Kenji Hatano 研究室

主宰者：Kenji Hatano
同志社大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、大規模なネットワーク構造を効率的に処理するための技術と、機械学習を用いた情報抽出・分類に関する研究を展開しています。具体的には、グラフ型データベースにおいて、多数の接続を持つ節点を繰り返し通過する際の計算コストが増大する問題に着目し、そうした経路を効率化するためのインデックス構造や探索アルゴリズムの開発を行っています。これらの手法により、大規模ネットワークの検索速度を飛躍的に向上させることが可能になります。 一方、自然言語処理の分野では、テキスト分類や固有表現抽出などのタスクに対して、複数の学習課題を同時に扱う多目的学習の枠組みを応用しています。特に、人手による教師データ作成のコストを削減しながら、より高精度な分類を実現する手法の開発に注力しています。また、画像認識の堅牢性に関して、意図的にノイズを加えた入力に対する応答性を利用して、対立的な攻撃の検出を行う研究も進めています。 さらに本研究室では、食に関わるデータの活用にも取り組んでおり、レシピと食材の関係性をグラフ構造として表現し、栄養価の推定や食材の特性を学習する食品情報処理の研究を展開しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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