東京工業大学 計算工学専攻 佐藤研究室
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発表文献

論文誌/学会発表/研究会

2015
2014
  • Sato, T. and Meyer, P.: Infinite probability computation by cyclic explanation graphs.
    Theory and Practice of Logic Programming 14(6), pp.909–937, 2014.
    DOI: 10.1017/S1471068413000562
    http://journals.cambridge.org/abstract_S1471068413000562
    http://arxiv.org/abs/1309.0339
  • Sato, T., Kubota, K. and Kameya, Y.: Logic-based Approach to Generatively Defined Discriminative Modeling, http://arxiv.org/abs/1410.3935
  • Kojima, R. and Sato, T.: Goal recognition from incomplete action sequences by probabilistic grammars, the 24th International Conference on Inductive Logic Programming(short paper) , 2014, Nancy.
    PDF, slide, (ILP2014)
  • Kojima, R. and Sato, T.: Prefix and infix probability computation in PRISM, presented at Probabilistic Logic Programming (PLP) workshop of the 30th International Conference on Logic Programming (ICLP 2014) , 2014, Vienna.
    PDF
  • 小島諒介, 佐藤泰介: アクセスログ分析における接頭部分列からのプラン認識. 人工知能学会論文誌, Vol.29, No.3, pp.301–310, 2014.
    PDF (JSAI J-STAGE, http://dx.doi.org/10.1527/tjsai.29.301)
  • Kojima, R. and Sato, T.: Analysis of Medical Records by Generative Models. Workshop on MDP/POMDP Applications to Medical Data, 2014, Tokyo.
  • Sato, T. and Kubota, K.: Viterbi training in PRISM.
    Theory and Practice of Logic Programming
    FirstView Article / January 2014, pp.909-937 DOI: 10.1017/S1471068413000677, 2014
    http://journals.cambridge.org/abstract_S1471068413000677
2013
  • 石畠正和, 佐藤泰介: 命題化確率計算に基づくMCMCベイズ推定. 人工知能学会論文誌, Vol.28, No.2, pp.230–242, 2013.
    PDF (JSAI J-STAGE, http://dx.doi.org/10.1527/tjsai.28.230)
  • Sato, T., Kubota, K. and Kameya, Y.: Logic-based Approach to Generatively Defined Discriminative Modeling, presented at ILP 2013,
    PDF (Draft)
  • 小島諒介，佐藤泰介: Prefix確率を用いたプラン認識のWebアクセスログ解析への応用. 第3回CSPSAT2研究会(2013),札幌.
    http://www.edu.kobe-u.ac.jp/istc-tamlab/cspsat/mtg203/
  • 小島諒介，亀谷由隆，佐藤泰介: Naive Bayesモデルを用いた効率的なクラスタラベリング手法. 人工知能学会第83回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)予稿集, SIG-FPAI-B203, pp.19–24, 2013.
    PDF (Draft)
  • 石畠正和，佐藤泰介: モンテカルロ木探索を利用した制約付き分布からの効率的なサンプリング法. 人工知能学会第88回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)予稿集, SIG-FPAI-B203, pp.125–131, 2013.
    PDF (Draft)
2012
  • Sato, T. and Kubota, K.: Viterbi training in PRISM. Theory and Practice of Logic Programming, (TPLP), submitted, 2012.
    PDF (http://arxiv.org/abs/1303.5659)
  • Sato, T. and Meyer, P.: Tabling for infinite probability computation. The 28th International Conference on Logic Programming, (ICLP-2012), accepted as Technical Communications, 2012.
    PDF (Draft)
  • Sato, T. and Kubota, K.: Viterbi training in PRISM. ICML Workshop on Statistical Relational Learning, (SRL-2012), to be presented, 2012.
    PDF (workshop page)
  • Kameya, Y. and Sato, T.: RP-growth: Top-k mining of relevant patterns with minimum support raising. Proceedings of the 2012 SIAM International Conference on Data Mining (SDM-2012), pp.816–827, 2012.
    PDF (Online proceedings)
2011
  • 亀谷由隆, 佐藤泰介: 最小サポート上昇法に基づく上位k関連パターン発見. データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会 （人工知能学会創立25周年記念合同研究会）予稿集, SIG-DOCMAS-B101-4, 2011.
    PDF (Draft), Slides
  • 亀谷由隆: 識別パターンを利用した遺伝的アルゴリズムの部分解保護に向けて. 第5回進化計算シンポジウム予稿集, 2011.
    PDF (Draft), Poster
  • 佐藤泰介: 論理に基づいた確率モデルに於ける一般的MCMC法によるベイズ推論について. 人工知能学会第83回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)予稿集, 2011.
    PDF (Draft)
  • 廣橋俊昭，佐藤泰介: L1正則項を用いたCyclic BNの構造学習. 人工知能学会第83回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)予稿集, 2011.
