究. WCJ2010 Tech Talk (2010).

  21. セマンティックウェブとオントロジー研究会 (2009)

  22. Wikipediaマイニングとwebオントロジ構築の新しい方向性. jDBワークショップ (2008).