自己紹介

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所属と役職：北海道大学 大学院情報科学研究院 准教授

好きな食べ物 : カツ丼

趣味 : 海釣り, ゲーム

よく使うプログラミング言語 : Python

今やっている研究分野 : 自然言語処理, テキストマイニング

学位 : 博士 (工学) (豊橋技術科学大学)

所属学会 : IEEE, ACL, 電子情報通信学会, 言語処理学会, 人工知能学会，情報処理学会

略歴

1984年4月 和歌山県・串本町出身 生
2007年3月 豊橋技術科学大学 工学部 知識情報工学科 卒業
2009年3月 豊橋技術科学大学大学院 工学研究科 知識情報工学専攻 修了
2012年3月 豊橋技術科学大学大学院 工学研究科 電子情報工学専攻 博士後期課程 修了
2012年4月 株式会社ドワンゴ 入社
2013年9月 成蹊大学 理工学部 情報科学科 助教
2017年4月 東京大学大学院 工学系研究科 システム創成学専攻 助教
2018年4月 東京大学大学院 工学系研究科 システム創成学専攻 特任講師
2023年11月 北海道大学 大学院情報科学研究院 准教授

兼業

  • 兼任講師：中央大学国際情報学部, 問題解決とアルゴリズム, 2020～
  • 非常勤講師：筑波大学理工学群社会工学類, 社会経済特別講義I(社会経済データ分析入門), 2020～
  • 非常勤講師：成蹊大学理工学部情報科学科, 情報検索, 2021.
  • 技術顧問：日興リサーチセンター株式会社, 2021年6月～2023年10月
  • 個別事務委嘱：日本銀行金融研究所, 2022年4月～2023年10月
  • アドバイザー：東京大学エコノミックコンサルティング株式会社（UTEcon）, 2023年4月～

インターンシップ経験

  • 01/2007 ～ 03/2007, New York University
  • 12/2007 ～ 02/2008, New York University
  • 09/2009 ～ 11/2009, New York University
  • 09/2010 ～ 02/2011, Rakuten Institute of Technology, New York

公開システム・公開プロジェクト

受賞

  • 電子情報通信学会 NLC研究会 2023年度 優秀研究賞
  • 14th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics, Competitive Paper Award
  • 10th International Congress on Advanced Applied Informatics (SCAI2022), Outstanding Paper Award
  • 金融情報学研究会 2021年度 優秀論文賞
  • 人工知能学会 2021年度 研究会優秀賞
  • The 2nd Workshop on Financial Technology on the Web (FinWeb) In conjunction with The Web Conference (WWW 2022), Best Paper Award
  • 人工知能学会 2021年度 全国大会優秀賞
  • 人工知能学会 2019年度 研究会優秀賞
  • The First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP) In conjunction with International Joint Conferences on Artificial Intelligence 2019 (IJCAI 2019), Best Paper Award
  • 人工知能学会 2019年度 全国大会優秀賞
  • IDRユーザフォーラム2017 企業賞「Sansan株式会社」
  • 金融情報学研究会 2013年度 優秀論文賞

公開ツール

原因・結果表現抽出プログラム

  • ソースコード(github)

    • 上記プログラムを利用して論文を執筆される場合は，以下の論文のどちらかを参考文献に加えてください．

    • 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁, 決算短信PDFからの原因・結果表現の抽出, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J98-D, No.5, pp.811-822, 2015.
    • Hiroki Sakaji, Satoshi Sekine, Shigeru Masuyama, Extracting Causal Knowledge Using Clue Phrases and Syntactic Patterns, 7th International Conference on Practical Aspects of Knowledge Management (PAKM), pp.111-122, Yokohama, Japan, 2008.

    競争的資金

    • 研究開発成果の社会実装への橋渡しプログラム（BRIDGE）, "AI農業社会実装プロジェクト", 研究代表者: 川村隆浩（国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構）, 2023年10月1日～2025年3月31日. (研究分担者)
    • 関西大学ソシオネットワーク戦略研究機構, "データ取引の市場設計：被験者実験による研究", 研究代表者: 渡邊直樹（慶応義塾大学・教授）, 2023年6月1日～2025年3月31日. (研究分担者)
    • 戦略的創造研究推進事業 さきがけ「社会変革基盤」, "因果情報を用いた経済ナラティブシミュレーション", 研究代表者: 坂地泰紀（東京大学・特任講師）, 2022年10月～2026年3月.
    • 科学研究費補助金 基盤研究(C), "経済シナリオ分析のための因果関係インスタンス認識技術の確立", 研究代表者: 坂地泰紀（東京大学・特任講師）, 2021年度～2023年度.
    • 関西大学ソシオネットワーク戦略研究機構, "データ流通市場の設計：新しい情報技術の人工市場における実験研究", 研究代表者: 渡邊直樹（慶応義塾大学・准教授）, 2021年度～2023年度. (研究分担者)
    • 科学技術振興機構 未来社会創造事業 探索加速型 「超スマート社会の実現」領域, "代替データと理論モデルの融合による新たな経済観測", 研究代表者: 和泉潔（東京大学・教授）, 2020年11月～2023年3月. (研究分担者)
    • 科学研究費補助金 基盤研究(B), "データ流通市場のダイナミクスの解明と制度設計", 研究代表者: 早矢仕晃章（東京大学・助教）, 2020年度～2023年度. (研究分担者)
    • 科学研究費補助金 基盤研究(B), "議論の背景・過程・結果を関連づける地方政治コーパスの構築とその学際的応用", 研究代表者: 木村泰知（小樽商科大学・准教授）, 平成28年度～平成31年度. (研究分担者)
    • 科学研究費補助金 基盤研究(C), "決算短信やWEB情報を活用した就職支援のための企業検索システム", 研究代表者: 酒井浩之（成蹊大学・准教授）, 平成27年度～平成30年度. (研究分担者)

