Irene Li 研究室

主宰者：Irene Li
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、自然言語処理と機械学習の手法を用いて、医療・教育・推薦システムなど多様な領域における実課題の解決に取り組んでいます。特に、大規模言語モデル（LLM）と構造化知識（グラフ構造）を組み合わせることで、より正確で説明可能な処理系の開発を目指しています。たとえば、医学的な質問応答や栄養指導、事実検証などの課題において、知識グラフを活用して言語モデルの推論を改善し、ユーザーが理解しやすい結果提示を実現しています。 手法的には、テキスト分類や情報抽出といった基礎的なNLP技術から、グラフニューラルネットワークやトランスフォーマーなどの深層学習モデルの改良、さらには複数のエージェント間での対話シミュレーションなど、多層的なアプローチを採用しています。また、医療記録や学術論文などの実データセットを用いたベンチマーク開発にも注力しており、既存手法の性能を系統的に評価する基盤整備も重要な役割を果たしています。これらの活動を通じて、実世界のデータに対して堅牢で信頼性の高いシステムを構築することを目指しています。

※ 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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