Hagiwara, Masafumi

写真a

Affiliation

Faculty of Science and Technology, Department of Information and Computer Science （Yagami）

Position

Professor

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Profile Summary 【 Display / hide 】

  • '''Neural networks, Fuzzy, Language processing, Kansei Engineering'''

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Career 【 Display / hide 】

  • 1987.04
    -
    1990.03

    慶應義塾大学理工学部 ,助手

  • 1990.04
    -
    1995.03

    慶應義塾大学理工学部 ,専任講師

  • 1991.04
    -
    1993.03

    米国スタンフォード大学 ,訪問研究員

  • 1995.04
    -
    2002.03

    慶應義塾大学理工学部 ,助教授

  • 2002.04
    -
    Present

    慶応義塾大学理工学部 ,教授

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Academic Background 【 Display / hide 】

  • 1982.03

    Keio University, Faculty of Engineering, 電気工学科

    University, Graduated

  • 1984.03

    Keio University, Graduate School, Division of Engineering, 電気工学専攻

    Graduate School, Completed, Master's course

  • 1987.03

    Keio University, Graduate School, Division of Engineering, 電気工学専攻

    Graduate School, Completed, Doctoral course

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Academic Degrees 【 Display / hide 】

  • Ph.D, Keio University, Coursework, 1987.03

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Research Areas 【 Display / hide 】

  • Informatics / Intelligent informatics (Intelligent Informatics)

  • Informatics / Kansei informatics (Sensitivity Informatics/Soft Computing)

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Research Keywords 【 Display / hide 】

  • Neural network

  • Affective information processing

  • Visual information processing

  • Language information processing

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Research Themes 【 Display / hide 】

  • A study on neural network type natural language processing system with huge mount of knowledge, 

    2012
    -
    2014

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Proposed Theme of Joint Research 【 Display / hide 】

  • Various kinds of researches concerning visual information processing, language information processing and sensibility information processing and their integration. Basic research and applications of neural networks and AI.

    Interested in joint research with industry (including private organizations, etc.),  Desired form： Technical Consultation, Funded Research, Cooperative Research

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Books 【 Display / hide 】

  • デザイン科学事典

    松岡由幸　編集委員長, 丸善出版, 2019.10

    Scope: ニューラルネットワーク Original author： 萩原将文

  • 2050年　未来・世界を変える技術

    萩原 将文, 株式会社日本能率協会総合研究所株式会社日本能率協会総合研究所, 2018.02

    Scope: 2章 情報処理・情報通信・AI分野，“「知」「情」「意」が統合した新しい人工知能を目指して”（12ページ分）

  • 人工知能学大事典

    萩原将文, 共立出版, 2017.07

    Scope: 第7章　ニューロ・ファジィ・GA担当

  • ディジタル信号処理（第２版）

    萩原将文, 森北出版, 2014.11

  • “知識ベース”　知識の森

    萩原 将文, 電子情報通信学会, 2012

    Scope: S3群4編（ソフトコンピューティングとニューラルネットワーク） 編主任担当

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Papers 【 Display / hide 】

  • 外部知識によりパーソナライズされた対話システム

    佐藤耕大，萩原将文

    感性工学会論文誌 22 （ 2 ） 197 - 206 2023.04

    Research paper (scientific journal), Last author, Accepted

    　View Summary

    In this paper, we propose a new personalization method for a dialogue system using external knowledge and Graph Convolutional Networks (GCNs). The proposed system is divided into a personalize-part and a response-generation part with Japanese Transformer model. The personalize-part consists of a learned GCN, which can estimate the user’s interests, and a knowledge graph as external knowledge. The personalize-part can add an appropriate template to the response by Transformer according to the dialogue situation and user’s interests. Estimating a topic interesting for each user, the new system can provide an intimate dialogue reflecting individualized interests. We carried out extensive evaluation experiments, and it has shown that the proposed system exceeds the conventional Transformer dialogue model by 35.6% in the variety of information and by 34.0% in the level of desire to use the system.

  • 絵本の対話型生成支援システム

    小柳壮摩，萩原将文

    感性工学会論文誌 22 （ 2 ） 171 - 180 2023.04

    Research paper (scientific journal), Last author, Accepted

    　View Summary

    In this paper, we propose an interactive support system for generating picture books. The proposed system consists of two parts: a sentence generation part and a picture book image generation part. The sentence generation part takes a topic and an opening sentence of a picture book as inputs, and generates sentences of the picture book in an interactive manner. The user can select the most ap-propriate sentence from the generated sentences to create a story for the picture book, and can modify specific parts of the sentences. The image generation part generates a background image of the picture book using the text as an input, and acquires the necessary image objects for the picture book from the web. Using the retrieved images, the user can paste the image objects into the background image to create a picture book image. With these two parts, a picture book can be created without the user having to directly write the text and pictures. Through evaluation experiments, we confirmed that the proposed system can generate a picture book that is comfortable as a story and that can arouse the reader's interest.