    業績リスト

    審査付学術雑誌論文

    1. Issey Sukeda, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Satoshi Kodera,
      "Development and analysis of medical instruction-tuning for Japanese large language models," AIH, https://doi.org/10.36922/aih.2695, 2024.
    2. Takeshi Sakumoto, Teruaki Hayashi, Hiroki Sakaji, Hirofumi Nonaka,
      "Metadata-based Clustering and Selection of Metadata Items for Similar Dataset Discovery and Data Combination Tasks," IEEE Access, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3375750, 2024.
    3. Hajime Sasaki, Motomasa Fujii, Hiroki Sakaji, Shigeru Masuyama,
      "Enhancing risk analysis with GNN: Edge classification in risk causality from securities reports," International Journal of Information Management Data Insights, Vol.4, No.1, https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2024.100217, 2024.
    4. Rei Taguchi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Yuri Murayama,
      "Asset Allocation Method Based on Sentiment Signals and Causal Information using Multi-asset Classes," International Journal of Smart Computing and Artificial Intelligence, Vol.7, No.2, https://doi.org/10.52731/ijscai.v7.i2.827, 2023.
    5. Meiyun Wang, Hiroki Sakaji, Hiroaki Higashitani, Mitsuhiro Iwadare, Kiyoshi Izumi,
      "Discovering New Applications: Cross-Domain Exploration of Patent Documents using Causal Extraction and Similarity Analysis," World Patent Information, Vol.75, https://doi.org/10.1016/j.wpi.2023.102238, 2023. (Editors' Choice)
    6. Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi,
      "Financial Causality Extraction based on Universal Dependencies and Clue Expressions," New Generation Computing, https://doi.org/10.1007/s00354-023-00233-2, 2023.
    7. Rei Taguchi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Yuri Murayama,
      "Constructing Sentiment Signal-based Asset Allocation Method with Causality Information," New Generation Computing, https://doi.org/10.1007/s00354-023-00231-4, 2023.
    8. Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi,
      "Constructing and analyzing domain-specific language model for financial text mining," Information Processing & Management, Vol.60, No.2, https://doi.org/10.1016/j.ipm.2022.103194, 2023.
    9. Motomasa Fujii, Hiroki Sakaji, Shigeru Masuyama, Hajime Sasaki,
      "Extraction and classification of risk-related sentences from securities reports," International Journal of Information Management Data Insights, Vol.2, No.2, https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2022.100096, 2022.
    10. Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Yasushi Ishikawa,
      "Forecasting Stock Price Trends by Analyzing Economic Reports With Analyst Profiles," Frontiers in Artificial Intelligence, Vol.5, https://doi.org/10.3389/frai.2022.866723, 2022.
    11. Rei Taguchi, Hikaru Watanabe, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kenji Hiramatsu,
      "Constructing Equity Investment Strategies Using Analyst Reports and Regime Switching Models," Frontiers in Artificial Intelligence, Vol.5, https://doi.org/10.3389/frai.2022.865950, 2022.
    12. Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji,
      "STBM+: Advanced Stochastic Trading Behavior Model for Financial Markets using Residual Blocks or Transformers," New Generation Computing, Springer, Vol.40, No.1, pp.7-24, https://doi.org/doi.org/10.1007/s00354-021-00145-z, 2021.
    13. Teruaki Hayashi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Yoshiaki Fukami, Takumi Shimizu, Yukio Ohsawa,
      "Data Combination for Problem-solving: A Case of an Open Data Exchange Platform," The Review of Socionetwork Strategies, https://doi.org/10.1007/s12626-021-00083-8, 2021.
    14. Iwao Maeda, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, David deGraw, Atsuo Kato, Michiharu Kitano,
      "Predictive Uncertainty in Neural Network-Based Financial Market Forecasting," International Journal of Smart Computing and Artificial Intelligence, Vol.5, No.1, pp.1-18, 2021.
    15. 平松賢士, 三輪宏太郎, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      アナリストレポートのトーンの情報価値, 証券アナリストジャーナル, Vol.59, No.2, pp.86-97, 2021.
    16. Kaito Takano, Miryu Tanaka, Hiroyuki Sakai, Ryozo Kitajima, Takahisa Ota, Chinatsu Tanabe, Hiroki Sakaji,
      "Extracting characteristic terms from patent documents," International Journal of Smart Computing and Artificial Intelligence, Vol.4, No.2, pp.19-38, 2020.
    17. 清水たくみ, 早矢仕晃章, 深見嘉明, 松島裕康, 坂地泰紀, 大澤幸生,
      データ流通エコシステムにおけるプラットフォームを媒介とした価値創造, 総務省 学術雑誌『情報通信政策研究』, 第4巻, 第1号, pp.23-43, 2020. [PDF]
    18. Iwao Maeda, David Degraw, Michiharu Kitano, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Atsuo Kato,
      "Latent Segmentation of Stock Trading Strategies Using Multi-Modal Imitation Learning," Journal of Risk and Financial Management, Vol.13, No.11, https://doi.org/10.3390/jrfm13110250, 2020.
    19. Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      "Japanese interest rate forecast considering the linkage of global markets using machine learning methods," International Journal of Smart Computing and Artificial Intelligence, Vol.4, No.1, pp.1-17, 2020.
    20. Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Yasushi Ishikawa,
      "Forecasting Net Income Estimate and Stock Price Using Text Mining from Economic Reports," Information, Vol.11, No.6, https://doi.org/10.3390/info11060292, 2020.
    21. Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita, Kiyoshi Izumi,
      "Contextual Sentiment Neural Network for Document Sentiment Analysis," Data Science and Engineering, Springer, Vol.5, Issue 2, pp.180-192, https://doi.org/10.1007/s41019-020-00122-4, 2020.
    22. Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima,
      "Autoencoder-Based Three-Factor Model for the Yield Curve of Japanese Government Bonds and a Trading Strategy," Journal of Risk and Financial Management, Vol.13, No.4, https://doi.org/10.3390/jrfm13040082, 2020.
    23. Kyoto Yono, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi Shimada, Kiyoshi Izumi,
      "Construction of Macroeconomic Uncertainty Indices for Financial Market Analysis Using a Supervised Topic," Journal of Risk and Financial Management, Vol.13, No.4, https://doi.org/10.3390/jrfm13040079, 2020.
    24. Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi,Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji,
      "Impact Analysis of Financial Regulation on Multi-Asset Markets Using Artificial Market Simulations," Journal of Risk and Financial Management, Vol.13, No.4, https://doi.org/10.3390/jrfm13040075, 2020.
    25. Iwao Maeda, David Degraw, Michiharu Kitano, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Atsuo Kato,
      "Deep Reinforcement Learning in Agent Based Financial Market Simulation," Journal of Risk and Financial Management, Vol.13, No.4, https://doi.org/10.3390/jrfm13040071, 2020.
    26. Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji,
      "Comparing Actual and Simulated HFT Traders' Behavior for Agent Design," Journal of Artificial Societies and Social Simulation, Vol.23, No.3, 2020.
    27. Daigo Tashiro, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji,
      "Encoding of High-frequency Order Information and Prediction of Short-term Stock Price by Deep Learning," Quantitative Finance, Vol.19. Issue 9, pp.1499-1506, 2019.
    28. Kohana Masaki, Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Shusuke Okamoto,
      "File Assignment Control for a Web System of Contents Categorization," Transaction on Computational Collective Intelligence, Springer, Vol.11610, pp.89-102, 2019.
    29. Hiroki Sakaji, Masaki Kohana, Akio Kobayashi, Hiroyuki Sakai,
      "Enriching folksonomy for online videos," International Journal of Grid and Utility Computing, Vol.10, No.3, pp.258-264, 2019.
    30. 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康, 川瀬和哉, 林寛,
      接触履歴を用いた地域景況インデックスの自動生成, 知能と情報, 日本知能情報ファジィ学会誌, 31巻, 2号, pp.626-635, 2019.
    31. 桧森拓真, 木村泰知, 坂地泰紀, 荒木健治,
      地方議会会議録における発言文推定手法の性能評価, 知能と情報, 日本知能情報ファジィ学会誌, 31巻, 2号, pp.645-652, 2019.
    32. Ryo Hamawaki, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      "Chain Bankruptcy Size in Inter-bank Network: the Effects of Asset Price Volatility and the Network Structure," Journal of Computational Social Science, Springer, Vol.2, Issue 1, pp.53–66, 2019.
    33. Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Shoko Kimura, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Shintaro Nagao, Atsuo Kato,
      "Related Stocks Selection with Data Collaboration using Text Mining," Information, Vol.10, No.3, 2019.
    34. 田中瑞竜, 酒井浩之, 坂地泰紀, 北島良三,
      複数企業からの関連企業の抽出と事業内容に基づく分類, 知能と情報, 日本知能情報ファジィ学会誌, 31巻, 1号, pp.546-562, 2019.
    35. Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita,
      "GINN: Gradient Interpretable Neural Networks for Visualizing Financial Texts," International Journal of Data Science and Analytics, Springer, https://doi.org/10.1007/s41060-018-0160-8, 2018.
    36. Hokuto Ototake, Hiroki Sakaji, Keiichi Takamaru, Akio Kobayashi, Yuzu Uchida, Yasutomo Kimura,
      "Web-Based System for Japanese Local Political Documents," International Journal of Web Information Systems, Vol.14, Issue 3, pp.357-371, https://doi.org/10.1108/IJWIS-12-2017-0085, 2018.
    37. 高野海斗, 酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 岡田奈奈, 水内利和,
      株主招集通知における議案タイトルとその分類及び開始ページの推定システム, 自然言語処理, 25巻, 1号, pp.3-31, 2018.
    38. Zhouhao Wang, Enda Liu, Hiroki Sakaji, Tomoki Ito, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita,
      "Estimation of Cross-Lingual News Similarities Using Text-Mining Methods," Journal of Risk and Financial Management, Vol.11, No.1, https://doi.org/10.3390/jrfm11010008, 2018.
    39. Ryo Ito, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Shintaro Suda,
      "Lexicon Creation for Financial Sentiment Analysis using Network Embedding," Journal of Mathematical Finance, Vol.7, No.4, PP.896-907, 2017.
    40. 北森詩織, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      決算短信PDFからの業績予測文の抽出, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J100-D, No.2, pp.150–161, 2017.
    41. Hiroki Sakaji, Junya Ishibuchi, Hiroyuki Sakai,
      "Extraction of polarity comments from Nico Nico Douga," International Journal of Space-Based and Situated Computing, Vol.6, No.3, pp.165-172, 2016.
    42. 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      決算短信PDFからの原因・結果表現の抽出, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J98-D, No.5, pp.811-822, 2015.
    43. 酒井浩之, 西沢裕子, 松並祥吾, 坂地泰紀,
      企業の決算短信PDFからの業績要因の抽出, 人工知能学会論文誌, Vol.30, No.1, pp.172-182, 2015. [PDF]
    44. Hirofumi Nonaka, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Yusuke Suzuki, Hiroyuki Sakai, Shigeru Masuyama,
      "Extraction of the Effect and the Technology Terms from a Patent Document," Journal of Japan Industrial Management Associastion, Vol.63, pp.105-111, 2012.
    45. 坂地泰紀, 増山繁,
      新聞記事からの因果関係を含む文の抽出手法, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J94-D, No.8, pp.1496-1506, 2011.
    46. 谷口将太, 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      経済新聞記事から抽出した景気動向を示す根拠表現への極性付与手法の提案, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J94-D, No.6, pp.1039-1043, 2011.
    47. 坂地泰紀, 野中尋史, 酒井浩之, 増山繁,
      Cross-Bootstrapping: 特許文書からの課題・効果表現対の自動抽出手法, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J93-D, No.6, pp.742-755, 2010．

    解説論文・招待論文・ワーキングペーパー

    1. 金田規靖, 坂地泰紀,
      BERTと因果抽出を用いた気候変動ナラティブの可視化・指数化, 日本銀行金融研究所ディスカッション・ペーパー・シリーズ, 2023-J-7, 2023.
    2. 和泉潔, 坂地泰紀,
      資産運用における人工知能の活用, 年金と経済, Vol.36, No.4, pp.23-27, 2018.
    3. 和泉潔, 坂地泰紀, 伊藤友貴, 伊藤諒,
      金融テキストマイニングの最新技術動向, 証券アナリストジャーナル, Vol.55, No.10, pp.28-36, 2017.

