首页 › 教授库 › 明治大学 › 総合数理学部 › 福本 文代 明治大学 · 総合数理学部 · 特任教授
福本 文代 FUKUMOTO Fumiyo
别名: フクモト フミヨ
19 KAKEN 项目
16 CiNii 论文
20 主要关键词
Research fields
研究领域 按日本文部科学省 科研費審査区分表 自动归类。KAKEN 项目数越多,代表教授在该领域投入越深。第一个为「主业」。
主业 知能情報学 小区分
Intelligent informatics 3 个 KAKENHI 项目
情報学 中区分
Informatics 2 个 KAKENHI 项目
マルチメディア・データベース 細目
Multimedia database 1 个 KAKENHI 项目
人間情報学 大区分
Human informatics 1 个 KAKENHI 项目
情報システム学(含情報図書館学) 小区分
1 个 KAKENHI 项目
情報科学 中区分
1 个 KAKENHI 项目
生活科学 小区分
Human life science 1 个 KAKENHI 项目
総合・新領域系 大区分
Integrated Science and Innovative Science 1 个 KAKENHI 项目
総合系 大区分
Integrated Disciplines 1 个 KAKENHI 项目
総合領域 大区分
Comprehensive Fields 1 个 KAKENHI 项目
複合領域 大区分
Complex systems 1 个 KAKENHI 项目
計算基盤 大区分
Computing Technologies 1 个 KAKENHI 项目
食生活学 細目
Eating habits, studies on eating habits 1 个 KAKENHI 项目
Research keywords
这位教授在研究什么 基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。
コーパス4 統計手法4 分野依存語義3 多義解消3 文書の自動分類3 文書分類3 深層学習3 続報記事3 続報記事抽出3 Word Sense Disambiguation2 マルチタスク学習2 分野語義2 名詞同士のリンク付け2 多義語の曖昧さの解消2 多義語の曖昧性の解消2 多言語コーパス2 属性選択2 情報検索2 機械学習2 語義2
KAKEN grants
科研项目(近期在前) KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。
2024 KAKENHI-基盤研究(C)
未来ビジョン センチメント シナリオ ポジティブ変換 デザイン手法
2024 KAKENHI-基盤研究(B)
クラウドソーシング 深層学習 信頼的モデル ノイズデータ
2024 KAKENHI-基盤研究(C)
暗黙的情動 極性解析 対照学習 マルチタスク学習 分野依存語義 首尾一貫性
2021 KAKENHI-基盤研究(C)
ショートテキスト分類 階層構造 摂動 分野依存語義 深層学習 文書分類 マルチラベルショートテキスト アテンション機構
2020 KAKENHI-基盤研究(C)
文字入力 ウェルビーイング ポジティブ心理学 介入 キーボード
2017 KAKENHI-基盤研究(C)
分野依存語義 文書分類 語義 パラフレーズ同定 CNNs 転移学習 分野の階層構造 マルチタスク学習
2013 KAKENHI-基盤研究(C)
分野語義辞書 転移学習 素性選択 文書分類 続報記事抽出 時系列テキストデータ 意味処理 話題語
2013 KAKENHI-基盤研究(B)
服装検索 事例ベース 感性情報 統計学習 感性
2011 KAKENHI-挑戦的萌芽研究
CRF 学習 ビタアルゴリズム 知識獲得 生活習慣病 ビタビアルゴリズム
2008 KAKENHI-基盤研究(C)
多義解消 クラスタリング 照応解析 続報記事抽出 多言語コーパス 教師なし学習
CiNii papers
近期论文 / 文章 CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。
2023 DEIM Forum 2023 (第15回 データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム)
2023 DEIM Forum 2023 (第15回 データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム)
2022 Proc. of the 28th International Conference on Neural Information Processing
2021 Proc. of the 28th International Conference on Neural Information Processing
2019 Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management
2015 Springer
2014 Proc. of the Australian Language Technology Association Workshop
2014 Proc. of the International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval
2009 電子情報通信学会論文誌 J92-D,No.3.
2008 Proc.of the 3^<rd> Textgraphs Workshop on Graph-based Algorithms in Natural Language Processing
How to assess fit
如何判断这位教授是否适合你 数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。
关键词对齐 上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。
近期项目对应 看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。
不要只看学校名气 方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。
留意招生信号 查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。
ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。