  • 論文サーベイ：「人々に寄り添う感性システム」をめざす研究動向

    萩原将文

    知能と情報 34 （ 3 ） 89 - 97 2022.08

    Research paper (scientific journal), Lead author, Corresponding author

  • CVAM: continuous-valued associative memory for one-to-many associations

    Shunsuke Kano, Masafumi Hagiwara

    Applied Intelligence （Springer Nature)  52 （ 5 ） pp.1-11 - 5472 2022.06

    Research paper (scientific journal), Joint Work, Last author, Corresponding author, Accepted,  ISSN  0924669X

    　View Summary

    In this paper, we propose a CVAM (continuous-valued associative memory for one-to-many associations) with back-propagation learning and analyze the performance in detail. Conventional associative memories often deal with binary patterns, however, most of the data handled today are continuous-valued data. The basic architecture of the proposed CVAM is a three-layer perceptron with multiple sub-layers in the hidden layer. The multiple sub-layers enable one-to-many associations using back-propagation (BP) learning algorithm; each sub-layer memorizes single one-to-one association and the multiple sub-layers enables one-to-many associations. We carried out experiments to analyze the important properties such as memory capacity and noise tolerance performance using continuous-valued data. In addition, we conducted a demonstrative experiment to visually confirm the behavior of the proposed CVAM as an associative memory model using the CIFAR-10 image data set.

  • オンラインカウンセリングサービスにおける対話の好感度分析

    宮本千裕，萩原将文

    感性工学会論文誌 21 （ 1 ） 105 - 112 2022.02

    Research paper (scientific journal), Accepted

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Papers, etc., Registered in KOARA 【 Display / hide 】

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Presentations 【 Display / hide 】

  • 外部知識によりパーソナライズされた対話システム

    佐藤耕大, 萩原将文

    第18回日本感性工学会春季大会, 

    2023.03
    , 

    Oral presentation (general), 日本感性工学会

  • 絵本の対話型生成支援システム

    小柳壮摩, 萩原将文

    第18回日本感性工学会春季大会, 

    2023.03
    , 

    Oral presentation (general), 日本感性工学会

  • オンラインカウンセリングサービスにおける対話の好感度分析

    宮本千裕, 萩原将文

    第23回日本感性工学会大会, 

    2021.09
    , 

    Oral presentation (general), 日本感性工学会

  • スタイル変換を用いたYouTube動画タイトルの生成支援システム

    小池隆斗, 萩原将文

    第23回日本感性工学会大会, 

    2021.09
    , 

    Oral presentation (general), 日本感性工学会

  • 様々な概念に対する 関心の推定による 知識グラフのパーソナライゼーション

    佐藤耕大, 萩原将文

    第23回日本感性工学会大会, 

    2021.09
    , 

    Oral presentation (general), 日本感性工学会

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Research Projects of Competitive Funds, etc. 【 Display / hide 】

  • 視覚・言語情報を統合処理するニューラルネットワークに関する研究

    2016.04
    -
    2019.03

    MEXT,JSPS, Grant-in-Aid for Scientific Research, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), Principal investigator

  • 膨大な知識を有するニューラルネットワーク型自然言語処理システムに関する研究

    2012.04
    -
    2015.03

    日本学術振興会, Grant-in-Aid for Scientific Research, Masafumi Hagiwara, Research grant, Principal investigator

    　View Summary

    本研究は膨大な知識を有し、優れた思考機能を持つニューラルネットワーク型の自然言語処理システムの構築を行うものである。具体的な大きな課題としては以下の２点がある。
    ・膨大な知識のニューラルネットワーク形式での表現本研究では近年充実してきたさまざまな大容量の言語資源に着目し、膨大な知識をニューラルネットワーク形式で統一的に表現し、さまざまな推論に活用できるようにする。
    ・時系列処理による思考ネットワークの構築情報を時系列信号とみなすことにより、人間の思考を模擬するネットワークの構築研究を行う。

  • 思考機能と長期記憶を有する脳型アーキテクチャ自然言語処理システムに関する研究

    2008.04
    -
    2011.03

    日本学術振興会, Grant-in-Aid for Scientific Research, Masafumi Hagiwara, Research grant, Principal investigator

