Hidetoshi Shimodaira 研究室

主宰者：Hidetoshi Shimodaira
理化学研究所・RIKEN Center for Advanced Intelligence Project

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、自然言語処理や機械学習モデルの内部表現を数学的に分析・理解することを目指しています。特に言語モデルが学習する表現構造に注目し、単語埋め込みやニューラルネットワークの出力層にどのような情報が符号化されるかを調べています。確率理論や情報理論の枠組みを用いて、これらの表現がどのような意味的・統計的性質を持つかを解明する研究を進めています。 複数の言語モデルを統一的に比較・分析する手法の開発も行っています。数千以上のモデルを共通の空間に配置して可視化・比較するための新しい計算方法を提案し、モデル間の差異を効率的に評価する仕組みを構築しています。これにより大規模なモデル群を体系的に理解することが可能になります。 一方、知識グラフや複雑なネットワークの構造を低次元空間に埋め込む問題にも取り組んでいます。リレーション（関係性）のパターン認識や、時間とともに変化するネットワークの成長メカニズムを数学的にモデル化することで、構造化されたデータから意味のある表現を抽出しています。さらに言語モデルを使った質問応答や薬物遺伝子相互作用の予測など、自然言語処理を生命科学や知識処理の実問題へ応用する研究も展開しています。

※ 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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