奈良先端科学技術大学院大学 · 先端科学技術研究科 · 教授
荒牧 英治
ARAMAKI EIJI
别名: アラマキ エイジ / ARAMAKI Eiji
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」。
- 主业情報学中区分
- 知能情報学小区分
- ウェブ情報学・サービス情報学細目
- メディア情報学・データベース細目
- 人間情報学大区分
- 情報学フロンティア大区分
- 統計科学細目
- 総合・新領域系大区分
- 総合系大区分
- 総合領域大区分
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。
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。
- 2024KAKENHI-基盤研究(B)手術会話ノンテクニカルスキルテクニカルスキルレジリエンスエネルギーデバイスネットワーク解析自然言語処理手術
- 2024KAKENHI-基盤研究(B)
医療用語のエンティティリンキングに向けた実践的医療用語辞書の開発 ↗
自然言語処理エンティティリンキング診療記録医療用語非連続スパン機械学習 - 2024KAKENHI-基盤研究(B)
患者が医療に貢献するための自然言語処理機構の開発 ↗
自然言語処理医療情報学臨床医学 - 2023KAKENHI-基盤研究(C)
AIによる個別アドバイス機能を搭載したうつ病予防スマートフォン認知行動療法の開発 ↗
認知行動療法スマートフォン個別化スマートフォンCBTAI機械学習大規模言語モデルうつ病 - 2022KAKENHI-基盤研究(C)
疫学を中心とした学際的アプローチに基づく医学論文査読の実証分析と教育への応用 ↗
査読医学論文研究意義大規模言語モデル自然言語処理ランダム化比較試験コーパスMove分析 - 2021KAKENHI-基盤研究(B)
患者テキストを臨床に活かす医療言語処理基盤の構築 ↗
自然言語処理医療情報学医療言語処理医療情報臨床医学患者コミュニケーション - 2021KAKENHI-基盤研究(B)
ソーシャルメディアからの患者の悩み・実践知の抽出技術と活用基盤の確立 ↗
ソーシャルメディア自然言語処理深層学習患者の悩み患者主訴患者の実践知薬局薬歴機械学習 - 2019KAKENHI-基盤研究(A)
常識的知識を活用した言語理解・推論に基づく議論マイニングの新展開 ↗
自然言語処理知能情報処理深層学習大規模言語モデル知識獲得意味解析議論マイニングSNS分析 - 2019KAKENHI-基盤研究(B)
災害時における状況を考慮したユーザセントリックな行動促進情報基盤 ↗
大規模災害SNS行動促進情報深層学習データマイニング行動促進ツイート災害BERT - 2018KAKENHI-基盤研究(B)
レジリエントな手術チームのシステムダイナミクスの解明 ↗
レジリエンス手術チームパフォーマンスsynchronizationadjustmenthyperscanningnetwork analysis会話分析
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。
- 2021薬剤疫学
自然言語処理の医療活用最前線 ↗
DOI: 10.3820/jjpe.26.s84
- 2018自然言語処理
私は 今 巻頭言を 書いている! ↗
DOI: 10.5715/jnlp.25.485
- 2012自然言語処理
マイクロブログにおける流言の影響の分析 ↗
- 2012日本栄養士会雑誌
言語処理による分析-支援物資の分析 ↗
- 2011病理と臨床
自然言語処理技術の病理診断報告書への応用 ↗
- 2010tud Health Technol Inform. 2010
he Internal Structure of a Disease Name and its Application for ICD Coding ↗
- 2010nternational Journal of Web Information Systems
Exacting content holes by comparing community-type content with Wikipedia ↗
- 2008言語処理学会 第14回年次大会, 2008
BBS対話における発話間の応答関係の判定 ↗
- 2008言語処理学会年次大会発表論文集, 2008
Support Vector Machine を用いた医学用語の表記ゆれ解消 ↗
- 2008日本データベース学会論文誌 (DBSJ)
コンテンツホール検索のためのコミュニティ型コンテンツの対話解析 ↗
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。
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