  • Ishihata, M., Sato, T. and Minato, S.: Compiling Bayesian Networks for Parameter Learning based on Shared BDDs. Proceedings of the 24th Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence (AI-2011), LNAI 7106, Springer, pp.203-212, December, 2011.
    PDF (Springer)
  • Ishihata, M. and Sato, T.: Bayesian inference for statistical abduction using Markov chain Monte Carlo. Proceedings of the 3rd Asian Conference on Machine Learning (ACML-2011), JMLR Workshop and Conference Proceedings, Vol.20, pp.81-96, November, 2011.
    PDF (Online proceedings)
  • Kameya, Y.: Time series discretization via MDL-based histogram density estimation. Proceedings of the 23rd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI-2011), pp.732–739, 2011.
    PDF (IEEE Xplore)
  • Kameya, Y., Nakamura, S., Iwasaki, T. and Sato, T.: Verbal characterization of probabilistic clusters using minimal discriminative propositions. Proceedings of the 23rd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI-2011), pp.873–875, 2011 (The full version is available as arXiv:1108.5002 and as Technical Report TR11-0001, Dept. of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, August, 2011).
    PDF (IEEE Xplore)
  • Ishihata, M., Kameya, Y. and Sato, T.: Variational Bayes inference for logic-based probabilistic models on BDDs. The 21st International Conference on Inductive Logic Programming (ILP-2011), to appear, 2011.
  • 山口雅博, 佐藤泰介, 石畠正和: Slice Samplingを用いたSAT技術による確率推論. 第25回人工知能学会全国大会予稿集，2011．
    PDF (Online proceedings)
  • 石畠正和, 亀谷由隆, 佐藤泰介: 命題論理に基づく確率モデルのためのベイズ推定. 第25回人工知能学会全国大会予稿集，2011．
    PDF (Online proceedings)
  • Sato, T., Ishihata, M. and Inoue, K.: Constraint-based probabilistic modeling for statistical abduction. Machine Learning, Vol.83, No.2, pp.241–264, 2011.
    PDF (Springer)
  • Sato, T.: A general MCMC method for Bayesian inference in logic-based probabilistic modeling. Proceedings of the 22nd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-2011), pp.1472–1477, 2011.
    PDF (Online proceedings)
  • Kameya, Y. and Prayoonsri, C.: Pattern-based preservation of building blocks in genetic algorithms. Proceedings of the 2011 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC-2011), pp.2578–2585, 2011.
    PDF (IEEE Xplore)
  • 亀谷由隆: 論理に基づく確率モデリングのこれまで，これから. 第4回情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会, 2011.
    Slides
  • Kameya, Y., Nakamura, S., Iwasaki, T. and Sato, T.: Characterizing probabilistic clusters by minimal discriminative propositions. Extended abstract at the 7th Workshop on Learning with Logics and Logics for Learning (LLLL-2011), 2011.
  • 亀谷由隆, Chativit Prayoonsri: パターンに基づく遺伝的アルゴリズムの部分解保護. 人工知能学会第6回進化計算フロンティア研究会 (SIG-ECF) 予稿集, 2011.
    PDF (Draft)
  • Synnaeve, G., Inoue, K., Doncescu, A., Nabeshima, H., Kameya, Y., Ishihata, M. and Sato, T.: Kinetic models and qualitative abstraction for relational learning in systems biology. Proceedings of the International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms (BIOINFORMATICS-2011), 2011. Received the Best Student Paper award.
2010
  • 佐藤泰介, 湊真一: ベイジアンネットワークと離散構造処理系. 人工知能学会誌, Vol.25, No.6, pp.796–802, 2010.
    PDF (CiNii)
  • Ishihata M., Sato, T. and Minato, S.: Parameter learning for Bayesian networks on Shared Binary Decision Diagrams. Proceedings of the 1st International Workshop on Advanced Methodologies for Bayesian Networks (AMBN-2010), 2010.
  • Ishihata M., Kameya, Y., Sato, T. and Minato, S.: An EM algorithm on BDDs with order encoding for logic-based probabilistic models. Proceedings of the 2nd Asian Conference on Machine Learning (ACML-2010), pp.161–176, 2010.
    PDF (Online proceedings)
  • Kameya, Y., Synnaeve, G., Doncescu, A., Inoue, K. and Sato, T.: A Bayesian hybrid approach to unsupervised time series discretization. Proceedings of the 2010 Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI-2010), pp.342–349, 2010.
    PDF (IEEE Xplore), Slides, Dataset
  • Zhou, N.-F., Kameya, Y. and Sato, T.: Mode-directed tabling for dynamic programming, machine learning, and constraint solving. Proceedings of the 22nd International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI-2010), Vol.2, pp.213–218, 2010.
    PDF (IEEE Xplore)
  • 石畠正和, 亀谷由隆, 佐藤泰介, 湊真一: 命題論理に基づく確率モデルのための二部決定グラフと順序符号化を用いた効率的なEMアルゴリズム, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.110, No.l76, IBISML2010, pp.153–163, 2010.