    審査付国際会議

    1. Hiroki Sakaji, Noriyasu Kaneda,
      "Indexing and Visualization of Climate Change Narratives Using BERT and Causal Extraction", 2023 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2023), pp.5674-5683, Sorrento, Italy, December, 2023.
    2. Masahiro Suzuki, Masanori Hirano, Hiroki Sakaji,
      "From Base to Conversational: Japanese Instruction Dataset and Tuning Large Language Models", 2023 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2023), pp.5684-5693, Sorrento, Italy, December, 2023.
    3. Issey Sukeda, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Satoshi Kodera,
      "JMedLoRA:Medical Domain Adaptation on Japanese Large Language Models using Instruction-tuning", Deep Generative Models for Health Workshop NeurIPS 2023, 2023.
    4. Masanori Hirano, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji,
      "llm-japanese-dataset v0: Construction of Japanese Chat Dataset for Large Language Models and its Methodology," The 12th International Workshop on Web Services and Social Media (WSSM-2023) in The 26th International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS-2023), pp.442-454, Chiang Mai, Thailand, September, 2023.
    5. Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi,
      "Policy Gradient Stock GAN for Realistic Discrete Order Data Generation in Financial Markets," 13th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2023) in 14th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI AAI 2023), pp.361-368, Koriyama, Japan, July, 2023. (Competitive Paper Award)
    6. Hiroki Sakaji, Ryotaro Kobayashi, Kiyoshi Izumi, Hiroyuki Mitsugi, Wataru Kuramoto,
      "Summarization of Investment Reports Using Pre-trained Model," 13th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2023) in 14th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI AAI 2023), pp.554-559, Koriyama, Japan, July, 2023.
    7. Masaki Sashida, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji,
      "Extraction SDGs-Related Sentences from Sustainability Reports using BERT and ChatGPT," 13th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2023) in 14th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI AAI 2023), pp.742-745, Koriyama, Japan, July, 2023.
    8. Meiyun Wang, Hiroki Sakaji, Higashitani Hiroaki, Iwadare Mitsuhiro, Kiyoshi Izumi,
      A New Approach to Assessing Corporate R&D Capabilities: Exploring Patent Value Based on Machine Learning, 3rd Workshop on Women in AI and Finance, 3rd ACM International Conference on AI in Finance, New York, USA, November, 2022.
    9. Naoto Minakawa, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji,
      "Bilateral Trade Flow Prediction by Gravity-informed Graph Auto-encoder," 2022 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2022), pp.2317-2322, Osaka, Japan, December, 2022.
    10. Hiroki Sakaji, Masahiro Suzuki, Kiyoshi Izumi, Hiroyuki Mitsugi,
      "Gradual Further Pre-training Architecture for Economics/Finance Domain Adaptation of Language Model," 2022 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2022), pp.2342-2345, Osaka, Japan, December, 2022.
    11. Rei Taguchi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi,
      "SSAAM: Sentiment Signal-based Asset Allocation Method with Causality Information," 2022 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2022), pp.2363-2366, Osaka, Japan, December, 2022.
    12. Takehiro Takayanagi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi,
      "SETN: Stock Embedding Enhanced with Textual and Network Information," 2022 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2022), pp.2367-2372, Osaka, Japan, December, 2022.
    13. Toshihiko Nanba, Kazuhito Ogawa, Naoki Watanabe, Teruaki Hayashi, Hiroki Sakaji,
      "A Model of Pricing Data and Their Constituent Variables Traded in Two-Sided Markets with Resale: A Subject Experiment," The 1st International Workshop on New Strands of Usage of Big Data in Medical Systems, Market and Institutional Design, and Economic Theory In conjunction with 2022 IEEE International Conference on Big Data, pp.3278-3284, Osaka, Japan, December, 2022.
    14. Teruaki Hayashi, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Yoshiaki Fukami, Takumi Shimizu,
      "Models of Exchanged Datasets and Interactions of Buyers in the Data Market: Toward Multi-Agent Simulators for System Design", 26th International Conference on Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering System, Procedia Computer Science, Vol.207, pp.1695-1704, September, 2022.
    15. Kei Nakagawa, Shingo Sashida, Hiroki Sakaji,
      "Investment Strategy via Lead Lag Effect using Economic Causal Chain and SSESTM Model", 10th International Congress on Advanced Applied Informatics (SCAI2022), pp.287-292, July, 2022. (Outstanding Paper Award)
    16. Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji,
      "Attempt to Develop An Approach Based on BERT for Task of NTCIR-16 QA Lab-Poliinfo-3 Budget Argument Mining," the 16th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, pp.199-200, June, 2022.
    17. Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi,
      "Concept and Practice of Artificial Market Data Mining Platform," The 2022 IEEE Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr 2022), doi:10.1109/CIFEr52523.2022.9776095, May, 2022.
    18. Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji,
      "Implementation of Actual Data for Artificial Market Simulation," The 21st International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2022), pp.1624-1626, May, 2022.
    19. Naoto Minakawa, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hitomi Sano,
      "Graph Representation Learning of Banking TransactionNetwork with Edge Weight-Enhanced Attention and Textual Information," The 2nd Workshop on Financial Technology on the Web (FinWeb) In conjunction with The Web Conference (WWW 2022), April, 2022. (Best Paper Award)
    20. Yoshiaki Fukami, Takumi Shimizu, Teruaki Hayashi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima,
      "Centralized versus decentralized digital identity architectures: Simulation models of data exchange," AAAI Spring Symposia 2022–How Fair is Fair? Achieving Wellbeing AI–, March, 2022.
    21. Teruaki Hayashi, Takumi Shimizu, Yoshiaki Fukami, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima,
      "Growing Process of Communities on Data Platforms: Case Analysis of a COVID-19 Dataset," The 4th International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration In conjunction with 2021 IEEE International Conference on Big Data (CDEC 2021), December, 2021.
    22. Rei Taguchi, Hikaru Watanabe, Masanori Hirano, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kenji Hiramatsu,
      "Market Trend Analysis Using Polarity Index Generated from Analyst Reports," The 4th International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration In conjunction with 2021 IEEE International Conference on Big Data (CDEC 2021), December, 2021.
    23. Hiroki Sakaji, Teruaki Hayashi, Yoshiaki Fukami, Takumi Shimizu, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi,
      "Retrieving of Data Similarity using Metadata on a Data Analysis Competition Platform," The 4th International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration In conjunction with 2021 IEEE International Conference on Big Data (CDEC 2021), December, 2021.
    24. Kiyoshi Izumi, Hitomi Sano, Hiroki Sakaji,
      "Economic Causal-Chain Search and Economic Indicator Prediction using Textual Data," The 3rd Financial Narrative Processing Workshop (FNP 2021), September, 2021.
    25. Tomoki Ito, Jose Camacho Collados, Hiroki Sakaji, Steven Schockaert,
      "Learning Company Embeddings from Annual Reports for Fine-grained Industry Characterization," The Second Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing In conjunction with the 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp.27–33, Yokohama, Japan, January, 2021.
    26. Hiroki Sakaji, Teruaki Hayashi, Kiyoshi Izumi, Yukio Ohsawa,
      "Verification of Data Similarity using Metadata on a Data Exchange Platform," 2020 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2020), pp.4467-4474, December, 2020.
    27. Masanori Hirano, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, "Implementation of Real Data for Financial Market Simulation using Clustering, Deep Learning, and Artificial Financial Market," the 23rd International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2020), November, 2020.
    28. Yoshiyuki Suimon, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima,
      "Estimating Manufacturing Activity via Machine Learning Analysis of High-frequency Electricity Demand Patterns," 5th International Conference on Business Management of Technology (BMOT 2020), September, 2020.
    29. Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita, Kiyoshi Izumi,
      "SSNN: Sentiment Shift Neural Network," the 2020 SIAM International Conference on Data Mining (SDM), pp.262-270, Ohio, USA, May, 2020.
    30. Kiyoshi Izumi, Shintaro Suda, Hiroki Sakaji,
      "Economic News Impact Analysis Using Causal-Chain Search from Textural Data," The AAAI-20 Workshop on Knowledge Discovery from Unstructured Data in Financial Services, New York, USA, February, 2020.
    31. Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita, Kiyoshi Izumi,
      "Word-level Contextual Sentiment Analysis with Interpretability," the Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), New York, USA, February, 2020.
    32. Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Tatsuo Yamashita,
      "CSNN: Contextual Sentiment Neural Network," 19th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp.1126-1131, Beijing, China, November, 2019.
    33. Yuta Niki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima,
      "Causal Sentence Extraction from Multilingual Texts Using End-to-End LSTM Models," The 2nd International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC) in 19th IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW2019), pp.17-23, Beijing, China, November, 2019.
    34. Hiroki Sakaji, Yasutomo Kimura, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima,
      "Extraction of Volitional Utterances from Japanese Local Political Corpus," The 2nd International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC) in 19th IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW2019), pp.24-29, Beijing, China, November, 2019.
    35. Masahiro Suzuki, Toshiya Katagi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Yasushi Ishikawa,
      "Stock Price Analysis Using Combination of Analyst Reports and Several Documents," The 2nd International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC) in 19th IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW2019), pp.30-36, Beijing, China, November, 2019. (Best Paper Award)
    36. Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji,
      "Comparison of Behaviors of Actual and Simulated HFT Traders for Agent Design," The 22nd International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2019), Torino, Italy, October, 2019.
    37. Ryo Hamawaki, Jun'ichi Ozaki, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima,
      "Chain Bankruptcy Simulation Considering Investment Banks to Companies," 2019 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), pp.3764-3770, Bari, Italy, October, 2019.
    38. Hiroki Sakaji, Masaki Kohana, Akio Kobayashi, Yasunao Takano, Kiyoshi Izumi,
      "Card Price Prediction of Trading Cards using Machine Learning Methods," The 8th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with the 22th International Conference on NBiS-2019(WSSM-2019), pp.705-714, Oita, Japan, September, 2019.
    39. Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima,
      "mhirano at the FinSBD Task: Pointwise Prediction Based on Multi-layer Perceptron for Sentence Boundary Detection," The First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing In conjunction with the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp.102-107, Macao, China, August, 2019.
    40. Hiroki Sakaji, Ryota Kuramoto, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Keita Sunakawa,
      "Financial Text Data Analytics Framework for Business Confidence indices and Inter-Industry Relations," The First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing In conjunction with the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp.40-46, Macao, China, August, 2019.
    41. Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji,
      "Economic Causal-Chain Search using Text Mining Technology," The First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing In conjunction with the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp.61-65, Macao, China, August, 2019. (Best Paper Award)
    42. Ryo Hamawaki, Jun'ichi Ozaki, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji,
      "Analyst of Investment Effect Using Multiplex Network Simulation of Banks and Firms," 5th International Conference on Computational Social Science (IC2S2), Amsterdam, The Netherlands, July, 2019.
    43. Kei Nakagawa, Shingo Sashida, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi,
      "Economic Causal Chain and Predictable Stock Returns," 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence SCAI 2019), pp.655-660, Toyama, Japan, July, 2019.
    44. Kyoto Yono, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      "Analysis of Macro Economic Uncertainty from News Text with financial market," 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), pp.661-666, Toyama, Japan, July, 2019. (Awarded as "Honorable paper")
    45. Kaito Takano, Miryu Tanaka, Hiroyuki Sakai, Ryozo Kitajima, Takahisa Ota, Chinatsu Tanabe, Hiroki Sakaji,
      "Extraction of characteristic terms from patent documents for technical trend analysis," 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), pp.667-672, Toyama, Japan, July, 2019.
    46. Iwao Maeda, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, David Degraw, Atsuo Kato, Michiharu Kitano,
      "Effectiveness of Uncertainty Consideration in Neural-Network-Based Financial Forecasting," 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), pp.673-678, Toyama, Japan, July, 2019.
    47. Yoshinori Tanaka, Syunya Kodera, Fumihito Sato, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi,
      "The Extraction of Future-Oriented Sentences from Annual Reports," 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), pp.679-684, Toyama, Japan, July, 2019.
    48. Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      "Extraction of relationship between Japanese and US interest rates using machine learning methods," 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), pp.649-654, Toyama, Japan, July, 2019.
    49. Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi,
      "Segment Information Extraction from Financial Annual Reports Using Neural Network," Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, pp.215-226, Niigata, Japan, June, 2019.
    50. Yono Kyoto, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      "Measuring the Macroeconomic Uncertainty based on the News Text by Supervised LDA for Investor's Decision Making," International Conference on Decision Economics (DECON2019), pp.125-133, Ávila, Spain, June, 2019.
    51. Iwao Maeda, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, David Degraw, Hirokazu Tomioka, Atsuo Kato, Michiharu Kitano,
      "Learning Uncertainty in Market Trend Forecast Using Bayesian Neural Networks," International Conference on Decision Economics (DECON2019), pp.210-218, Ávila, Spain, June, 2019.
    52. Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubiuchi, Tatsuo Yamashita,
      "Concept Cloud-based Sentiment Visualization for Financial Reviews," International Conference on Decision Economics (DECON2019), pp.183-191, Ávila, Spain, June, 2019.
    53. Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      "Japanese long-term interest rate forecast considering the connection between the Japanese and US yield curve," IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics, Shenzhen, China, May, 2019.
    54. Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita, Kiyoshi Izumi,
      "Word-level Sentiment Visualizer for Financial Documents," IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics, Shenzhen, China, May, 2019.
    55. Atsuki Nakayama, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi Shimada, Kenta Yamada,
      "Short-term Stock Price Prediction by Analysis of Order Pattern Images," IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics, Shenzhen, China, May, 2019.
    56. Kyoto Yono, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi Shimada,
      "Extraction of Focused Topic and Sentiment of Financial Market by using Supervised Topic Model for Price Movement Prediction," IEEE CIFEr 2019: 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics, Shenzhen, China, May, 2019.
    57. Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Masaki Kohana, Yasunao Takano, Kiyoshi Izumi,
      "Estimation of Tags Using Various Data for Online Videos," The 33-rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019), pp.301-312, Matsue, Japan, March, 2019.
    58. Yasunao Takano, Yusuke Iijima, Kou Kobayashi, Hiroshi Sakuta, Hiroki Sakaji, Masaki Kohana, Akio Kobayashi,
      "Improving Document Similarity Calculation Using Cosine-Similarity Graphs," The 33-rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019), pp.512-522, Matsue, Japan, March, 2019.
    59. Hirofumi Yamamoto, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Yuki Yamashita, Kyohei Osawa, Kiyoshi Izumi, Tadashi Shimada,
      "Forecasting Crypto-Asset Price using Influencer Tweets," The 33-rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019), pp.940-951, Matsue, Japan, March, 2019.
    60. Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Shoko Kimura, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Shintaro Nagao, Atsuo Kato,
      "Selection of Related Stocks using Financial Text Mining," The 1st International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC) in 18th IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW2018), pp.191-198, Singapore, Singapore, November, 2018.
    61. Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      "Impact Assessments of the CAR Regulation using Artificial Markets," International Workshop on Artificial Market 2018 (IWAM2018) in conjunction with The 21st International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA2018), pp.43-58, Tokyo, Japan, October, 2018.
    62. Ryo Hamawaki, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima,
      "Chain Bankruptcy Size in Inter-bank Networks: the Effects of Asset Price Volatility and the Network Structure," International Workshop on Social Simulations and Supercomputers 2018 (SSS2018) in conjunction with The 21st International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA2018), Tokyo, Japan, October, 2018.
    63. Shin Nishioka, Kiyoshi Izumi, Wataru Matsumoto, Takashi Shimada, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima,
      "Impact on Financial Markets of Dark Pools," Large Investor, and HFT, International Workshop on Artificial Market 2018, Tokyo, Japan, October, 2018
    64. Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kota Tsubouchi, Kiyoshi Izumi, and Tatsuo Yamashita,
      "Text-visualizing Neural Network Model: Understanding Online Financial Textual Data," The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), pp.247-259, Melbourne, Australia, 2018.
    65. Kohana Masaki, Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Shusuke Okamoto,
      "A Parallel Calculation Method on Web Browser for Contents Categorization," The 32nd International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (WAINA-2018), pp.40-44, Kraków, Poland, May, 2018.
    66. Hiroki Sakaji, Risa Murono, Hiroyuki Sakai, Jason Bennett, Kiyoshi Izumi,
      "Discovery of Rare Causal Knowledge from Financial Statement Summaries," The 2017 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), pp.602-608, Hawaii, USA, November, 2017.
    67. Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita,
      "Development of Sentiment Indicators Using both Unlabeled and Labeled Posts," The 2017 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), pp.314-321, Hawaii, USA, November, 2017.
    68. Shiori Kitamori, Hiroyuki Sakai, Hiroki Sakaji,
      "Extraction of sentences concerning business performance forecast and economic forecast from summaries of financial statements by deep learning," The 2017 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), pp.67-73, Hawaii, USA, November, 2017.
    69. Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita,
      "Development of an Interpretable Neural Network Model for Creation of Polarity Concept Dictionaries," The 2017 IEEE International Conference on Data Mining Workshops, pp.1122-1131, New Orleans, USA, November, 2017.
    70. Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Kohana Masaki,
      "A Method for Extracting Correct Links from Automatic Created Links on Folksonomy," The 6th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with The 20th International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS-2017), pp.1144-1150, Toronto, Canada, August, 2017.
    71. Kohana Masaki, Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Shusuke Okamoto,
      "A Topic Trend on P2P Based Social Media," The 6th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with The 20th International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS-2017), pp.1136-1143, Toronto, Canada, August, 2017.
    72. Hiroki Sakaji, Atsuya Miyazaki, Hiroyuki Sakai, Kiyoshi Izumi,
      "Extracting Laboratory Front Pages from University Websites," The 6th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with The 20th International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS-2017), pp.1117-1125, Toronto, Canada, August, 2017.
    73. Hokuto Ototake, Hiroki Sakaji, Keiichi Takamaru, Akio Kobayashi, Yuzu Uchida, Yasutomo Kimura,
      "A Web-Based Visualization System for Interdisciplinary Research Using Japanese Local Political Corpus," The 6th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with The 20th International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS-2017), pp.1076-1085, Toronto, Canada, August, 2017.
    74. Masaki Kohana, Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Shusuke Okamoto,
      "A Distributed Calculation Scheme for Contents Categorization," The 31st IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications(AINA-2017), pp.614-620, Taipei, Taiwan, March, 2017.
    75. Yasutomo Kimura, Keiichi Takamaru, Takuma Tanaka, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Yuzu Uchida, Hokuto Ototake, Shigeru Masuyama,
      "Creating Japanese Political Corpus from Local Assembly Minutes of 47 Prefectures," Coling 2016 workshop, The 12th Workshop on Asian Language Resources, pp.78-85, Osaka, Japan, December, 2016.
    76. Hiroki Sakaji, Masaki Kohana, Akio Kobayashi, Hiroyuki Sakai,
      "Estimation of Tags via Comments on Nico Nico Douga," The 5th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with the 19th International Conference on NBiS-2016(WSSM-2016), pp.550-553, Ostrava, Czech Republic, September, 2016.
    77. Yousuke Kawamoto, Yasuki Nishiyama, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Shigeru Masuyama,
      "Investigation and Construction of Dictionary for Analysis of Comments in a video sharing site," The 2016 International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Application (ICAICTA2016), pp.1-6, Penang, Thailand, August, 2016.
    78. Hiroki Sakaji, Junya Ishibuchi, Hiroyuki Sakai,
      Extracting Polarity Comments from Nico Nico Douga, The 4th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with the 18th International Conference on NBiS-2015(WSSM-2015), pp.669-672, Taipei, Taiwan, September, 2015.
    79. Akihito Ikeda, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Shigeru Masuyama,
      "Classification of Comments on Nico Nico Douga for Annotation Based on Referred Contents," The 4th International Workshop on Web Services and Social Media In conjunction with the 18th International Conference on NBiS-2015(WSSM-2015), pp.673-678, Taipei, Taiwan, September, 2015.
    80. Hirofumi Nonaka, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Yusuke Suzuki, Hiroyuki Sakai, Shigeru Masuyama,
      "Extraction of the effect and the technology terms from a patent document," The 40th International Conference on Computers & Industrial Engineering, Awaji Island, Japan, July, 2010.
    81. Hirofumi Nonaka, Yusuke Suzuki, Hiroki Sakaji, Hiroyuki Sakai, Shigeru Masuyama,
      "Extracting EFFECT Expressions Form Patent Documents," Proc. of the 25th International Technical Conference of Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC 2010), pp.729-731, Pattaya, Thailand, July, 2010.
    82. Hiroki Sakaji, Satoshi Sekine, Shigeru Masuyama,
      "Extracting Causal Knowledge Using Clue Phrases and Syntactic Patterns," 7th International Conference on Practical Aspects of Knowledge Management (PAKM), pp.111-122, Yokohama, Japan, 2008.
    83. Hiroki Sakaji, Hiroyuki Sakai, Shigeru Masuyama,
      "Automatic Extraction of Basis Expressions That Indicate Economic Trends," The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), pp.977-984, Osaka, Japan, 2008. [PDF]

