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preprint (under review): 大規模言語モデルによる観点別センチメント分析と多数決メカニズムによる頑健性の向上
Junichiro Niimi (2024) “Dynamic Sentiment Analysis with Local Large Language Models using Majority Voting: A Study on Factors Affecting Restaurant Evaluation”, arXiv (cs.CL). e-print: arXiv:2407.13069.
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preprint (under review): 大規模言語モデルと店舗情報のマルチモーダル学習
Junichiro Niimi (2024) “An Efficient Multimodal Learning Framework to Comprehend Consumer Preferences Using BERT and Cross-Attention”, arXiv (cs.CE). e-print: arXiv:2405.07435.
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Transformerを用いた時系列行動ログと調査回答のマルチモーダル学習手法の提案
新美 潤一郎 (2024)「異なる次元数のデータを同時に投入した行動的ロイヤルティ推計手法の提案 —Source-Target Attention Transformer と特徴融合によるマルチモーダル深層学習—」『応用統計学』53(1), 15-32.
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調査回答と行動ログの比較
M. Takeuchi, J. Niimi, T. Hoshino (2023) “Handling the Inconsistency between Self-Report and the Actual Behavior: Validity of Excluding Survey Participants with Insufficient Effort Responding”, International Journal of Market Research, 66(4), 451-472.
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新型コロナウイルスと行動変容（contrib. 統計解析, データ周り, 再現性...）
R. Fujii, K. Suzuki, J. Niimi (2021) “Public Perceptions, Individual Characteristics, and Preventive Behaviors for COVID-19 in Six Countries: A Cross-Sectional Study”, Environmental Health and Preventive Medicine, 26, 29.
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Clumpiness指標の拡張と行動予測への応用
新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2020)「RFMC 分析における Clumpiness 指標の拡張と自社顧客の行動予測への応用 Clumpiness を活用した離脱時期と競合利用の予測手法の提案」『行動計量学』47(1), 27-40.
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深層学習を用いたオムニチャネル購買の同時分析
新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2017)「顧客行動の多様性変数を利用した購買行動の予測 -Deep Learning を応用した実店舗・Web・モバイルの多面的な分析-」『人工知能学会論文誌』32(2), B-G63_1.
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消費者の異質性を考慮した競合他社での行動の予測
新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2015)「ユーザ別アクセス・パターン情報の多様性を用いた顧客行動の予測とモデリング」『応用統計学』 44(3), 121-143.
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大規模言語モデルによるprompt engineeringとしての...
新美 潤一郎 (???) ???.
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大規模言語モデルによるセンチメント分析での補足情報の提示方法の検討
新美 潤一郎 (2024発表確定)「ローカル大規模言語モデルによるセンチメント分析において評価の参照点の有無や提示方法が予測精度に与える影響の検証 ～レストラン評価に関するオンラインレビューのセンチメント分析から～」情報処理学会・電子情報通信学会(SP/SLP/NL/NLC連催) 第11回自然言語処理シンポジウム, 名古屋大学. (Conference Paper: 発表後に『信学技法』に掲載予定)
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大規模言語モデルによるテキストからの擬似的な尺度得点の取得方法の提案
新美 潤一郎・竹内 真登 (2024発表確定)「ローカル大規模言語モデルを用いたオンラインレビューからの尺度得点の取得: レストランに関する実評価との比較検討から」日本消費者行動学会 第69回消費者行動研究コンファレンス, 大阪大学 豊中キャンパス.
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大規模言語モデルの量子化とモデル規模がタスク精度に与える影響
新美 潤一郎 (2024)「ローカル大規模言語モデルの量子化やモデル規模が予測性能に与える影響の検証 ～レストラン評価に関するオンラインレビューのセンチメント分析から～」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) 第21回テキストアナリティクス・シンポジウム, 北海道大学. (Conference Paper: 『信学技報』, vol. 124, No. 173, NLC2024-5, pp. 21-26. ISSN: 2432-6380)
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レビュー文章とユーザー・店舗情報によるマルチモーダル学習モデルの構築と、レビューの保持数情報量が予測精度に与える影響の検証
新美 潤一郎 (2024) 「レビュー文書・ユーザープロフィール・店舗情報を考慮したマルチモーダル深層学習による飲食店の評価予測手法の提案 Prediction of the Rating on Restaurants with Multimodal Deep Learning: A Combination of Review Text, User Profile, and Restaurant Information」2024年度 人工知能学会全国大会 (第38回), 1F5-GS-10-04, アクトシティ浜松.
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大規模言語モデルによる動的な観点別センチメント分析手法の提案
新美 潤一郎, 竹内 真登 (2024)「大規模言語モデルによるテキストからのアノテーション手法の提案：任意の観点から得点化可能なテキストマイニング手法によるレビュー文書のセンチメント分析」日本消費者行動研究学会 第68回消費者行動研究コンファレンス, 神奈川大学(みなとみらいキャンパス).
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RFM+Clumpiness+HHIによるFMCG購買のモデリング
新美 潤一郎, 竹内真登 (2023) 「購買行動の習慣性が行動的ロイヤルティに及ぼす影響：行動ログ指標を組み合わせた購買行動の分類」日本消費者行動研究学会 第67回消費者行動研究コンファレンス, 京都産業大学 (オンサイト開催).
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スマホゲームにおける短期集中利用の捕捉のためのClumpiness×HHIの活用
新美 潤一郎, 竹内 真登, 星野 崇宏 (2022)「短期集中型のゲーム利用が行動的ロイヤルティに及ぼす影響：行動ログ指標を組み合わせた利用行動の分類」日本消費者行動研究学会 第65回消費者行動研究コンファレンス, 西南学院大学(ハイブリッド開催, オンサイト発表).
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データとモデルによる"世界"から統計解析と機械学習を俯瞰する
新美 潤一郎 (2021)「データ分析とモデル – モデルから考える統計解析と機械学習の差異 –」名城大学 経済・経営学会 第2回研究会, 2021年12月9日(木) （於 名城大学）.
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調査回答と実行動の乖離の解析とIERとの関連性の調査
竹内 真登, 新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2020)「市場調査における調査回答と実行動の乖離の理解と低減: Insufficient Effort Responding 回答者の除外の妥当性」日本消費者行動研究学会 第61回消費者行動研究コンファレンス(オンライン).
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スマートフォンの位置情報を用いた購買予測
新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2018)「位置情報データによる競合店舗の利用状況の多様性を用いた購買予測手法の提案」2018年度 人工知能学会全国大会(第32回), 鹿児島城山観光ホテル.
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多様性指標の構造とRFMC分析との関連
新美 潤一郎 (2017)「消費者行動の多様性指標の提案と閲覧・購買行動の予測への応用 理論的背景と他指標との関連の検討」日本マーケティング・サイエンス学会 新しいデータと競争環境の下でのマーケティングサイエンス研究部会, 慶應義塾大学.
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深層学習を用いたデータ融合手法の提案
新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2017)「Deep Boltzmann Machine を用いたデータ融合手法の提案 – Data Fusion Method with Deep Boltzmann Machine」2017年度 人工知能学会全国大会(第31回), ウインクあいち.
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消費者の異質性を考慮した競合他社での行動の予測
新美 潤一郎, 星野 崇宏 (2014)「ユーザ別アクセス・パターン情報を用いた，競合サイトでの閲覧・購買行動の予測」日本マーケティング・サイエンス学会 第95回研究大会, 関西学院大学.