  • 佐藤泰介: 統計的アブダクション, 人工知能学会誌, Vol.25, No.3, pp.400–407, 2010.
    PDF (CiNii)
  • 石畠正和, 亀谷由隆, 佐藤泰介, 湊真一: BDD上の命題化計算に基づくEMアルゴリズム. 人工知能学会論文誌, Vol.25, No.3, pp.475–484, 2010.
    PDF (JSAI J-STAGE)
  • Sneyers, J., Meert, W., Vennekens, J., Kameya, Y. and Sato, T.: CHR(PRISM)-based probabilistic logic learning. Theory and Practice of Logic Programming, Vol.10, No.4–6, pp.433–447, 2010.
    PDF (Cambridge Journals Online)
2009
  • Inoue, K., Sato, T., Ishihata, M., Kameya, Y. and Nabeshima, H.: Evaluating abductive hypotheses using an EM algorithm on BDDs. Proceedings of the 21st International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-2009), pp.810–815, 2009.
    PDF (Online proceedings)
  • Sato, T.: Generative modeling by PRISM. Proceedings of the 25th International Conference on Logic Programming (ICLP-2009), LNCS 5649, Springer, pp.24–35, 2009.
    PDF (Springer), PDF (Draft), Slides
  • Sato, T.: Logic-based probabilistic modeling. Proceedings of the 16th Workshop on Logic, Language, Information and Computation (WoLLIC-2009), LNAI 5514, pp.61–71, 2009.
    PDF (Draft), PDF (Springer)
  • 石畠正和, 亀谷由隆, 佐藤泰介, 湊真一: 否定枝を含む shared BDD 上で動作する EM アルゴリズム. 人工知能学会第9回データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM) 予稿集, SIG-DMSM-A803, pp.11-19, 2009.
    PDF (Draft)
  • Sato, T., Kameya, Y., Kurihara, K.: Variational Bayes via propositionalized probability computation in PRISM. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Vol.54, No.1–3, pp.135–158, 2009.
    PDF (Springer)
  • Kurihara, K and Welling, M: Bayesian K-means as a "maximization-expectation" algorithm, Neural Computation, Vol.21, No.4, pp.1145–1172, 2009.
    PDF (MIT Press)
2008
  • 佐藤泰介: 記号的統計モデリングの世界を探る. コンピュータソフトウェア, Vol.25, No.3, pp.33–36, 2008.
    PDF (JSSST J-STAGE)
  • Ishihata, M., Kameya, Y., Sato, T. and Minato, S.: Propositionalizing the EM algorithm by BDDs. Late breaking papers at the 18th International Conference on Inductive Logic Programming (ILP-2008), pp.44–49, 2008.
    PDF (Draft)
  • 石畠正和, 亀谷由隆, 佐藤泰介, 湊真一: BDD 上の命題化確率計算に基づくEMアルゴリズム, 人工知能学会第70回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)予稿集, SIG-FPAI-A801, pp.15–22, 2008. 2008年度人工知能学会研究会優秀賞授賞．
    PDF (Draft)
  • Sato, T.: A glimpse of symbolic-statistical modeling by PRISM. Journal of Intelligent Information Systems, Vol.31, No.2, pp.161–176, 2008.
    PDF (Springer)
  • Kameya, Y., Kumagai, J. and Kurata, Y.: Accelerating genetic programming by frequent subtree mining. Proceedings of the 2008 Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-2008), pp.1203–1210, 2008.
    PDF (Draft), PDF (ACM DL)
  • Sato, T. and Kameya, Y.: New advances in logic-based probabilistic modeling by PRISM. In Probabilistic Inductive Logic Programming, LNCS 4911, Springer, pp.118–155, 2008.
    PDF (Draft), PDF (Springer)
  • Zhou, N.-F., Sato, T. and Shen, Y.-D.: Linear tabling strategies and optimization. Theory and Practice of Logic Programming, Vol.8, No.1, pp.81–109, 2008.
  • Tsuda, K and Kurihara, K: Graph mining with variational Dirichlet process mixture models, Proceedings of the 2008 SIAM International Conference on Data Mining (SDM 2008), pp.432–442, 2008.
    PDF
  • Kurihara, K, Murata, T and Sato, T: Identification of MCMC samples for clustering, Proceedings of the 3rd International Conference on Large-Scale Knowledge Resources (LKR 2008), LNAI 4938, Springer, pp.27–37, 2008.
    PDF (Springer)
2007
  • 亀谷由隆, 佐藤泰介, 周能法, 泉祐介, 岩崎達也: PRISM: 確率モデリングのための論理プログラミング処理系, コンピュータソフトウェア, Vol.24, No.4, pp.2–22, 2007.