    著書

    1. 和泉潔, 坂地泰紀, 松島裕康, Pythonによる金融テキストマイニング, 朝倉書店, 2022.
    2. 榊剛史, 石野亜耶, 小早川健, 坂地泰紀, 嶋田和孝, 吉田光男, 実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめるテキストアナリティクス入門, 講談社, 2022.
    3. 和泉潔, 坂地泰紀, 松島裕康, 金融・経済のためのテキストマイニング, 岩波書店, 2021.
    4. 和泉潔, 諏訪博彦, 大西立顕, 坂地泰紀, 松島裕康, 不動産データへのデータ解析と人工知能技術の応用, 不動産テックを考える, pp.75-90, プログレス, 2019.

    解説記事・特集記事

    1. 坂地泰紀, 作本猛, 早矢仕晃章, 野中尋史, 自然言語処理と複雑ネットワークを用いた異種の類似データ連携のための技術的アプローチと実践, 人工知能, pp.582-589, 37巻, 5号, 2022.
    2. 早矢仕晃章, 坂地泰紀, 深見嘉明, データエコシステムの技術動向とこれからの展開, 人工知能, pp.550-557, 37巻, 5号, 2022.
    3. 早矢仕晃章, 坂地泰紀, 深見嘉明, 特集：「データエコシステム」にあたって, 人工知能, pp.548-549, 37巻, 5号, 2022.
    4. 鈴木智也, 中川慧, 伊藤友貴, 坂地泰紀, 金融におけるテキストマイニングと機械学習応用, 人工知能, pp.270-278, 36巻, 3号, 2021.
    5. 和泉潔, 坂地泰紀, 特集：「ファイナンスにおける人工知能応用」にあたって, 人工知能, pp.260-261, 36巻, 3号, 2021.
    6. 坂地泰紀, 和泉潔, 酒井浩之, 金融・経済ドメインを対象とした言語処理, 自然言語処理, pp.951-956, 27巻, 4号, 2020.
    7. 坂地泰紀, テキストマイニングからテキストアナリティクスへ, 情報・システムソサイエティ誌, 電子情報通信学会, pp.4-5, 第24巻, 第2号(通巻95号), 2019.
    8. 坂地泰紀, bootstrapping, 知能と情報, 日本知能情報ファジィ学会, pp.200-200, Vol.28, No.6, 2016.

