MEMBER

Publication

  • Makoto Nakatsuji, Sohei Okui: Answer Generation through Unified Memories over Multiple Passages, IJCAI, (2020) paper (pdf)
  • Makoto Nakatsuji, Sohei Okui: Conclusion-Supplement Answer Generation for Non-Factoid Questions, AAAI, (2020)paper (pdf) 「恋愛相談オシエル」や「恋するAI歌人」、「AI菜奈ちゃん」の関連技術
  • Makoto Nakatsuji: Can AI Generate Love Advice?: Toward Neural Answer Generation for Non-Factoid Questions, arXiv:1912.10163 [cs.CL] (2019)paper (pdf)
  • Makoto Nakatsuji: Can AI Generate Love Advice? Neural Conclusion-Supplement Answer Generation for Non Factoid Questions, In GPU Technology Conference 2018, San Jose, CA, United states, (2018):slide site
  • Makoto Nakatsuji, QingPeng Zhang, Xio Lu, Bassem Makni, Jim Hendler: Semantic Social Network Analysis by Cross-Domain Tensor Factorization, IEEE Transactions on Computational Social Systems: vol. PP, no. 99, 1-11 (2017)paper (pdf)
  • Yasuhiro Fujiwara, Makoto Nakatsuji, Hiroaki Shiokawa, Takeshi Mishima, Makoto Onizuka: Fast Ad-Hoc Search Algorithm for Personalized PageRank, IEICE Transactions 100-D(4): 610-620 (2017)
  • Makoto Nakatsuji:Semantic Sensitive Simultaneous Tensor Factorization, ISWC (1) 2016: 411-427 (2016)
  • Makoto Nakatsuji, Hiroyuki Toda, Hiroshi Sawada, Jin Zheng, Jim Hendler: Semantic Sensitive Tensor Factorization, Artificial Intelligence Journal, Elsevier, 230: 224-245, Elsevier (2016) paper (pdf)code
  • Yasuhiro Fujiwara, Makoto Nakatsuji, Hiroaki Shiokawa, Yasutoshi Ida, Machiko Toyoda: Adaptive Message Update for Fast Affinity Propagation, KDD: 309-318 (2015)
  • Makoto Nakatsuji, Yasuhiro Fujiwara, Hiroyuki Toda, Hiroshi Sawada, Jin Zheng, Jim Hendler: Semantic Data Representation for Improving Tensor Factorization, AAAI: 2004-2012 (2014)
  • Makoto Nakatsuji, Yasuhiro Fujiwara: Linked Taxonomies to Capture Users' Subjective Assessments of Items to Facilitate Accurate Collaborative Filtering, Artificial Intelligence Journal, Elsevier, 207(0): 52-68, Elsevier (2014) paper (pdf)
  • Yasuhiro Fujiwara, Makoto Nakatsuji, Hiroaki Shiokawa, Takeshi Mishima, Makoto Onizuka: Fast and Exact Top-k Algorithm for PageRank, AAAI: 1106-1112 (2013)
  • Yasuhiro Fujiwara, Makoto Nakatsuji, Hiroaki Shiokawa, Takeshi Mishima, Makoto Onizuka: Efficient Ad-hoc Search for Personalized PageRank, SIGMOD: 445-456 (2013)
  • Yasuhiro Fujiwara, Makoto Nakatsuji, Hiroaki Shiokawa, Makoto Onizuka: Efficient Search Algorithm for SimRank, ICDE: 589-600 (2013)
  • Makoto Nakatsuji, Yasuhiro Fujiwara, Toshio Uchiyama, Hiroyuki Toda: Collaborative Filtering by Analyzing Dynamic User Interests Modeled by Taxonomy. ISWC 2012: 361-377 (2012) paper (pdf)
  • Makoto Nakatsuji, Akimichi Tanaka, Toshio Uchiyama, Ko Fujimura: Extracting Communities of Interests for Semantics-Based Graph Searches. IEICE Transactions 95-D(4): 932-941 (2012)
  • Yasuhiro Fujiwara, Makoto Nakatsuji, Makoto Onizuka, Masaru Kitsuregawa: Fast and Exact Top-k Search for Random Walk with Restart. PVLDB 5(5): 442-453 (2012)