    PDF (JSSST J-STAGE)
  • 倉田芳明, 亀谷由隆, 佐藤泰介: 頻出部分木発見に基づく遺伝的プログラミング手法のベンチマーク評価, 第21回人工知能学会全国大会予稿集，2007．
    PDF
  • 佐藤泰介, 亀谷由隆: グラフィカルモデルにおける論理的アプローチ, 人工知能学会誌, Vol.22, No.3, pp.306–319, 2007.
    PDF (CiNii)
  • Kurihara, K., Kameya, Y. and Sato, T.: Discovering concepts from word co-occurrences with a relational model. Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence, Vol.22, No.2, pp.218–226, 2007.
    PDF (JSAI J-STAGE), errata (PDF)
  • 熊谷潤一, 小島康夫, 高重聡一, 亀谷由隆, 佐藤泰介: 頻出部分木発見手法を用いた遺伝的プログラミングの交通信号制御問題への適用, 人工知能学会論文誌, Vol. 22, No. 2, pp.127–139, 2007.
    PDF (JSAI J-STAGE)
  • Minato, S., Satoh, K., and T. Sato: Compiling Bayesian networks by symbolic probability calculation based on Zero-suppressed BDDs. Proceedings of the 20th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-2007), pp.2550–2555, 2007.
    PDF (Draft), PDF (Online proceedings)
  • Sato, T.: Inside-outside probability computation for belief propagation. Proceedings of the 20th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-2007), pp.2605–2610, 2007.
    PDF (Draft), PDF (Online proceedings)
2006
  • Kurihara, K., Kameya, Y. and Sato, T.: A frequency-based stochastic blockmodel. Proceedings of IBIS 2006.
    PDF
  • Kurihara, K., Kameya, Y. and Sato, T.: Discovering concepts from word co-occurrences with a relational model. Proceedings of the International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS-2006), pp.26–33, 2006.
    PDF (10MB)
  • Izumi, Y., Kameya, Y. and Sato, T.: Parallel EM learning for symbolic-statistical models. Proceedings of the International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS-2006), pp.133–140, 2006.
    PDF
  • Kurihara, K. and Sato, T.: Variational Bayesian grammar induction for natural language. Proceedings of the 8th International Colloquium on Grammatical Inference (ICGI-2006), pp.84–95, 2006.
    PDF (copyright Springer-Verlag)
  • Yamamoto, M., Mitomi, H., Fujiwara, F. and Sato, T.: Bayesian classification of task-oriented actions based on stochastic context-free grammar. Proceedings of the 7th International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG2006), pp.317–322, 2006.
  • Nakagawa, M., Terai, A., and Sato, T.: A computational model of metaphor understanding using a statistical analysis of Japanese corpora based on soft clustering - Toward a Metaphorical Search Engine-. Proceedings of the International Symposium on Large-scale Knowledge Resources (LKR-2006), 2006.
  • Sato, T. and Kameya, Y.: Learning through failure. Dagstuhl Seminar Proceedings on Probabilistic, Logical and Relational Learning - Towards a Synthesis, 2006.
2005
  • 三富文和，藤原冬樹，山本正信，佐藤泰介， 習慣的な行動の確率文脈自由文法に基づくベイズ識別， 電子情報通信学会論文誌, D-II, Vol.J88-D-II, No.4, pp,716-726, 2005.
  • Sato,T. and Kameya,Y.: Negation elimination for finite PCFGs. Proceedings of the International Symposium on Logic-based Program Synthesis and Transformation 2004 (LOPSTR04), later selectively published as Logic-based Program Synthesis and Transformation, Springer LNCS 3573, S. Etalle (Ed.), pp.117–132, 2005.
    PDF
  • Sato, T.: A generic approach to EM learning for symbolic-statistical models. Proeedings of the 4th Learning Language in Logic Workshop (LLL05), 2005.
    PDF
  • Sato, T., Kameya, Y. and Zhou, N.-F.: Generative modeling with failure in PRISM. Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI2005), pp.847–852, 2005.
    PDF (Draft), PDF (Online proceedings)
  • 大久保隆晴，亀谷由隆，佐藤泰介， 事例に基づく関係的な強化学習のエレベータ制御問題への適用， 第19回人工知能学会全国大会予稿集，2005．
    PDF (JSAI J-STAGE)
  • 景山克義，佐藤泰介， 番組視聴型ウェブサーフィンモデルを用いた自動テレビ番組生成， 電子情報通信学会総合大会講演論文集，2005．
    PDF
  • Takeuchi, T.: Rule learning from semi-structured documents by inductive logic programming. Proceedings of the Symposium on Large-scale Knowledge Resources (LKR2005), 2005.
    PDF
  • Kameya, Y. and Sato, T.: Computation of probabilistic relationship between concepts and their attributes using a statistical analysis of Japanese corpora. Proceedings of Symposium on Large-scale Knowledge Resources (LKR2005), 2005.