    国内学会発表・ポスター発表

    1. 助田一晟, 鈴木雅弘, 坂地泰紀, 小寺聡,
      JMedLoRA：Instruction-tuningによる日本語大規模モデルの医療ドメイン適用, 言語処理学会第30回年次大会(NLP2024), 2024.
    2. 神子島一弥, 坂地泰紀, 野田五十樹,
      Self-Playを用いた深層強化学習におけるスコア分布予測型モデルの提案, 第51回ゲーム情報学研究会, 2024.
    3. 鈴木雅弘, 坂地泰紀,
      複数ノードを用いた言語モデルの構築とドメイン適応, 社会システムと情報技術研究ウィーク(WSSIT2024), 2024.
    4. 松島裕康, 早矢仕晃章, 難波敏彦, 坂地泰紀, 清水たくみ, 深見嘉明,
      両面市場型データ流通シミュレーションにおける再販エージェントモデルの検討, 第24回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会(SIG-DOCMAS), 2023.
    5. 平野正徳, 鈴木雅弘, 坂地泰紀,
      llm-japanese-dataset v0: 大規模言語モデルのための日本語チャットデータセット構築, 情報処理学会 第257回自然言語処理研究発表会, 2023. (若手奨励賞)
    6. 鈴木雅弘, 平野正徳, 坂地泰紀,
      日本語インストラクションデータを用いた対話可能な日本語大規模言語モデルのLoRAチューニング, 第20回テキストアナリティクス・シンポジウム, 2023. (優秀研究賞)
    7. 高柳剛弘, 小林涼太郎, 鈴木雅弘, 坂地泰紀, 和泉潔,
      Causal Text Mining in the Era of Large Language Modeling: A Reality Check, NLP若手の会第18回シンポジウム (YANS), 2023.
    8. 鈴木雅弘, 平野正徳, 坂地泰紀,
      日本語インストラクションデータセットの構築とその適用による大規模言語モデルのチューニング, NLP若手の会第18回シンポジウム (YANS), 2023. (奨励賞, ELYZA賞)
    9. 鈴木雅弘, 坂地泰紀, 和泉潔,
      時系列に並んだ金融文書からの差分抽出タスクの提案, 2023年度人工知能学会全国大会, 2023.
    10. 坂地泰紀, 和泉潔,
      グラフニューラルネットワークを用いた金融因果関係の抽出, 2023年度人工知能学会全国大会, 2023.
    11. 王美蘊, 坂地泰紀, 東谷泰明, 岩垂光宏, 和泉潔,
      技術アプリケーションの拡大と二次開発を目指す新しい知的財産管理手法, 2023年度人工知能学会全国大会, 2023.
    12. 田口怜, 坂地泰紀, 和泉潔,
      因果関係を考慮した感情シグナルに基づく資産配分法の提案, 2023年度人工知能学会全国大会, 2023.
    13. 鈴木雅弘, 坂地泰紀, 和泉潔,
      異なる単語分割システムによる日本語事前学習言語モデルの性能評価, 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023), pp.894-898, 2023.
    14. 作本猛, 早矢仕晃章, 坂地泰紀, 野中尋史,
      類似データセット発見課題における詳細なデータセット分類に基づいた有効性の評価, 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023), pp.1069-1073, 2023.
    15. 高柳剛弘, 坂地泰紀, 和泉潔,
      銘柄特徴と投資家特性を考慮した株式銘柄推薦の個別化, 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023), pp.2176-2180, 2023.
    16. 小林涼太郎, 坂地泰紀, 和泉潔,
      BERTとGATを用いた金融テキストにおける因果関係を含む文の判定, 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023), pp.2709-2713, 2023.
    17. 金田規靖, 坂地泰紀,
      BERTと因果抽出を用いた気候変動ナラティブの可視化/指数化, 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023), pp.2714-2719, 2023.
    18. 上田翼, 和泉潔, 坂地泰紀,
      人流データを用いた自動車サプライチェーン異常指数の構築, 人工知能学会第30回金融情報学研究会, pp.40-44, 2023.
    19. Cong Liu, 坂地泰紀, 和泉潔, 早川正亮, 塚本和哉, 加藤大輔,
      2言語の極性分析を用いた中国市場インデックスの予測, 人工知能学会第29回金融情報学研究会, pp.28-31, 2022.
    20. 高柳剛弘, 坂地泰紀, 和泉潔,
      個別銘柄情報と銘柄間情報を利用したテーマ株抽出手法の提案, 2022年度人工知能学会全国大会, 2022.
    21. 佐野仁美, 皆川直人, 坂地泰紀, 和泉潔,
      位置情報を利用したデータ融合による局地的大雨発生時の現金引出動向分析, 2022年度人工知能学会全国大会, 2022.
    22. Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji,
      Data-driven Agent Design for Artificial Market Simulation, Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2022.
    23. Naoto Minakawa, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hitomi Sano,
      Transaction prediction by using graph neural network and textual industry information, Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2022.
    24. Rei Taguchi, Hikaru Watanabe, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kenji Hiramatsu,
      Proposal for Turning Point Detection Method using Financial Text and Transformer, Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2022.
    25. Takeshi Sakumoto, Teruaki Hayashi, Hiroki Sakaji, Hirofumi Nonaka,
      Network Structure based Clustering of Multiple Heterogeneous Datasets Using Metadata, Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2022. (JSAI Annual Conference Student Incentive Award)
    26. 鈴木雅弘, 坂地泰紀, 和泉潔, 石川康,
      金融文書を用いた追加事前学習言語モデルの構築と検証, 言語処理学会第28回年次大会(NLP2022), pp.588-592, 2022.
    27. 高柳剛弘, 坂地泰紀, 和泉潔,
      個別銘柄情報と銘柄間情報を考慮した銘柄埋め込み手法の提案, 言語処理学会第28回年次大会(NLP2022), pp.1056-1060, 2022.
    28. 佐野仁美, 皆川直人, 坂地泰紀, 和泉潔,
      位置情報を利用した降雨観測情報とATM統計情報の相関分析, 人工知能学会第28回金融情報学研究会, pp.105-108, 2022.
    29. 坂地泰紀, 加藤大輔, 吉田佑輔, 渡辺剛史, 早川正亮, 和泉潔,
      テキストマイニングに基づく中央銀行の政策変更予測フレームワーク, 人工知能学会第28回金融情報学研究会, pp.113-117, 2022.
    30. 皆川直人, 和泉潔, 坂地泰紀, 佐野仁美,
      産業テキスト情報とグラフニューラルネットを用いた潜在的取引の予測, 人工知能学会第28回金融情報学研究会, pp.124-131, 2022.
    31. 鈴木雅弘, 坂地泰紀, 平野正徳, 和泉潔,
      事前学習と追加事前学習による金融言語モデルの構築と検証, 人工知能学会第28回金融情報学研究会, pp.132-137, 2022.
    32. 田口怜, 渡邊光, 坂地泰紀, 和泉潔, 平松賢士,
      Financial Text と Transformer を用いた転換点検出手法の提案, 人工知能学会第28回金融情報学研究会, pp.177-182, 2022.
    33. 鈴木雅弘, 坂地泰紀, 和泉潔, 石川康,
      時系列に並んだ複数のアナリストレポートを用いた株価動向予測, 社会システムと情報技術研究ウィーク(WSSIT2022), 2022.
    34. 田口怜, 渡邊光, 坂地泰紀, 和泉潔, 平松賢士,
      アナリストレポートとレジームスイッチングモデルを用いた株式投資戦略の構築, 人工知能学会第41回社会におけるAI研究会(SIG-SAI), 2021.
    35. 鈴木雅弘, 坂地泰紀, 平野正徳, 和泉潔,
      金融文書を用いた事前学習言語モデルの構築と検証, 人工知能学会第27回金融情報学研究会, pp.5-10, 2021.
    36. 藤井元雅, 坂地泰紀, 佐々木一, 増山繁,
      有価証券報告書におけるリスク階層構造分析, 人工知能学会第27回金融情報学研究会, pp.26-31, 2021.
    37. 田口怜, 渡邊光, 平野正徳, 鈴木雅弘, 坂地泰紀, 和泉潔, 平松賢士,
      アナリストレポートから生成した極性指標を用いた市場動向分析, 人工知能学会第27回金融情報学研究会, pp.36-43, 2021.
    38. 和泉潔, 坂地泰紀, 佐野仁美,
      因果情報を用いた経済数値予測, 人工知能学会第27回金融情報学研究会, pp.44-49, 2021. (研究会優秀賞)
    39. 水門善之, 和泉潔, 坂地泰紀,
      国債市場情報を用いた機械学習に基づく経済予測モデルの構築, 人工知能学会第27回金融情報学研究会, pp.101-106, 2021. (優秀論文賞)
    40. 鈴木雅弘, 坂地泰紀, 平野正徳, 和泉潔,
      金融ドメインにおける事前学習BERTモデルの性能検証, 第18回テキストアナリティクス・シンポジウム, pp.26-29, 2021.
    41. 坂地泰紀, 和泉潔, 加藤惇雄, 長尾慎太郎,
      系列ラベリングによる原因・結果表現抽出の試み, 第18回テキストアナリティクス・シンポジウム, pp.1-4, 2021.
    42. 和泉潔, 坂地泰紀, 佐野仁美,
      因果情報を用いた経済数値予測, 2021年度人工知能学会全国大会, 2021.
    43. Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji,
      STBM+: Advanced Stochastic Trading Behavior Model for Financial Markets based on Residual Blocks or Transformers, Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2021. (JSAI Annual Conference Award)
    44. 松原冬樹, 和泉潔, 坂地泰紀,
      高頻度注文情報を用いたデータの層化と多段階事前学習による株価動向予測, 人工知能学会第26回金融情報学研究会, pp.69-76, 2021.
    45. 水門善之, 和泉潔, 坂地泰紀, 島田尚,
      国債イールドカーブ情報を用いた機械学習に基づく経済予測モデルの構築, 日本金融・証券計量・工学学会第54回大会, 2021.
    46. 松島裕康, 早矢仕晃章, 坂地泰紀,
      データ流通市場の特徴再現に向けたシミュレーションモデルの検討, 信学技報, Vol.120, No.362, AI2020-28, pp.41-43, 2021.
    47. 坂地泰紀, 早矢仕晃章, 深見嘉明, 和泉潔,
      データ流通プラットフォームにおけるメタデータの概要に基づく類似性判定, 信学技報, Vol.120, No.362, AI2020-28, pp.33-36, 2021.
    48. 坂地泰紀, 近藤洋平, 和泉潔, 長尾慎太郎, 加藤惇雄,
      タグに基づくデータ拡張と因果文抽出を用いた市況コメント生成の試み, 人工知能学会第25回金融情報学研究会, pp.34-37, 2020.
    49. 藤井元雅, 坂地泰紀, 佐々木一, 増山繁,
      有価証券報告書からのリスク文抽出の試み, 人工知能学会第25回金融情報学研究会, pp.44-48, 2020.
    50. 水門善之, 和泉潔, 坂地泰紀, 島田尚,
      自己符号化器に基づく国債イールドカーブモデルの構築と解釈, 日本金融・証券計量・工学学会第53回大会, 2020.
    51. 坂地泰紀, 早矢仕晃章,
      データ流通プラットフォームにおけるメタデータを用いたデータ類似性の検証, 第16回テキストアナリティクス・シンポジウム, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.57-60, 2020.
    52. 前田巌, 松島裕康, 坂地泰紀, 和泉潔, ディグロー デビッド, 加藤惇雄, 北野道春,
      人工市場と深層強化学習の融合による株式投資戦略学習, 2020年度人工知能学会全国大会, 2020.
    53. 仁木裕太, 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康,
      再事前学習したBERTを用いた金融文書中の因果関係知識有無の判別, 2020年度人工知能学会全国大会, 2020.
    54. Fuyuki Matsubara, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima,
      Analysis of Value and Momentum Factors in Japanese Government Bond and Stock Index Using Machine Learning, Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2020.
    55. Masanori Hirano, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji,
      STBM: Stochastic Trading Behavior Model for Financial Markets Based on Long Short-Term Memory, Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2020.
    56. 若杉亮, 和泉潔, 松島裕康, 坂地泰紀,
      銀行間ネットワークモデルによる株式運用の銀行連鎖破綻への影響分析, 2020年度人工知能学会全国大会, 2020.
    57. 酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 松井藤五郎, 入江圭太郎,
      学習データ自動生成による市況分析コメント作成のための要因文と補完情報の抽出, 2020年度人工知能学会全国大会, 2020.
    58. 鈴木雅弘, 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康, 石川康,
