研究者学術情報データベース

（最終更新日 : 2021-03-31 20:04:15）　

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フクモト　ジュンイチ
福本　淳一
Fukumoto Junichi

所属情報理工学部情報理工学科

職名教授

その他所属
1.	情報理工学研究科

学歴
1.	～1994	マンチェスタ科学技術大学 Language and Linguistics 博士課程
2.	～1986/03	広島大学工学研究科システム工学専攻博士前期課程修了
3.	1999 (学位取得)	マンチェスタ大学 Ph.D.
4.	～1986	広島大学工学部システム工学卒業

所属学会
1.		Association for Computational Linguistics
2.		観光情報学会
3.		言語処理学会
4.		情報処理学会
5.		人工知能学会
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研究テーマ
1.	テキスト情報からの情報抽出、要約
2.	質問応答システムの研究

研究概要
自然言語処理に関する研究人間の話す言語を計算上で処理する研究のうち、大量の言語情報から重要部分を抜き出したり、要約処理などに関する研究を行っている。

現在の専門分野
知能情報学 (キーワード：自然言語処理、質問応答、対話、情報抽出、要約、文脈処理)

著書
1.	2007/07	自然言語処理

論文
1.	2018/11	時系列深層学習に基づく難易度間関係モデルを用いたダンスゲーム譜面難易度の自動調整 │ 情報処理学会論文誌 │ 59 (11),pp.1953−1964
2.	2017/06	Speech-balloon Shapes Estimation for Emotional Text Communication │ Information Engineering Express │ 10 (2),pp.1-10
3.	2015/08	希少な機能の提示による新商品のアイデア発想支援システム │ 知能と情報 │ 27 (4),669-679
4.	2015/06	Detecting Attractive Phrases from Musical Lyrics Focusing on Typical Expressions on Lyrics │ International Journal of Affective Engineering │ 14 (3),pp.167-174
5.	2015/06	Feasibility Evaluation of Function obtained by Product Combination │ Information Engineering Express International Institute of Applied Informatics │ 1 (2),pp.31-40
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学会発表
1.	2020/02/16	話題の継続性を保持する対話システム（口頭発表，一般）
2.	2018/06	日本酒味表現の類似性の分析（口頭発表，一般）
3.	2017/12	しおりの前後での単語重要度の増加率を用いた小説の既読部分からのあらすじ生成（口頭発表，一般）
4.	2017/12	時系列深層学習に基づく難易度間関係モデルを用いたダンスゲーム譜面難易度の自動調整（口頭発表，一般）
5.	2017/12	小説の読書行動と逐次的なあらすじの特徴との関連の分析（口頭発表，一般）
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取得特許
1.		構文解析システム（特願平8-240212）
2.		重要部分抽出装置および文書検索装置（特願平9-90338）
3.		情報抽出装置及びその方法並びに情報記憶媒体（特願平10-671804）
4.		電子メール管理装置（特願平11-277874）
5.		電子メール管理装置（特願平11-278923）
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研究高度化推進制度
1.	2018/04 2019/03	研究支援制度分類：研究推進プログラム種目：科研費獲得推進型味表現における比喩認識モデルの構築と言語間の共通概念認識手法
2.	2017/09 2018/09	研究支援制度分類：学外研究制度種目：- 味覚情報の分析および味覚表現における比喩性の認識
3.	2017/04 2018/03	研究支援制度分類：研究推進プログラム種目：科研費獲得推進型 ?なる文化的背景を持つ言語表現間の共通概?認?手法
4.	2016/07 2017/03	研究支援制度分類：研究推進プログラム種目：科研費獲得推進型異なる文化的背景を持つ社会間の共通認識の醸成手法
5.	2014/06 2015/03	研究支援制度分類：研究推進プログラム種目：科研費連動型 SNSデータ上のユーザ注目度を利用した新規観光資源発掘手法
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授業科目
1.	テキストマイニング
2.	データベース
3.	言語メディア特論
4.	自然言語処理
5.	社会システムデザイン概論
全件表示（14件）

教育活動

●教育方法の実践例

1.	2005/04	専門科目「メディア情報学実験１」の実験テーマ「自然言語処理」において，与えられた文書の自動要約の実験として，要約のためのツールを設定し，いくつかの方法から要約の実験を行う手法を設定し実施した．

●その他教育活動上特記すべき事項

1.	2009/01 ～ 2009/01	高校等の模擬講義：本学大阪オフィス主催「2008年度立命館大阪オフィス講座」において，高校生向け模擬講義「コンピュータが人の言葉を理解するためには」を担当．
2.	2008/04 ～ 2008/07	高校等の模擬講義：本学付属校「立命館守山高等学校」にて，高校３年生を対象とした「プログラミング演習１」の演習開講のための準備のため，高校側担当教諭との打ち合わせを実施した．
3.	2008/04 ～ 2008/07	高大連携講義：本学付属校「立命館守山高等学校」にて，高校３年生を対象とした「プログラミング言語」の講義を担当し，プログラミング教育を実施した．
4.	2007/10 ～ 2007/10	高校等の模擬講義：大学コンソーシアム主催「学びフォーラム2007」において，高校生向け模擬講義「コンピュータが人の言葉を理解するためには」を担当．

研究交流希望テーマ
1.	Webなどの大量の知識源を対象に，自然言語で記述された質問文にたいして回答を得る技術 Webなどの大量の知識源から自然言語で記述された質問分に対して回答を得るもので，例えば，「～したのはだれですか．」のような質問文に対して回答得るものである．従来のWeb検索では検索結果はページなどの文書であり，質問応答では回答そのものを得る技術である．技術相談受託研究共同研究

研究者からのメッセージ
1.	計算機による自動要約・要点抽出現在、インターネットの普及でwww上の検索システムを利用することで大量の情報に簡単にアクセスできるようになっています。また、電子メールについても同様に世界中の人々と簡単にやり取りできるようになっています。このように情報へのアクセスの利便性が増した反面、実際には情報の洪水に埋もれてしまい、重要なメールやwwwページなどの有益な情報を得ることができないなどの状況が多くあります。大量の情報から必要な情報を自動的に取り出すためには、記述された文章の解析を行い、どのような内容であるのかを理解し、その中から重要な要素や要点の抽出を行う必要があります。以上の処理を計算機上で実現するため、文章が記述されている各文の構造解析と各文間の意味的な関係を捉えた文章の構造解析を行うための枠組み、また、重要要素の認識や要約処理の方式についての研究を行っています。

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立命館大学自然言語処理研究室