  • Yasuhiro Fujiwara, Makoto Nakatsuji, Takeshi Yamamuro, Hiroaki Shiokawa, Makoto Onizuka: Efficient personalized pagerank with accuracy assurance. KDD 2012: 15-23
  • Makoto Nakatsuji, Yasuhiro Fujiwara, Toshio Uchiyama, Ko Fujimura: User Similarity from Linked Taxonomies: Subjective Assessments of Items. IJCAI 2011: 2305-2311 paper (pdf)
  • Makoto Nakatsuji. Identifying Novel Topics based on User Interests. In Atill Elci, Mamdou Koné, and Mehmet Orgun, editors, Semantic Agent Systems: Foundations and Applications, Studies in Computational Intelligence. Springer US, 273-292 (2011).
  • Makoto Nakatsuji, Akimichi Tanaka, Takahiro Madokoro, Kenichiro Okamoto, Sumio Miyazaki, Tadasu Uchiyama: Extracting Know-Who/Know-How Using Development Project-Related Taxonomies. IEICE Transactions 93-D(10): 2717-2727 (2010)
  • Makoto Nakatsuji, Yasuhiro Fujiwara, Akimichi Tanaka, Toshio Uchiyama, Ko Fujimura, Toru Ishida: Classical music for rock fans?: novel recommendations for expanding user interests. CIKM 2010: 949-958 paper (pdf)
  • Makoto Nakatsuji, Yasuhiro Fujiwara, Akimichi Tanaka, Tadasu Uchiyama, Toru Ishida: Recommendations Over Domain Specific User Graphs. ECAI 2010: 607-612 paper (pdf)
  • Kyota Tsutsumida, Jun Okamoto, Shun Ishizaki, Makoto Nakatsuji, Akimichi Tanaka, Tadasu Uchiyama: Study of Word Sense Disambiguation System that uses Contextual Features - Approach of Combining Associative Concept Dictionary and Corpus -. LREC 2010
  • Makoto Nakatsuji, Makoto Yoshida, Toru Ishida: Detecting innovative topics based on user-interest ontology. Journal of Web Semantics, 7(2): 107-120, Elsevier (2009)
  • Takahiro Madokoro, Makoto Nakatsuji, Kenichiro Okamoto, Sumio Miyazaki, Tsuyoshi Harada: Know-who/know-how Navigation Using Development Project-related Taxonomies. ICSC 2009: 559-560
  • Makoto Nakatsuji, Akimichi Tanaka, Toru Ishida: Extracting Communities of Interests for Semantics-based Graph Searches. International Semantic Web Conference (Posters & Demos) 2008
  • Makoto Nakatsuji, Yu Miyoshi, Yoshihiro Otsuka, Miki Hirano: Flexible Interface Mapping for System Cooperation and Its Evaluation. Transaction of Information Processing Society of Japan 48 (SIG_14(TOD_35)), 47-59, (2007) paper (pdf)
  • Makoto Nakatsuji, Minoru Kawahara, Hiroyuki Kawano: The architecture and performance of topic-driven P2P resource discovery system. Systems and Computers in Japan 38(5): 69-79 (2007)
  • Makoto Nakatsuji, Yu Miyoshi, Yoshihiro Otsuka: Innovation Detection Based on User-Interest Ontology of Blog Community. ISWC 2006: 515-528 (2006) paper (pdf)
  • Makoto Nakatsuji, Yu Miyoshi, Tatsuyuki Kimura: Proposal and Verification of Flexible Interface Mapping Technique for Automatic System Cooperation Based on Semantics. Web Intelligence 2005: 812-813
  • Makoto Nakatsuji, Minoru Kawahara, and Hiroyuki Kawano: Advanced index refinement by classifiers and distillers in P2P resource discovery, International Conference on Intelligent Agents Web Technology and Internet Commerce 2003, pp.272-285, Vienna, Austria, Feb. 2003.