      テキストマイニングを用いたアナリストレポートからの純利益予測, 2020年度人工知能学会全国大会, 2020.
    59. 伊藤友貴, 坪内孝太, 山下達雄, 坂地泰紀, 和泉潔,
      解釈可能なニューラルネットワークによるレビュー可視化, 言語処理学会第26回年次大会(NLP2020), pp.229-232, 2020.
    60. 鈴木雅弘, 堅木聖也, 坂地泰紀, 和泉潔, 石川康,
      銘柄属性と市場情報を用いた深層学習株式リターン予測モデルの予測根拠の分析, 言語処理学会第26回年次大会(NLP2020), pp.307-310, 2020.
    61. 高嶺航, 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康, 島田尚,
      経済レポートを対象とした因果関係に着目するクエリ志向型複数文書要約, 言語処理学会第26回年次大会(NLP2020), pp.425-428, 2020.
    62. 仁木裕太, 坂地泰紀, 松島裕康, 和泉潔,
      因果判定データセットの構築と原因結果表現抽出への拡張, 言語処理学会第26回年次大会(NLP2020), pp.557-560, 2020.
    63. 五十嵐光秋, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康, 須田真太郎,
      企業リスク分析のための重要単語抽出と因果関係ネットワークの構築, 言語処理学会第26回年次大会(NLP2020), pp.561-564, 2020.
    64. 平野正徳, 坂地泰紀, 松島裕康, 和泉潔,
      金融文書のための別タスク学習による教師なし重要文判定, 言語処理学会第26回年次大会(NLP2020), pp.569-572, 2020.
    65. 小寺俊哉, 佐藤史仁, 坂地泰紀, 和泉潔,
      銘柄属性と市場情報を用いた深層学習株式リターン予測モデルの予測根拠の分析, 人工知能学会第24回金融情報学研究会, pp.50-57, 2020.
    66. 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康,
      自己符号化器を用いた国債イールドカーブのファクターモデルの構築, 人工知能学会第24回金融情報学研究会, pp.66-69, 2020.
    67. 坂地泰紀, 蔵本涼太, 和泉潔, 松島裕康, 島田尚, 砂川恵太,
      接触履歴を用いた地方景況感と業種間構造の分析, 人工知能学会第24回金融情報学研究会, pp.98-102, 2020.
    68. 小林弘幸, 和泉潔, 松島裕康, 坂地泰紀,
      強化学習による高頻度取引戦略の構築, 人工知能学会第24回金融情報学研究会, pp.129-133, 2020.
    69. 和泉潔, 坂地泰紀,
      経済因果チェーン検索システムの構築と応用, 人工知能学会第24回金融情報学研究会, pp.167-170, 2020.
    70. 中川慧, 指田晋吾, 坂地泰紀, 和泉潔,
      経済因果チェーンを用いたリードラグ効果の実証分析, 人工知能学会第24回金融情報学研究会, pp.171-176, 2020.
    71. 平野正徳, 坂地泰紀, 木村笙子, 和泉潔, 松島裕康, 長尾慎太郎, 加藤惇雄,
      テキストマイニングを利用したテーマに関連する上場企業検索ツールの開発, 人工知能学会第24回金融情報学研究会, pp.226-233, 2020.
    72. 伊藤友貴, 坪内孝太, 坂地泰紀, 山下達雄, 和泉潔,
      極性反転ニューラルネット, 第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2020), 2020. (オンラインプレゼンテーション賞)
    73. 水門善之, 和泉潔, 坂地泰紀, 島田尚, 松島裕康,
      高頻度電力需要データを用いた製造業活動のナウキャスティングモデルの構築, 人工知能学会第35回社会におけるAI研究会, 2019. (研究会優秀賞)
    74. 平野正徳, 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康,
      テーマに関連する上場企業検索システムの紹介, NLP若手の会(Yans) 第14回シンポジウム, 2019.
    75. 作本猛, 野中尋史, 田中裕真, 立花龍弍, 坂地泰紀, 酒井浩之, 小林暁雄,
      特許文書中の実験表現に関する属性定義と抽出方法の確立, NLP若手の会(Yans) 第14回シンポジウム, 2019.
    76. 和泉潔, 坂地泰紀,
      経済因果チェーン検索のシステム紹介と応用, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.(優秀賞)
    77. 仁木裕太, 和泉潔, 松島裕康, 坂地泰紀, 島田尚,
      クラスタリング構造変化検知による銀行間ネットワークの時間変化分析, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    78. 平野正徳, 和泉潔, 松島裕康, 坂地泰紀, 島田尚,
      東京証券取引所における高頻度マーケットメイク戦略の注文行動分析, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    79. 濱脇諒, 尾崎順一, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康, 坂地泰紀,
      銀行間と企業間の多層ネットワーク・シミュレーションによる連鎖破綻の解析, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    80. 五十嵐光秋, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 須田真太郎,
      極性を考慮したリスク発見に向けた因果関係ネットワークの構築, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019. (学生奨励賞)
    81. 松浦出, 和泉潔, 坂地泰紀, 松島裕康, 島田尚,
      インデックス投資が証券市場の価格形成に与える影響の分析, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    82. 高嶺航, 和泉潔, 坂地泰紀, 松島裕康, 島田尚, 清水康弘,
      新聞記事からの因果関係を考慮したアナリストレポートの自動要約文生成, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    83. 小寺俊哉, 田中良典, 佐藤史仁, 佐久間洋明, 坂地泰紀, 和泉潔,
      有価証券報告書からの未来志向文の抽出, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    84. 余野京登, 和泉潔, 坂地泰紀, 島田尚, 松島裕康,
      Supervised LDAモデルによるニューステキストを用いたマクロ経済不確実性指数の構築, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    85. 前田巌, 松島裕康, 坂地泰紀, 和泉潔, ディグロー デビット, 富岡博和, 加藤惇雄, 北野道春,
      深層学習における不確かさ評価の重要性, 2019年度人工知能学会全国大会, 2019.
    86. 平野正徳, 坂地泰紀, 木村笙子, 和泉潔, 松島裕康, 長尾慎太郎, 加藤惇雄,
      文書内における単語の共起を利用した上位下位概念の推定, 言語処理学会第25回年次大会(NLP2019), pp. 597-600, 2019.
    87. 和泉潔, 松島裕康, 坂地泰紀,
      データ解析とシミュレーションの統合による経済市場制度設計, 情報処理学会知能システム研究会, 2019.
    88. 山本寛史, 坂地泰紀, 松島裕康, 山下雄己, 大澤恭平, 和泉潔, 島田尚,
      インフルエンサーのツイートを用いた暗号資産の価格変化予測, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.25-30, 2019.
    89. 堅木聖也, 坂地泰紀, 和泉潔, 石川康, 笠岡恒平,
      アナリストレポートを用いた中長期株価動向推定, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.42-47, 2019.
    90. 高嶺航, 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康, 島田尚, 清水康弘,
      新聞記事からのテキストマイニングによる因果関係を考慮したアナリストレポートの自動要約文生成, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.48-52, 2019.
    91. 北島良三, 酒井浩之, 上村龍太郎, 坂地泰紀, 平松賢士, 栗田昌孝,
      アナリストレポートと企業業績の関係解析 (第一報), 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.53-56, 2019.
    92. 酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 松井藤五郎, 入江圭太郎,
      関連記事を用いた市況分析コメントの自動生成, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.61-66, 2019.
    93. 和泉潔, 坂地泰紀,
      経済因果チェーン検索のシステム紹介と応用, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.67-70, 2019.
    94. 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康,
      日米イールドカーブの連動性を用いた機械学習に基づく日本国債の長期金利予測, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.81-87, 2019.
    95. 濱脇諒, 尾崎順一, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康, 坂地泰紀,
      銀行間と企業間の多層ネットワークシミュレーションを用いた企業投資の影響分析, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.104-107, 2019.
    96. 松浦出, 和泉潔, 坂地泰紀, 松島裕康, 島田尚,
      シミュレーションによるインデックス投資の市場価格形成への影響分析, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.116-119, 2019.
    97. 曽根泰平, 和泉潔, 坂地泰紀, 松島裕康, 島田尚,
      流動性リスク管理による銀行ネットワーク安定化のシミュレョン分析, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.131-138, 2019.
    98. 坂地泰紀, 小林暁雄, 小花聖輝, 高野保直, 和泉潔,
      様々なデータを用いた動画タグの予測, 人工知能と知識処理研究会 (AI) , 電子情報通信学会技術研究報告, pp.71-75, 2019.
    99. 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康,
      内閣府景気動向指数の先行系列に基づく機械学習を用いた短期経済予測, 人工知能学会第34回社会におけるAI研究会, 2019.
    100. 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康,
      日米イールドカーブの連動性に基づく機械学習を用いた日本の金利変動モデルの構築, 日本金融・証券計量・工学学会第50回大会, 2019.
    101. 前田巌, 松島裕康, 坂地泰紀, 和泉潔, David deGraw, 富岡博和, 加藤惇雄,
      高頻度注文情報の時系列性考慮による短期市場動向予測, 人工知能学会第21回金融情報学研究会, pp.50-52, 2018.
    102. 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康,
      金融テキストマイニングの基づいた投資家支援プラットフォームの開発, 人工知能学会第21回金融情報学研究会, pp.59-60, 2018.
    103. 加藤悠太, 酒井浩之, 坂地泰紀, 北島良三, 江口潤一,
      決算短信における業績要因・業績結果の因果関係の抽出, 人工知能学会第21回金融情報学研究会, pp.71-75, 2018.
    104. 高野保真, 坂地泰紀, 佐藤重幸,
      機械学習を用いたSMTソルバの自動選択と自動チューニングに向けて, 日本ソフトウェア科学会第35回大会, 2018.
    105. 西村弘平, 坂地泰紀, 和泉潔,
      表現類似度を用いた因果ネットワークの構築, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    106. 坂地泰紀, ベネット ジェイスン, 宮尾祐介, 和泉潔,
      ロイターニュース記事からの因果関係抽出の試み, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    107. 余野京登, 坂地泰紀, 和泉潔,
      金融レポート、およびマクロ経済指数による日銀センチメント指数の構築, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    108. 太田貴久, 南拓也, 山崎祐介, 奥野好成, 田辺千夏, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      特許文書を対象とした因果関係抽出に基づく発明の新規用途探索, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    109. 濱脇諒, 和泉潔, 坂地泰紀, 米納弘渡,
      資産市場の価格変動と銀行間貸借ネットワークの形状が銀行の連鎖倒産に与える影響, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    110. 佐藤史仁, 佐久間洋明, 小寺俊哉, 田中良典, 坂地泰紀, 和泉潔,
      有価証券報告書からの因果関係文の抽出, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    111. 酒井浩之, 坂地泰紀, 室野莉沙, 北島良三, ベネット ジェイスン,
      意外性のある原因・結果表現の決算短信からの抽出, 2018年度人工知能学会全国大会, 2018.
    112. 佐藤史仁, 佐久間洋明, 小寺俊哉, 田中良典, 坂地泰紀, 和泉潔,
      テキストマイニングによる有価証券報告書の因果関係文の抽出, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.39-43, 2018.
    113. 酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 松井藤五郎, 入江圭太郎,
      経済テキストからの市況分析コメントの自動生成, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.44-49, 2018.
    114. 西村弘平, 坂地泰紀, 和泉潔,
      ベクトル表現を用いた因果関係連鎖の抽出, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.50-53, 2018.