    　View Summary

    自然言語の文書から知識を学習し、想起と推論を行う言語処理ニューラルネットワークの構築に成功した。自然言語の文が入力されると、まず前処理として、文の知識への分解と単語の深層格推定が行われる。深層格層の導入により複雑な文章の扱いが可能となった。また、未知の知識の扱いを可能とするため、ディジタル日本語語彙大系を用いた辞書層が導入されている。

  • 脳型アーキテクチャによる自然言語処理システムに関する研究

    2005.04
    -
    2008.03

    日本学術振興会, Grant-in-Aid for Scientific Research, Masafumi Hagiwara, Research grant, Principal investigator

    　View Summary

    大きな研究成果として、1) 単語のベクトル表現法に関する方向性が見出せたこと、2) 知識ベ
    ースとして電子辞書を用いる小規模なニューラルネットワークの構築に成功したことがあげられる。これらは、本申請研究に引き継がれて、さらに発展する予定である。査読付き論文4編、国際会議4編（うち1件は招待講演）の研究成果が得られている。また人工頭脳工学シンポジウム（2006年）では基調講演（特別講演）を行った。

  • ファジィ推論ニューラルネットワークを用いた画像からの知識抽出と理解に関する研究

    2000.04
    -
    2003.03

    日本学術振興会, Grant-in-Aid for Scientific Research, Masafumi Hagiwara, Research grant, Principal investigator

    　View Summary

    申請者オリジナルなファジィ推論ニューラルネットワークをもとに、画像認識と画像（イメージ）から知識抽出を行えるネットワークの構築に成功した。査読付き論文6編、国際会議5編の研究成果が得られている。

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Intellectual Property Rights, etc. 【 Display / hide 】

  • 不審人物検知方法および装置、異常事象検知方法および装置

    Date applied： 特許出願2011-135837  2011.06 

    Date issued： 特許5717553  2015.03

    Patent, Joint

  • 異常事象検知ルール自動抽出方法、異常事象検知ルール自動抽出装置

    Date applied： 特許出願2011-135836  2011.06 

    Date issued： 特許公開2013－003929  2013.01

    Patent, Joint

  • 不審行動検知方法および不審行動検知装置

    Date applied： 特許出願2009-259014  2009.11 

    Date issued： 特許公開2011－107765  2011.06

    Patent, Joint

  • 不審行動検知方法および不審行動検知装置

    Date applied： 特許出願2009-178422  2009.07 

    Date issued： 特許公開2011－035571  2011.02

    Patent, Joint

  • オブジェクト追尾方法および画像処理装置

    Date applied： 特許出願2008-291488  2008.11 

    Date issued： 特許公開2010－117946  2010.05

    Patent, Joint

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Awards 【 Display / hide 】

  • 日本知能情報ファジィ学会論文賞

    高木基宏，萩原将文, 2021.09, 日本知能情報ファジィ学会, Motohiro Takagi, Masafumi Hagiwara: “Defense Against Adversarial Examples Using Quality Recovery for Image Classification”, 知能と情報, Vol.32, No.4, pp.811-820, 2020.

    Type of Award： Award from Japanese society, conference, symposium, etc.

    　View Description

    Motohiro Takagi, Masafumi Hagiwara: “Defense Against Adversarial Examples Using Quality Recovery for Image Classification”, 知能と情報, Vol.32, No.4, pp.811-820, 2020.による。

  • 日本知能情報ファジィ学会論文賞

    三上佳孝，萩原将文, 2018.09, 日本知能情報ファジィ学会, 三上佳孝，萩原将文 “対話における文脈を考慮した分散表現生成ニューラルネットワーク”，日本知能情報ファジィ学会誌, Vol.29, No.3, pp.595-604, 2017.

    Type of Award： Award from Japanese society, conference, symposium, etc.

    　View Description

    三上佳孝，萩原将文 “対話における文脈を考慮した分散表現生成ニューラルネットワーク”，日本知能情報ファジィ学会誌, Vol.29, No.3, pp.595-604, 2017.による。

  • 日本感性工学会優秀論文賞

    本間幸徳，萩原将文, 2014.09, 日本感性工学会, 本間幸徳，萩原将文：“Twitter を用いたニュース記事における読み手の感情推定手法の提案とアクセス解析への応用，感性工学研究論文集，Vol.12, No.1, pp.167-174, 2013.　

    Type of Award： Award from Japanese society, conference, symposium, etc.

    　View Description

    上記論文に対し、日本感性工学会より、“創意があり学術的に高い価値を有するもの”として受賞された。

  • 日本神経回路学会 最優秀研究賞

    相良 司，萩原将文, 2013.06, 日本神経回路学会, “自然言語を扱うニューラルネットワークと質問応答システムへの応用”による

    Type of Award： Award from Japanese society, conference, symposium, etc.