Japanese Journal Publication

  • 中辻 真, 複数パッセージの関連性を考慮した回答生成手法, 人工知能学会論文誌: No. LC4, 第37巻4号, 2022.
  • 中辻 真，セマンティクスを用いた複数テンソルの同時分解手法, 電子情報通信学会論文誌：Vol.J105-D,No.06,pp.-,Jun. 2022.
  • 中辻 真, 八島 浩之, Non-Factoid型質問のための結論と理由で構成される回答文の生成手法, 人工知能学会論文誌: No. L64, 第37巻2号, 2021.
  • 中辻 真，奥井颯平，藤田明久，”LSTMを用いたNon-Factoid型長文回答構築手法”, 電子情報通信学会論文誌：Vol.J102-D,No.4,pp.-,Apr. 2019年 paper (pdf)
  • 中辻 真, ディープラーニング活用事例と使いこなしの勘所：［言語処理分野］4．AIによる恋愛相談への回答生成 -答えのない回答生成への試み- . 2018年
  • 乙守 信行, 中辻 真, 萩野 達也, "オープンデータの普及促進を加速させるコンテストの開催 ─ LOD チャレンジJapan の取組み─", 人工知能学会誌 特集：「Linked Data とセマンティック技術」 paper (pdf), Vol. 30, No .5, pp.591-598, 2015年9月
  • 片岡泰之，中辻 真，戸田浩之，小池義昌，松尾豊: "LOD とソーシャルメディアに基づく 特定行動に関するオントロジーの構築と評価", 人工知能学会論文誌, 2015, to appear
  • 中辻 真，藤原靖宏，戸田浩之，澤田 宏，チェン ジン，ヘンドラー ジェームズ: "セマンティクスを用いたテンソル分解手法", 人工知能学会論文誌,Vol. 30, No. 3, 2015年 paper (pdf)
  • 藤原 靖宏，中辻 真，塩川 浩昭，三島 健，鬼塚 真，"Personalized PageRank に対するアドホックな検索手法"，電子情報通信学会論文誌. 2015年
  • 藤原 靖宏, 中辻 真, 塩川 浩昭, 三島 健, 鬼塚 真: "PageRank のための高速なTop-k 検索", 人工知能学会論文誌,Vol. 30, No. 2, 2015年2月
  • 中辻 真, 藤原 靖宏, 内山 俊郎, 戸田 浩之: "動的なユーザ興味に対応したセマンティクスに基づく情報推薦手法", 人工知能学会論文誌,Vol. 28, No. 6, 2013年10月 paper (pdf)
  • 近藤 光正, 中辻真, 田中 明通: "Wikipediaに基づくWeb閲覧履歴からの潜在的興味キーワード抽出 Wikipedia-Based Latent Interest Keywords Extraction from Web Browsing History", (データマイニング,<特集>データ工学と情報マネジメント論文), 電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム J96-D(5), 1199-1211, 2013-05-01
  • 中辻 真, 藤原 靖宏, 内山 俊郎: "タクソノミを用いたNoveltyの高いアイテムの推薦手法", 電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J96-D, No.4, pp.926-940, 2013年4月
  • 中辻 真, 藤原 靖宏, 内山 俊郎: "ユーザグラフ上のランダムウォークに基づくクロスドメイン推薦", 人工知能学会論文誌, Vol. 27, No .5, 2012年10月 paper (pdf)
  • 藤原 靖宏, 中辻 真, 鬼塚 真, 喜連川 優: "Random walk with restart に対する高速な検索手法", 情報処理学会論文誌:データベース, Vol. 4, No. 2, 2011年6月
  • 山登庸次, 中辻 真, 須永宏: "ユビキタス環境にて動的にサービス実現するためのサービス合成技術", 情報処理学会論文誌, 48(2), 562-577, 2007年2月
  • 中辻 真 川原 稔, 河野 浩之, "トピック主導型P2P情報検索システムの提案と性能評価", 電子情報通信学会論文誌. D-I, 情報・システム, I-情報処理 J87-D-I(2), 126-136, 2004年2月

Oral presentation

  • Makoto Nakatsuji: Can AI Generate Love Advice? Neural Conclusion-Supplement Answer Generation for Non Factoid Questions, In GPU Technology Conference 2018, San Jose, CA, United states, (2018): presentation
  • ［招待講演］キャラクターAIとの対話実現に向けた取組み, 第168回データベースシステム研究発表会, (2018)
  • 「教えて!goo」3000万件のQAデータから、世界初の長文生成AIが生まれるまで～AIによる恋愛相談の裏側～, Developers Summit 2018 Summer, 2018.7(2018)
  • ディープラーニングによる新たな対話AIサービス実践について (2017)

Media

  • Dear Oshieru: AI Tips on Love, NHK WORLD (2016)
  • 人間ってナンだ？超ＡＩ入門　第７回「恋愛する」
  • 人間ってナンだ？超ＡＩ入門　シーズン2　第7回「恋愛する」