    115. 平松賢士, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      極性付与されたアナリストレポートと株式リターンとの関連性, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.54-60, 2018.
    116. 伊藤友貴, 坂地泰紀, 和泉潔,
      深層学習を用いた経済テキスト可視化の検証, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.61-66, 2018.
    117. 余野京登, 坂地泰紀, 和泉潔,
      金融レポート、およびマクロ経済指数によるリアルタイム日銀センチメントの予測, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.67-68, 2018.
    118. 伊藤諒, 坂地泰紀, 和泉潔, 須田真太郎,
      単語の類義性・対義性を考慮したドメイン特化極性辞書構築, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.69-73, 2018.
    119. 丸澤英将, 和泉潔, 坂地泰紀, 田村浩道, 本廣守,
      テキストマイニングによる金融レポートの自動生成支援, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.74-81, 2018.
    120. 桧森拓真, 木村泰知, 坂地泰紀,
      地方議会会議録における発言文の推定, 言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) , pp.125-128, 2018.
    121. 坂地泰紀, 和泉潔,
      専門分野の論理関係抽出のためのテキスト解析プラットフォーム, 社会システムと情報技術研究ウィーク, 2018.
    122. 濱脇諒, 和泉潔, 坂地泰紀, 米納弘渡,
      資産市場の価格変動と銀行間貸借ネットワークの形状が銀行の連鎖倒産に与える影響, 経営課題にAIを！ビジネス・インフォマティクス研究会, 2018.
    123. 坂地泰紀, 小林暁雄, 小花聖輝,
      動画サイトのコメントを用いたタグ推定に関する研究, IDRユーザフォーラム2017, 2017. (企業賞「Sansan株式会社」)
    124. 村野壮人, 酒井浩之, 坂地泰紀, 江口潤一,
      決算短信から抽出した業績要因文の事業セグメントに基づく分類と業績文の抽出, 人工知能学会第19回金融情報学研究会, pp.59-64, 2017.
    125. 小林和正, 酒井浩之, 坂地泰紀, 平松賢士,
      アナリストレポートからのアナリスト予想根拠情報の抽出と極性付与, 人工知能学会第19回金融情報学研究会, pp.65-70, 2017.
    126. 丸澤英将, 和泉潔, 坂地泰紀, 田村浩道,
      業種別企業業績要因を含む新聞記事の抽出, 人工知能学会第19回金融情報学研究会, pp.71-77, 2017.
    127. 伊藤諒, 坂地泰紀, 和泉潔, 須田真太郎,
      語の類義性・対義性を考慮したドメイン特化型辞書構築手法の提案と評価, 人工知能学会第19回金融情報学研究会, pp.78-85, 2017.
    128. 室野莉沙, 酒井浩之, 坂地泰紀, ベネット ジェイスン,
      決算短信から抽出した原因・結果表現の意外性の判定, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.93-98, Vol.117, No.207, 2017. (学生研究賞)
    129. 田中琢真, 坂地泰紀, 小林暁雄, 木村泰知, 増山繁,
      地方議会の議案収集に向けた議案一覧抽出の試み, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.41-46, Vol.117, No.207, 2017.
    130. 田中琢真, 小林暁雄, 坂地泰紀, 内田ゆず, 乙武北斗, 高丸圭一, 木村泰知, 増山繁,
      都道府県議会会議録を対象とした議題・議案表現の自動抽出に向けた検討, 2017年度人工知能学会全国大会, 2017.
    131. 木村泰知, 小林暁雄, 坂地泰紀, 内田ゆず, 高丸圭一, 乙武北斗, 吉田光男, 荒木健治,
      議論の背景・過程・結果を関連づける地方政治コーパスの構築の試み, 2017年度人工知能学会全国大会, 2017.
    132. 坂地泰紀, 酒井浩之, 小林暁雄, 内田ゆず, 乙武北斗, 高丸圭一, 木村泰知,
      都道府県議会会議録からの意見や意志を表す発言の抽出, 言語処理学会第23回年次大会(NLP2017), pp.426-429, 2017.
    133. 木村泰知, 小林暁雄, 坂地泰紀, 内田ゆず, 高丸圭一, 乙武北斗, 吉田光男, 川浦昭彦,
      地方政治コーパス構築における従来の成果と現在の課題 –政治・経済分野の応用研究に向けたパネルデータの構築–, 言語処理学会第23回年次大会(NLP2017), pp.54-57, 2017.
    134. 田中瑞竜, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      複数の顧客企業からの共通要素と新規関連企業の抽出, 言語処理学会第23回年次大会(NLP2017), pp.1192-1195, 2017.
    135. 酒井浩之, 坂地泰紀, 山内浩嗣, 町田亮介, 阿部一也
      深層学習と拡張手がかり表現による業績要因文への極性付与, 人工知能学会第18回金融情報学研究会, pp.38-43, 2017.
    136. 高野海斗, 酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 岡田奈奈, 水内利和
      株主招集通知における議案別の開始ページの推定, 人工知能学会第18回金融情報学研究会, pp.65-69, 2017.
    137. 酒井浩之, 柴田宏樹, 平松賢士, 坂地泰紀,
      アナリストレポートからのアナリスト予想根拠情報の抽出, 人工知能学会第17回金融情報学研究会, pp.25-30, 2016.
    138. 田中琢真, 小林暁雄, 坂地泰紀, 内田ゆず, 乙武北斗, 高丸圭一, 木村泰知,
      都道府県議会会議録を用いた地方政治コーパスの構築の試み, 情報処理北海道シンポジウム, 2016.
    139. 田中瑞竜, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      関連企業集合からの共通要素と新規関連企業の抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.19-24, Vol.116, No.213, 2016.
    140. 田中琢真, 小林暁雄, 坂地泰紀, 内田ゆず, 乙武北斗, 高丸圭一, 木村泰知,
      地方政治コーパス構築に向けた都道府県議会会議録からの発言データの抽出, 第32回ファジィシステムシンポジウム(FSS2016), pp.251-254, 2016.
    141. 坂地泰紀, 小花聖輝, 小林暁雄, 酒井浩之,
      ニコニコ動画に投稿された動画の新しいタグの獲得, 第32回ファジィシステムシンポジウム(FSS2016), pp.249-250, 2016.
    142. 坂地泰紀, 所佳祐, 酒井浩之,
      製品名と特許における名称の言い換え知識の抽出, 2016年度人工知能学会全国大会, 2016. [PDF]
    143. 北森詩織, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      決算短信PDFからの業績予測文の抽出, 言語処理学会第22回年次大会, pp.653-656, 2016.
    144. 吉岡晋作, 坂地泰紀, 酒井浩之,
      ニコニコ動画に頻出する特徴コメントの抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.1-5, Vol.115, No.445, 2016.
    145. 本間友実子, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      企業Webページを用いた関連企業の抽出, ARG 第7回Webインテリジェンスとインタラクション研究会, pp.13-14, 2015.
    146. 北森詩織, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      決算短信PDFからの業績予測を含む文の抽出, 第15回 人工知能学会 金融情報学研究会, pp.1-6, 2015.
    147. 酒井浩之, 小林義和, 坂地泰紀,
      企業の決算短信ＰＤＦから抽出した業績要因への極性付与, 第15回 人工知能学会 金融情報学研究会, pp.7-12, 2015.
    148. 川本洋輔, 西山泰貴, 小林暁雄, 坂地泰紀, 増山繁,
      ニコニコ動画で視聴をより楽しむためのアプリケーションのためのニコニコ用語辞書拡張, エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2015, pp.422-428, 2015.
    149. 坂地泰紀, 酒井浩之,
      ニコニコ動画からのポジティブ・ネガティブコメントの抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.31-36, Vol.115, No.222, 2015.
    150. 宮崎敦也, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      大学Webページからの研究室トップページの抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.37-41, Vol.115, No.222, 2015.
    151. 瀬戸孟, 酒井浩之, 坂地泰紀,
      企業の決算短信PDFの自動要約, 第13回 人工知能学会 金融情報学研究会, pp.50-55, 2014.
    152. 石淵準也, 坂地泰紀, 酒井浩之,
      ニコニコ動画からのポジティブなコメントの抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.17-21, Vol.114, No.211, 2014.
    153. 酒井浩之, 坂地泰紀,
      企業Webページを対象とした企業検索システムのための検索クエリに関連するタグの推定, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.41-45, Vol.114, No.211, 2014.
    154. 池田晃人, 小林暁雄, 坂地泰紀, 増山繁,
      ニコニコ動画のコメントに対する言及内容に基づくアノテーションのための分類, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.47-52, Vol.114, No.211, 2014.
    155. 柴原啓太, 坂地泰紀, 酒井浩之,
      ニコニコ動画と日経プレスリリース記事との関連付け, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.75-79, Vol.114, No.211, 2014.
    156. 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      決算短信PDFからの因果関係抽出に基づく過去事象間の関連表示システム, 2014年度人工知能学会全国大会, 2014. [PDF]
    157. 田原如菜, 坂地泰紀, 酒井浩之,
      Twitterからのキャラクター印象表現の抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.5-10, Vol.113, No.429, 2014.
    158. 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      企業業績発表記事からの因果関係抽出, 人工知能学会第11回金融情報学研究会, pp.37-43, 2013. (優秀論文賞)
    159. 坂地泰紀, 増山繁,
      新聞記事コーパスからの因果関係の抽出, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.7-10, Vol.111, No.119, 2011.
    160. 増山繁, 野中尋史, 坂地泰紀, 小林暁雄, 鈴木佑輔, 太田貴久, 酒井浩之,
      自然言語処理技術を利用した効果-技術型パテントマップの自動生成手法の開発, 第1回特許情報シンポジウム, 2010.
    161. 坂地泰紀, 増山繁, 酒井浩之,
      新聞記事中の文が因果関係を含むか否かの判定, 電子情報通信学会技術研究報告, pp.47-50, Vol.110, No.142, 2010.
    162. 野中尋史, 小林暁雄, 坂地泰紀, 鈴木佑輔, 酒井浩之, 増山繁,
      効果ー技術型パテントマップ作成を目的とした特許明細書中からの効果語及び技術語の自動抽出と意味的統合, 人工知能学会第24回全国大会, 2010.
    163. 野中尋史, 坂地泰紀, 鈴木佑輔, 酒井浩之, 増山繁,
      パテントマップ自動生成のための特許明細書中からの効果語の抽出, OR学会中部支部研究発表会, 2010.
    164. 坂地泰紀, 小林暁雄, 関根聡, 竹中孝真,
      商品ページからの属性・属性値抽出と同一商品クラスタリング手法, 言語処理学会第16回年次大会, pp.371-374, 2010.
    165. 小林暁雄, 坂地泰紀, 関根聡, 竹中孝真,
      ショッピングサイトの商品ページタイトルからの商品関連用語の抽出と商品カタログへの商品ページの紐付け手法, 言語処理学会第16回年次大会, pp.367-370, 2010.
    166. 関根聡, 小林暁雄, 坂地泰紀, 竹中孝真,
      ショッピングサイトにおける商品の同一性、類似性の推定手法, 言語処理学会第16回年次大会, pp.254-257, 2010.
    167. 谷口将太, 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      経済新聞記事から抽出した景気動向を示す根拠表現への極性付与手法の提案, 言語処理学会第16回年次大会, pp.170-173, 2010.
    168. 坂地泰紀, 野中尋史, 酒井浩之, 増山繁,
      特許文書からのブートストラップ手法を用いた課題・効果表現対の抽出, 情報処理学会研究報告, Vol.2009-NL-192 No.14, 2009.
    169. 坂本大祐, 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      企業業績要因文における因果関係の有無判定手法の提案, 言語処理学会第15回年次大会, pp.925-928, 2009.
    170. 坂地泰紀, 竹内康介, 関根聡, 増山繁,
      構文パターンを用いた因果関係の抽出, 言語処理学会第14回年次大会, pp.1144-1147, 2008.
    171. 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      景気動向を示す根拠表現の抽出と分類, オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会, vol.2007, pp.194-195, 2007.
    172. 坂地泰紀, 酒井浩之, 増山繁,
      景気動向を示す根拠表現の抽出と分析, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.107, no.158, pp.151-156, 2007.