    PDF
2004
  • 落合竜一，佐藤泰介， 将棋プレイヤモデルによるプレイヤの棋力識別， ゲームプログラミングワークショップ2004 (GPW-04)， 2004．
  • Sato, T. and Kameya, Y.: A dynamic programming approach to parameter learning of generative models with failure. Proceedings of ICML Workshop on Statistical Relational Learning and its Connection to the Other Fields (SRL2004), 2004.
    PS, PDF
  • Zhou, N.-F., Shen, Y.-D. and Sato, T.: Semi-naive evaluation in linear tabling. Proceedings of the 6th ACM-SIGPLAN International Conference on Principles and Practice of Declarative Programming (PPDP04), pp.90–97, 2004.
    PDF
  • Kameya, Y., Sato, T. and Zhou, N.-F.: Yet more efficient EM learning for parameterized logic programs by inter-goal sharing. Proceedings of the 16th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI2004), pp.490–494, 2004.
    PDF
  • 栗原賢一，亀谷由隆，佐藤泰介， 構文森を用いた実コーパスからの大規模な確率自由文脈文法の高速学習法， 人工知能学会論文誌，Vol.19，No.5，pp.360–367，2004．
    PDF (JSAI J-STAGE)
  • 泉祐介，佐藤泰介， クラスターBPによる二点連鎖解析， 第18回人工知能学会全国大会予稿集，2004．
    PDF (JSAI J-STAGE)
  • Kurihara, K. and Sato, T.: An application of the variational Bayesian approach to probabilistic context-free grammars. IJCNLP-04 Workshop Beyond shallow analyses, 2004.
    PDF
  • 栗原賢一，亀谷由隆，佐藤泰介， 動的計画法に基づく確率文脈自由文法の変分ベイズ法， 情報処理学会 自然言語処理研究会 (NL) 159-29，pp.209–214，2004．
    PDF (Draft)
2003
  • 佐藤泰介， PRISMによる新しい統計的モデリングの見通しについて， 2003年ベイジアンネットセミナー (BN2003) 予稿集, pp.55–61, 2003.
  • 泉祐介，佐藤泰介， クラスターBPにおける遺伝連鎖解析にむけて， 2003年ベイジアンネットセミナー (BN2003) 予稿集, pp.62–68, 2003.
  • Zhou, N.-F. and Sato, T.: Efficient fixpoint computation in linear tabling. Proc. of the 5th ACM-SIGPLAN International Conference on Principles and Practice of Declarative Programming (PPDP 03), pp.275–283, 2003.
    PDF
  • Sato, T. and Zhou, N.-F.: A new perspective of PRISM relational modeling. Proceedings of IJCAI-03 workshop on Learning Statistical Models from Relational Data (SRL2003), pp.133–139, 2003.
    PS, PS + gz, PDF
  • Zhou, N.-F., Sato, T., and Hashida, K.: Toward a high-performance system for symbolic and statistical modeling. Proceedings of IJCAI-03 workshop on Learning Statistical Models from Relational Data (SRL2003), pp.153–159, 2003.
    PDF
  • 栗原賢一，佐藤泰介， 構造なしコーパスからの大規模な文脈自由文法の高速学習法， 情報処理学会 自然言語処理研究会 (NL) 155-3，pp.13–18，2003．
    PDF
2002
  • Sato, T. and Kameya, Y.: Statistical abduction with tabulation. Computational Logic: Logic Programming and Beyond, Kakas, A. and Sadri, F. (eds), pp.567–587, LNAI Vol.2408, Springer, 2002.
    PS, PS + gz, PDF
  • Sato, T.: Computing Kikuchi approximations by Cluster BP. Proceedings of Machine Intelligence 19, 2002.
    PS, PS + gz, PDF
  • 上田展久，佐藤泰介， 階層隠れマルコフモデルに対する簡単な訓練アルゴリズム， 電子情報通信学会論文誌，Vol.J85-D-I，No.6，pp.538–548，June，2002．
2001
  • Sato, T. and Kameya, Y.: Parameter Learning of Logic Programs for Symbolic-Statistical Modeling. Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR), Vol.15, pp.391–454, 2001.
    PDF (JAIR site), PDF (Draft)
  • Sato, T.: Parameterized logic programs where computing meets learning. Proceedings of Fifth International Symposium on Functional and Logi Programming (FLOPS-2001), LNCS Vol.2024, pp.40–60, 2001.
    PS, PS + gz, PDF
  • Ueda, N., Sato, T.: Simplified training algorithms for hierarchical hidden Markov models. Proceedings of the 4th International Conference on Discovery Science (DS2001), LNCS Vol.2226, pp.401–415, Springer, 2001.
  • Sato, T., Abe, S., Kameya, Y., and Shirai, K.: A separate-and-learn approach to EM learning of PCFGs. Proceedings of the 6th Natural Language Processing Pacific Rim Symposium (NLPRS-2001), pp.255–262, 2001.