    　View Description

    相良 司，萩原将文：“自然言語を扱うニューラルネットワークと質問応答システムへの応用”の研究による

  • 第9回NICOGRAPH春季大会 優秀論文賞

    家田暁，琴智秀，萩原将文, 2010.03, 日本芸術科学会, 感性を反映した構図修正による写真品質向上システム

    Type of Award： Award from Japanese society, conference, symposium, etc.

    　View Description

    家田暁，琴智秀，萩原将文：“感性を反映した構図修正による写真品質向上システム，”第9回NICOGRAPH春季大会 論文 & アート部門コンテスト, III-3, pp.1-6, 2010-03.　による。

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Courses Taught 【 Display / hide 】

  • SOFT COMPUTING

    2024

  • RECITATION IN INFORMATION AND COMPUTER SCIENCE

    2024

  • PATTERN INFORMATION PROCESSING

    2024

  • INDEPENDENT STUDY ON SCIENCE FOR OPEN AND ENVIRONMENTAL SYSTEMS

    2024

  • GRADUATE RESEARCH ON SCIENCE FOR OPEN AND ENVIRONMENTAL SYSTEMS 2

    2024

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Courses Previously Taught 【 Display / hide 】

  • ディジタル信号処理

    Keio University

    2014.04
    -
    2015.03
    , 

    Spring Semester, Lecture, Within own ｆaculty, 1h

    ディジタル信号処理

  • パターン情報処理

    Keio University

    2014.04
    -
    2015.03
    , 

    Autumn Semester, Lecture, Within own ｆaculty, 1h

    pattern recognition, learning,

  • パターン情報処理

    Keio University

    2013.04
    -
    2014.03
    , 

    Autumn Semester, Lecture, Within own ｆaculty, 1h

    pattern recognition, learning,

  • ディジタル信号処理

    Keio University

    2013.04
    -
    2014.03
    , 

    Spring Semester, Lecture, Within own ｆaculty, 1h

    ディジタル信号処理

  • パターン情報処理

    Keio University

    2012.04
    -
    2013.03
    , 

    Autumn Semester, Lecture, Within own ｆaculty, 1h

    pattern recognition, learning,

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Social Activities 【 Display / hide 】

  • 独立行政法人　日本学術振興会

    2014
    -
    2015

  • 戦略的情報通信研究開発推進制度

    2012

  • 戦略的情報通信研究開発推進制度

    2011
    -
    2012

  • 経済産業省

    2010

  • 経済産業省

    2009

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Media Coverage 【 Display / hide 】

  • AI時代は、”感情”と”意思”の時代

    公益財団法人　電通育英会, IKUEI NEWS （事例取材　さまざまなコミュニケーションのカタチ) , 2019.04

  • 機械学習　頭でっかちじゃない、感性のわかるAIを研究しています

    プレジデント社, プレジデント　ファミリー （世界を変える学科　) , 2019.03

  • AIで記事を漫画化

    日本経済新聞, 2018.04

    　View Summary

    「慶應義塾大学の萩原将文教授らは人工知能（AI）で、新聞などに掲載された記事を漫画にするシステムを開発した。...

  • 臨機応変にクイズ解答

    日経産業新聞, 2014.01

    　View Summary

    「慶応大学の萩原将文教授らは、質問に臨機応変に答える人工知能システムを開発した。問いの言葉をネット検索や辞書データを使って解析し、意味をくみ取って答えを推定する。...

  • 自分好みの風景３Dで自動作成

    日経産業新聞, 2007.01

    　View Summary

    「慶應義塾大学の萩原将文教授らは、自分の好みにあった三次元の風景画像を自動で作成するシステムを開発した。...

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Memberships in Academic Societies 【 Display / hide 】

  • Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 

    2012.05
    -
    Present

  • 日本デザイン学会, 

    2012.04
    -
    Present

  • International Conference on Fuzzy Computation Theory and Applications (FCTA 2012), 

    2012

  • International Conference on Awareness Science and Technology (iCAST 2012), 

    2012

  • International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD2012), 

    2012

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Committee Experiences 【 Display / hide 】

  • 2017.04
    -
    2018.03

    委員長, 電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究専門委員会

  • 2017

    Program committee, The 24th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2017)

  • 2016.04
    -
    2017.03

    副委員長, 電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究専門委員会

  • 2016
    -
    Present

    シニアメンバ, 電子情報通信学会

  • 2016

    Program committee, International Conference on Fuzzy Computation Theory and Applications (FCTA 2016)

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