    Pre Print

    1. Masanori Hirano, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji,
      llm-japanese-dataset v0: Construction of Japanese Chat Dataset for Large Language Models and its Methodology, 2023. [arXiv] [SSRN]
    2. 鈴木雅弘, 平野正徳, 坂地泰紀,
      日本語インストラクションデータを用いた対話可能な日本語大規模言語モデルのLoRAチューニング, 2023. [Jxiv]
    3. 平野正徳, 鈴木雅弘, 坂地泰紀,
      llm-japanese-dataset v0: 大規模言語モデルのための日本語チャットデータセット構築, 2023. [Jxiv]

    招待講演・セミナー等

    1. 坂地泰紀, "テキストマイニングを用いた地方景況感の分析", 第54回サイバーワールド(CW)研究会, 2023年8月.
    2. 坂地泰紀, "経済因果チェーンの構築とその応用", Workshop on Microeconomic Analysis of Social Systems and Institutions: Theory, Experiment, and Empirical Studies, 2023年3月.
    3. 坂地泰紀, 金田規靖, "BERTと因果抽出を用いた気候変動ナラティブの可視化／指数化", 日本銀行金融研究所ファイナンス・ワークショップ, 2022年11月.
    4. Hiroki Sakaji, "Economic Causal-Chain Search using Text Mining Technology", Knowledge Graphs in Finance and Economics, AKBC Conference 2022 Workshop, 2022年11月.
    5. 坂地泰紀, "決算短信定性的情報の活用方法・分析ポイントについて～決算短信への期待～", 決算短信からのデータ抽出に関するハンズオン「JPX総研(日本取引所グループ)/AWS共催」, 2022年10月.
    6. 坂地泰紀, 砂川恵太, 上島邦彦, "地域経済の未来をデータで読み解く！", 日本データ取引所主催シンポジウム「データ流通市場の歩き方」, 2022月1月.
    7. 坂地泰紀, "金融テキストマイニングの最新技術とその応用", 日本経済研究センター主催「AI・ビッグデータ経済モデル研究会」, 2021年1月.
    8. 坂地泰紀, "テキストを用いた経済・経営分析のための人工知能技術", 長岡市主催「ビジネスのためのAI・IT・IoT活用セミナー」, 2020年12月.
    9. 坂地泰紀, 久野遼平, "因果チェーンとネットワーク学習によるソースごとのCOVID19に関する捉え方の違いの抽出", 東京大学金融教育研究センター・日本銀行調査統計局共催 ビッグデータフォーラム, 2020年11月.
    10. 坂地泰紀, "多様なテキストデータを対象にした金融テキストマイニング", 第293回MPTフォーラム, 2019年5月.
    11. 坂地泰紀, "言語処理技術を用いた金融テキストマイニング", 北海道大学講演会(電子情報通信学会・日本知能情報ファジィ学会), 2018年7月.
    12. 坂地泰紀, "人工知能と資産運用の結びつき・テキストマイニング等の研究を踏まえて", あすか資産運用勉強会, 2018年6月.
    13. Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, David Malkin, Shirabe Ogino, "Artificial Intelligence and Machine Learning for Investment Management", Daiwa Investment Conference Tokyo 2018, March, 2018.
    14. 和泉潔, 坂地泰紀, "金融テキストマイニングの最前線", 大和・東大未来金融フォーラム, 2018年3月.
    15. 荻野調, 和泉潔, 坂地泰紀, "AI X FINTECH 〜 AI予測の最適利用と実務", FIN/SUM WEEK 2017, 2017年9月.
    16. 和泉潔, 坂地泰紀, "金融テキストマイニングによる企業や資産の価値評価", 大和・東大未来金融フォーラム, 2017年7月.
    17. 和泉潔, 坂地泰紀, "人工知能(AI)技術の金融市場への応用の最新動向", 大和総研理事会, 2017年7月.
    18. 和泉潔, 坂地泰紀, "人工知能技術を用いた金融データマイニング：その後の進展", 野村証券社内講演, 2017年5月.
    19. 和泉潔, 坂地泰紀, "市場分析のための人工知能最前線", 三井物産社内講演, 2017年4月.
    20. 小町守, 坂地泰紀, 萩原正人, 長谷川大, グラム・ニュービッグ, 吉田光男, "自然言語処理における企業と大学と学生の関係", 言語処理学会第17回年次大会ワークショップ (パネリスト), 2011年3月.

    学会活動

    現在進行

    • 人工知能学会 第二種研究会 金融情報学研究会 (SIG-FIN), 主査, 2024～
    • 言語処理学会 会誌編集委員会, 編集委員, 2023～
    • Special Session on Applied Informatics in Finance and Economics (AIFE), Organizer, 2023～ [URL]
    • Special Session on Understanding New Markets by Data Science, Social Science, and Economics, Organizer, 2023～ [URL]
    • 情報処理学会 編集委員会「知能グループ」, 編集委員, 2023～
    • 人工知能学会 第二種研究会 データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会 (DOCMAS), 幹事, 2023～
    • IEEE International Conference on Big Data, Program Committee, 2022～
    • 電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC), 副委員長, 2022～
    • AAAI Conference on Artificial Intelligence, Program Committee, 2021～
    • 人工知能学会 編集委員会, 編集委員, 2021～
    • International Workshop on Financial Technology on the Web (FinWeb), Program Committee, 2021～
    • International Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP), Program Committee, 2020～
    • 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ学術奨励賞選定委員会, 投票委員, 2018～
    • International Workshop on Web Services and Social Media (WSSM), Program Committee, 2015～

    過去

    • 言語処理学会第30回年次大会(NLP2024), テーマセッション「金融・経済ドメインのための言語処理」 提案者, 2024.
    • 人工知能学会 第二種研究会 金融情報学研究会 (SIG-FIN), 主幹事, 2022～2023.
    • The 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources And Evaluation (LREC-COLING 2024), Program Committee, 2024.
    • The DMO-FinTech Workshop in PAKDD2024, Program Committee, 2024.
    • IEEE Computational Finance and Economics, Technical Committee Member, 2023.
    • The 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2023), Area Chair, 2023.
    • 言語処理学会第29回年次大会(NLP2023), テーマセッション「金融・経済ドメインのための言語処理」 提案者, 2023.
    • 言語処理学会 言語処理学会年次大会, プログラム委員, 2022～2023.
    • 人工知能学会 特集：「データエコシステム」, エディタ, 2022.
    • IEEE International Conference on Big Data, Session Chair, 2022.
    • International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC), Program Committee, 2018～2021.
    • 人工知能学会 第二種研究会 金融情報学研究会 (SIG-FIN), 幹事, 2018～2021.
    • 電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC), 幹事, 2020～2021.
    • International Workshop on Economics and Natural Language Processing (ECONLP), Program Committee, 2021.
    • 人工知能学会 特集：「ファイナンスにおける人工知能応用」, ゲストエディタ, 2021.
    • The 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Technical Session Chair, 2021.
    • NLP若手の会運営委員会, 運営委員, 2019～2020.
    • The 9th International Congress on Advanced Applied Informatics, Program Commitee, 2020.
    • 電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC), 幹事補佐, 2018～2020.
    • 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ誌編集委員会, 編集委員, 2018～2020.
    • 言語処理学会第26回年次大会(NLP2020), テーマセッション「金融・経済ドメインのための言語処理」 提案者, 2020.
    • The 14th International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing (3PGCIC), Distributed Systems and Social Networks, Program Committee, 2019.
    • International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI), Program Committee, 2019.
    • The 7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), Special Session Organizer, 2019.
    • The 33rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019), Internet of Things and Social Networking, Program Committee, 2019.
    • 電子情報通信学会総合大会 情報・システム, 編集委員, 2019.
    • The 21st International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA2018), Workshop/Tutorial Chairs, 2018.
    • 電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC), 専門委員, 2017.