    Revised version: PS, PS + gz, PDF
  • 亀谷由隆，森高志，佐藤泰介， WFST に基づく確率文脈自由文法およびその拡張文法の高速 EM 学習法， 自然言語処理 Vol.8 No.1，pp.49–84，2001． 2001年度言語処理学会論文賞授賞．
    PS, PS + gz, PDF
2000
  • Ueda, N., Sato, T.: Finding original regulatory networks with weight matrices, Proceedings of the 1st International Conference on Systems Biology, 2000.
  • 上田展久，亀谷由隆，佐藤泰介， 括弧付けなしの文に対する確率文脈自由文法の効率的訓練法， 電子情報通信学会論文誌，Vol.J83-D-I，No.11，pp.1178–1186，November，2000．
  • Sato, T.: Program extraction from quantified decision trees, Proc. of Machine Intelligence 17, Bury St Edmunds, pp.78–80, 2000.
    PS, PS + gz, PDF
  • Sato, T. and Kameya, Y.: A Viterbi-like algorithm and EM learning for statistical abduction. Proceedings of UAI2000 Workshop on Fusion of Domain Knowledge with Data for Decision Support, 2000.
    PS, PS + gz, PDF
  • Kameya, Y. and Sato, T.: Efficient EM learning with tabulation for parameterized logic programs. Proceedings of the 1st International Conference on Computational Logic (CL2000), LNAI Vol.1861, pp.269–294, 2000.
    PS, PS + gz, PDF
  • 森高志，亀谷由隆，佐藤泰介， 確率文脈自由文法およびその拡張文法の高速 EM 学習法， 情報処理学会 自然言語処理研究会 (NL) 139-12，pp.85–92，2000．
    PS, PS + gz, PDF
Before 2000
  • Kameya, Y., Ueda, N., and Sato, T.: A graphical method for parameter learning of symbolic-statistical models. Proceedings of the 2nd International Conference on Discovery Science (DS99), LNAI Vol.1721, pp.264–276, 1999.
    PS, PS + gz, PDF
  • Ueda, N., Kameya, Y., and Sato, T.: A parameter updating of stochastic context-free grammars in linear time on the number of productions. Proceedings of the 1st IMC workshop, 1999.
  • 草間隆人，佐藤泰介， 否定情報に関する決定木の拡張， 第13回人工知能学会全国大会予稿集，pp.310–311，1999．
  • 栗山盛行，佐藤泰介， 遺伝的プログラミングを用いたスレッドの協調実験， 第13回人工知能学会全国大会予稿集，pp.565–568，1999．
  • Kameya, Y. and Sato, T.: Abstracting human's decision process by PRISM. Proceedings of the 1st International Conference on Discovery Science (DS98), pp.389–390, 1998.
  • Sato, T.: Modeling scientific theories as PRISM programs. Proceedings of ECAI98 Workshop on Machine Discovery, pp.37–45, 1998.
    PS, PS + gz, PDF
  • Sato, T. and Kameya, Y.: PRISM: A symbolic-statistical modeling language. Proceedings of the 15th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI97), pp.1330–1335, 1997.
    PS, PS + gz, PDF
  • 亀谷由隆，佐藤泰介， 記号的統計モデル言語PRISM， 電子情報通信学会技術研究報告 Vol.97 No.373，pp.71–78，1997．
  • 原章，佐藤泰介， 遺伝的アルゴリズムを用いたスレッドの協調実験， 電子情報通信学会技術研究報告 Vol.97 No.63，pp.63–70，1997．
    PS, PS + gz
  • 伊庭斉志，佐藤泰介， システム同定アプローチに基づく遺伝的プログラミング， 人工知能学会誌 Vol.10 No.4，pp.100–110，1995．
  • Sato, T.: A statistical learning method for logic programs with distribution semantics. Proceedings of the 12th International Conference on Logic Programming (ICLP95), Tokyo, pp.715–729, 1995.
    extended version: PS, PS + gz, PDF

テクニカルレポート

  • Kameya, Y., Nakamura, S., Iwasaki, T. and Sato, T.: Verbal Characterization of Probabilistic Clusters using Minimal Discriminative Propositions, Technical Report TR11-0001, Dept. of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, August, 2011.
  • Ishihata, M., Kameya, Y., Sato, T. and Minato, S.: Propositionalizing the EM algorithm by BDDs, Technical Report TR08-0004, Dept. of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, June, 2008.
  • Sato, T.: Cluster BP and cluster CCCP: Two simple methods for computing Kikuchi approximations. Technical Report TR03-0001, Dept. of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, February, 2003.
  • Zhou, Neng-Fa and Sato, T.: Toward a High-performance System for Symbolic and Statistical Modeling. Technical Report (Computer Science) TR-200212, City University of New York, 2002.
    PDF
  • 森高志，亀谷由隆，佐藤泰介: 確率文脈自由文法およびその拡張モデルに対する EM アルゴリズムの評価実験. Technical Report TR01-0009, Dept. of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, July, 2001.
