大規模言語モデル(LLM)による自然言語処理
を研究しています.大規模言語モデル(LLM)を使って高度な自然言語処理を実現するためには,詳細な指示を与える方法を工夫する必要があります.大規模言語モデルの性能を最大限に引き出すことによって,1) 自由回答アンケートを自動集約する,2) 歌詞を感情分類する,3) 株価変動記事を自動生成する,4) 動画コメントをフィルタリングする,といった手法について研究を行っています.
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深層学習に基づく自動翻訳
について研究しています.現在の大規模言語モデルでも,かなり高精度な翻訳が実現できていますが,特許などの専門文書の翻訳でまだ誤訳をすることが多いです.この問題を解決するために,1) 長い特許文を短く分割してから翻訳する手法,2) 汎用の多言語能力を持つ大規模言語モデル(LLM)を追加事前訓練する手法,3) 大規模な例文データベースを参照して,類似文を訳文に組み込む手法,などの研究を行っています.
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絵本レビューを利用した絵本推薦システム
をつくりました.絵本のレビューテキストを情報源として,絵本を読み聞かせることによって乳幼児の認知発達的反応が誘発される事例を多数収集し,その統計的傾向の分析を行い,その統計的傾向の分布を手がかりとして,乳幼児の認知発達を誘発する事例が多く観測されている売れ筋絵本を推薦するシステムを開発しました.
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