Ryokan Ri 研究室

主宰者：Ryokan Ri
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、自然言語処理において言語モデルと情報検索システムの性能向上に取り組んでいます。具体的には、言語モデルの語彙サイズの最適化や、複数言語間での知識の転移可能性、および多言語モデルにおけるエンティティ（固有表現）情報の活用方法について研究しています。また、機械翻訳の際に文脈を考慮した翻訳の実現と評価方法の開発も進めています。 技術的なアプローチとしては、人工言語を用いた事前学習によってニューラルネットワークがどのような知識を習得し、それが自然言語処理タスクに転移するかを検証しています。さらに、密集型検索器にエンティティの埋め込み表現を動的に組み込む手法や、自然言語指示から行動列の部分的な構造を自動発見する弱教師あり学習の手法を開発しています。これらのアプローチを通じて、言語モデルが学習する構造的知識の本質と、多言語・多領域での汎化性能の向上を目指した研究を展開しています。

※ 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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