  • Sato, T., Kameya, Y., Abe, S., and Shirai, K.: Fast EM learning of a family of PCFGs, Technical Report TR01-0006, Dept. of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, May, 2001.
    PS, PS + gz, PDF
  • 亀谷由隆: 記号的統計知識の表現と学習に関する研究． Technical Report TR00-0015, Dept. of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, November, 2000.
    PS, PS + gz, PDF

学位論文

博士論文

2012年度
石畠 正和 Propositionalized Probability Computation and Learning on Binary Decision Diagrams
2007年度
栗原 賢一 Structure Learning by Bayesian Inference
2001年度
上田 展久 確率文脈自由文法に対する効率的訓練法
2000年度
亀谷 由隆 記号的統計知識の表現と学習に関する研究

修士論文

2014年度（予定）
山本 大 異なる特徴空間におけるモデルベースドなドメイン適応
濱田 岳 PrefixからのPCFGのパラメータ学習
2013年度
小島 諒介 プラン認識による系列データの解析
加藤 匠悟 確率文法におけるinfix確率の計算の実現
2012年度
久保田 圭一 CRFのプログラミング言語化
廣橋 俊昭 Cyclic Bayesian Networkの構造学習
2011年度
山口 雅博 Slice Sampling に基づく記号的確率モデルの確率推論
2010年度
Chativit Prayoonsri Improving Genetic Algorithms using Sequence Data Mining
中村 智 Naive Bayes モデルに基づき得られたクラスタの特徴付け
松井 信太朗 大規模7グラムを用いた類似句抽出
2009年度
石畠 正和 BDD上の命題化計算に基づくEMアルゴリズム
田頭 幸浩 部分観測された関係データにおけるクラスタリング
長尾 裕治 クラスタに基づく属性合成を用いた small disjuncts をもつクラス不均衡データの分類
2008年度
中垣 裕樹 Variational Dirichlet process による単語共起関係モデルのクラスタリング
新福 崇史 変分ベイズ法を用いたクラスタリング手法の研究
岩崎 達也 クラスタリング結果解釈の補助を目的とした情報抽出に関する研究
小竹 麻里 商店街回遊に伴う購買行動の分析
2007年度
大橋 克弘 Webコンテンツからの自動TV番組生成システムにおける情報推薦手法に関する研究
2006年度
大久保 隆晴 回帰木のオンライン再構築を行う関係強化学習に関する研究
2005年度
栗原 賢一 変分ベイズ法による文脈自由文法の構造学習
中山 英樹 ベイジアンネットワークの構造学習に Structural EM 法と変分ベイズ法を用いた研究
泉 祐介 記号的統計モデルに対するグリッド上の並列 EM 学習
熊谷 潤一 最頻部分木発見手法を用いた遺伝的プログラミングの交通信号制御問題への適用
桜井 淳 Web コンテンツからの自動 TV 番組生成における個人化フィルタリング手法に関する研究
盛田 雅人 確率とルールの統合的手法による情報抽出に関する研究
横山 正 高速な単一化機構を備えた HPSG に基づく生成的確率モデルの研究
2004年度
景山 克義 番組視聴型ウェブサーフィンモデルを用いた自動TV番組生成に関する研究
斉藤 恒太 確率的HPSGの生成モデルと確率パラメータ学習に関する研究
菅原 智 旋律に対する個人感性獲得機構
佐藤 慶宜 ILPを用いた医療データからの知識発見
右田 隆仁 ILPによる進化的安定戦略の学習
本山 真也 間隔不定な時系列データからの知識発見
2002年度
阿部 茂 Stolcke のアルゴリズムにおける問題点の指摘と修正
礒部 正幸 記号的統計モデリング言語PRISMを用いた将棋プレイヤのモデル化
竹内 俊治 帰納論理プログラミングシステム限量化決定木における全称限量子緩和の試み
森野 淳一 誤り訂正符号の復号法へのクラスター BP の適用
2001年度
渡辺 祐樹 HPSG に於ける確率パラメータ推定法に関する研究
2000年度
天野 譲 遺伝的プログラミングによる最適経路の発見と渋滞分散化に関する研究
森 高志 確率文脈自由文法およびその拡張文法の高速 EM 学習法
1999年度
小島 康夫 ブロードキャストと遺伝的プログラミングによるマルチエージェント間通信の実現
宮川 公成 拡張決定木を用いた規則の発見
1998年度
岩見 良太郎 マルチエージェント環境での強化学習における状態空間の自動生成
草間 隆人 否定情報に関する決定木の拡張
