Sadao Kurohashi 研究室
主宰者:Sadao Kurohashi
京都大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
黒橋研究室は、自然言語処理を中心に、言語と現実世界の関係を理解することを目指しています。テキスト、音声、画像、動画などの異なる形態の情報から意味を抽出し、コンピュータが人間のように言語を理解・活用できるようにする研究に取り組んでいます。具体的には、機械翻訳、対話システム、感情を考慮した音声翻訳、医療テキストの構造的理解など、様々な言語処理タスクに対応したアルゴリズムやデータセットの開発を行っています。
特に、複数の言語にまたがる研究が特徴です。英語、日本語、中国語、ドイツ語など多言語のテキストや音声を扱い、言語を超えた知識の転移や、言語間での偏りの検出といった課題に取り組んでいます。また、従来のテキスト処理だけでなく、ロボットが実世界で人間と対話する際に必要な、映像と言語の関係を理解する研究も進めています。医療分野では、診断過程を記述した医療記録から因果関係を抽出したり、異なるデータ形式を統合して患者の個別特性を分析したりするなど、実務的な課題解決も目指しています。
さらに、大規模言語モデルの特性や、言語の細かい表現(文体やフレーズ単位での意味など)を学習させるための方法論の研究も行っており、教育用ゲームなど社会還元も視野に入れた取り組みが見られます。
※ 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。
外部リンク
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研究成果(67 件)
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- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.findings-acl.1355
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.32.330
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.findings-emnlp.615
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.findings-acl.1350
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.inlg-main.45
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.31.1107
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2024.3402064
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.31.155
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- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.32.628
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.31.266
- [2024] End-to-end Japanese-English Speech-to-text Translation with Spoken-to-Written Style ConversionDOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.31.935
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.sicon-1.4
- DOI: https://doi.org/10.1145/3673791.3698402
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-acl.299
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-acl.601
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.findings-acl.72
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-short.112
- DOI: https://doi.org/10.58459/icce.2023.1052
- DOI: https://doi.org/10.1183/13993003.congress-2023.pa3900
- DOI: https://doi.org/10.1145/3610611
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.emnlp-main.214
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-short.130
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-demo.52
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10095133
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.emnlp-main.249
- [2023] ARKitSceneRefer: Text-based Localization of Small Objects in Diverse Real-World 3D Indoor ScenesDOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.findings-emnlp.56
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.emnlp-main.260
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.findings-eacl.195
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.eacl-main.186
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.30.773
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.31.299
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-srw.34
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.30.1206
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4024194
- [2022] Minimally-Supervised Joint Learning of Event Volitionality and Subject Animacy ClassificationDOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v36i10.21339
- [2022] Flexible Visual GroundingDOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.acl-srw.22
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.30.315
- DOI: https://doi.org/10.1145/3491065
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.naacl-srw.31
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.emnlp-main.113
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.findings-emnlp.316
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.dialdoc-1.9
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.aacl-short.12
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.29.1165
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10579-022-09615-2
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.29.611
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.naacl-srw.28
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.29.762
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.aacl-short.32
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4081855
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.findings-naacl.134
- [2022] Minimally-Supervised Joint Learning of Event Volitionality and Subject Animacy ClassificationDOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.29.807
- [2021] Heterogeneous Graph Based Extractive Summarization Considering Discourse and Coreference RelationsDOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.28.651
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2021.3126932
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.wat-1.1
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.eacl-main.265
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2021.3120643
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.naacl-main.442
- [2021] Japanese Zero Anaphora Resolution Can Benefit from Parallel Texts Through Neural Transfer LearningDOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.findings-emnlp.165
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.acl-srw.9
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.acl-long.226
- [2021] Building a Japanese Typo Dataset and Typo Correction System Based on Wikipedia’s Revision HistoryDOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.28.995
- [2021] Dialogue Management by Estimating User’s Internal State Using the Movie Recommendation DialogueDOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.28.104
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.28.1034
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.28.874
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