Naoki Yoshinaga 研究室

主宰者：Naoki Yoshinaga
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、大規模言語モデルと自然言語処理の技術を用いて、テキストデータから知識や意味を抽出・理解する研究に取り組んでいます。具体的には、言語モデルが事実情報をどのように獲得・保持しているかを調査し、複数言語での知識習得メカニズムを解明することに注目しています。また、ユーザーの属性情報が不足している状況で個人の応答を適切にシミュレートしたり、不確実な予測結果から追加で必要な情報を特定したりするなど、実用的な課題解決にも力を入れています。 手法として、計算機を用いた大規模データ分析やニューラルネットワークモデルの学習・評価、知識グラフの活用など多様なアプローチを採用しています。Twitter などのソーシャルメディアから収集した大量のテキストデータを処理し、トピック抽出やスタンス検出といった自然言語処理技術を適用する一方で、埋め込み表現の最適化や情報検索の効率化にも取り組んでいます。 主要な発見として、複数言語の言語モデルは言語に依存しない知識表現と言語間で共有・転移される知識の両方を持つこと、またソーシャルメディアでの情報共有行動がユーザーの意見形成に影響を与えることが明らかになっています。これらの成果は、より正確で効率的な自然言語処理システムの開発や、社会現象の理解につながるものです。

※ 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。

外部リンク

関連研究室(8 件)

研究成果（31 件）

続きを表示（残り 21 件）

科研費（0 件）

まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。

所属学会・役職（0 件）

まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。