船田 悟史 オンライン学習機構を持つプログラミング言語の試み
1997年度
萩原 康志 教師プログラムの学習に関する研究
長谷川 啓 ハイパーキューブ上の重み付きランダムウォークを利用した函数の最大化アルゴリズムの解析
上田 展久 学習結果の伝達を伴う強化学習
1996年度
森永 哲平 否定情報を利用した帰納論理プログラムの合成
亀谷 由隆 学習機構を内蔵したプログラミング処理系の開発

学士論文

2013年度
細包 愛子 フォークソングの地域判別におけるモデルの開発
徳久 文彬 機微なデータに対する制約を満たす頻出パターンの発見
2012年度
濱田 岳 Viterbi Trainingを利用したCRFのパラメータ学習
山本 大 Biclusteringの結果に対するCluster labeling
2011年度
小松 祐城 NBHモデルを用いた変分ベイズEMアルゴリズムと変分ベイズViterbi Trainingの予測精度の比較
小島 諒介 Naive Bayesモデルに基づき得られたクラスタのAND/OR式によるラベル付け
2010年度
久保田 圭一 PRISMへのMCMCベイズ推定実装の高速化
須加 拓 確率的言語モデルを用いたEMアルゴリズムとViterbi Trainingの比較
廣橋 俊昭 Constraint-based probabilistic modelを用いたCyclic BNのパラメータ学習
2009年度
川島 輝彰 LPADからPRISMへの翻訳処理系の構築
山口 雅博 Pitman-Yor 過程に基づく無限混合モデルを用いたクラスタリング
2008年度
重村 達哉 追跡問題における事例に基づくQ学習に関する研究
元田 剛史 実ネットワークに対する各種リンク予測手法の適性について
2007年度
岡田 棟大 Junction tree に変換された Bayesian network の局所構造を利用した最適化
石畠 正和 ZBDD表現を利用した高速EM学習法
田頭 幸浩 変分ベイズ法による Probabilistic Left-Corner 言語モデルの学習
2006年度
福山 翔太 Web サーフィンモデルを用いた自動TV番組生成システムにおける番組生成部の改良
岩崎 達也 確率文脈自由文法に対するPRISMとDynaの処理速度の比較
倉田 芳明 頻出部分木発見に基づく遺伝的プログラミング手法のベンチマーク評価
2005年度
韓 方傑 回遊行動データに基づく商店街来訪者のクラスタリング
小柳 意真 事例に基づく関係強化学習における可能世界を考えた事例間の距離の導入
新福 崇史 RDBと連携する確率関係モデル処理系の実装と記述実験
2004年度
新井 正人 ゲーム木探索を導入した将棋プレイヤの確率モデルに基づく指し手予測
大久保 隆晴 事例に基づく関係強化学習のエレベータ制御問題への適用
清水 俊博 Probabilistic Relational Model 処理系の実装
中垣 裕樹 Semantic Aggregate Modelに対する分割併合EMアルゴリズムの適用
2003年度
泉 祐介 連鎖解析におけるクラスター BP とクラスター BPD の比較
熊谷 潤一 クラスターグラフの生成法
横山 正 SVM を用いた構文解析に関する研究
2002年度
栗原 賢一 大規模コーパスからの文法の高速学習
斉藤 恒太 gEM による HPSG の確率パラメータ学習
2001年度
江森 基倫 サポートグラフの縮小化とそれによる PCFG のパラメタ学習の高速化
富田 倫康 部分的に括弧づけされたコーパスからの学習
松山 浩也 gEM アルゴリズムによる文法学習の高速化
2000年度
阿部 茂 EDR コーパスにおけるグラフィカル EM アルゴリズムの学習速度に関する研究
高重 聡一 遺伝的プログラミングを用いた分散型交通信号制御法の適用実験
森野 淳一 選言的情報を含むデータからの学習
1999年度
落合 竜一 First Order Compiler の再実装
竹内 俊治 Learning Automata ネットワークに於ける学習機構
渡辺 祐樹 遺伝的プログラミングを用いたスレッドの協調実験
1998年度
石丸 浩 記号的統計モデル言語 PRISM トレーサーの開発
熊倉 俊之 記号的統計モデル言語 PRISM による消費者行動のモデル化
栗山 盛行 遺伝的プログラミングを用いたスレッドの協調実験
1997年度
荻林 裕憲 記号的統計モデル言語 PRISM を用いた商品の普及率の予測に関する研究
角瀬 建治 記号的統計モデル言語 PRISM による消費者行動のモデル化およびシミュレーション
寺西 努 遺伝的アルゴリズム・プログラミングを用いたスレッドの協調実験
1996年度
大山 昌洋 統計的学習プログラミング言語 PRISM によるバックトラックの学習
草間 隆人 プログラム変換システムへの法則と一意展開の導入
原 章 遺伝的アルゴリズムを用いたスレッドの協調実験
古川 立樹 統計的学習における自然言語解析への応用
1995年度
小林 篤史 ユーザーインターフェースを備えたプログラム変換システム
萩原 康志 遺伝的手法を用いた知識の獲得に関する研究
最終更新日: Oct. 22, 2014