Yohei Oseki 研究室

主宰者：Yohei Oseki
東京大学・University of Tokyo Hospital

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、言語処理能力の根本を数学的・神経科学的観点から理解することを目指しています。主な焦点は、人間がどのようにして文構造を理解し、予測に基づいて言語情報を処理しているのかという問いにあります。研究は、大規模言語モデル（LLM）と脳活動データを組み合わせた実験手法により、言語の規則性と意味構造がいかに脳内で表現されるかを調査しています。また、自然言語の構成性や普遍的特性が、効率的な情報伝達という原理からどのように生じるのかについても検討しています。 これらの問題に取り組むため、研究室では複数のアプローチを採用しています。人間の読書時間や脳画像データから言語処理の特徴を計測し、それを言語モデルの内部表現と比較する手法を用いています。同時に、文法的な構造情報をモデルに統合する方法や、児童の言語習得過程に基づいた効率的な学習方式についても探索しています。さらに、数学的に厳密な枠組みを用いて、言語モデルがどの程度人間らしく言語を処理できているのか、あるいは何が足りないのかを定量的に評価しています。 これらの研究を通じて、言語モデルと人間の言語処理の共通点・相違点が明らかになりつつあります。例えば、統語的な曖昧性を伴う文ではモデルの予測値が人間の認知負荷を十分には説明できないこと、また文法知識の習得において人間とモデルの学習メカニズムが異なることなどが判明しています。こうした知見は、より人間に近い言語理解を備えた人工知能システムの開発、そして人間の言語能力の本質的な理解へとつながる基礎研究となっています。

※ 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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