Fei Cheng 研究室

主宰者：Fei Cheng
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Fei Cheng研究室は、自然言語処理と機械学習の手法を用いて、医療・臨床情報の理解と活用を推進する研究に取り組んでいます。特に医療分野では、患者の電子カルテと遺伝子情報など異なる形式のデータを統合し、患者集団の特性パターンを発見する手法の開発や、医療テキストから診断過程の因果関係を抽出する技術を研究しています。同時に、医療言語処理に必要な質の高い学習用コーパス（データセット）の設計と構築にも注力しており、肺疾患を対象とした臨床医学テキストのアノテーション仕様を開発してきました。 一方、自然言語処理の基礎技術開発では、限られたデータで学習する低リソース言語の音声認識や機械翻訳、テキスト分類といった課題に対し、複数言語間の知識共有やデータ拡張、対抗的訓練などの工夫を取り入れた手法を提案しています。また画像認識の領域でも、ニューラルネットワークの過学習を抑制するデータ拡張戦略の研究を展開しており、異なるモダリティに共通する学習の課題に対して統一的なアプローチを試みています。これらの研究を通じて、実世界の不完全なデータや多様な言語環境に対応した、堅牢で実用的な機械学習モデルの構築を目指しています。

※ 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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