Akiko Aizawa 研究室

主宰者：Akiko Aizawa
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、大規模言語モデル（LLM）の多言語対応と領域特化に関する研究に取り組んでいます。複数言語にわたる知識習得の仕組みを明らかにしながら、新しい言語への動的な適応や、医学・生物医学といった専門分野への応用方法を探究しています。特に、限られたデータしか存在しない言語や分野においても、モデルが効果的に知識を獲得できる方法の開発が中心的なテーマです。 同時に、言語モデルの評価方法の改善にも力を入れています。従来の自動評価指標では捉えきれないモデルの真の性能を測定するために、LLMを評判者として活用する手法や、人間による詳細な分析との関連性を調べています。また、質問応答システムやテキスト分類といった下流タスクにおいて、モデルが実際にどのような推論を行っているのか、あるいはどのような落とし穴に陥りやすいのかを検証する研究も行っています。 さらに、テキスト・画像・音声など複数の情報形式を扱う課題にも対応しています。合成データの生成、コンテンツ再利用の検出、感情表現や対話の理解など、多様な自然言語処理課題に対して、データ不足の課題を克服しながら実用的なモデル構築を目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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