応用情報システム研究室
データとモデルを観察する
応用情報システム研究室は、私たちが日常的に利用している言葉(自然言語)をコンピュータによって理解・処理する方法(自然言語処理)について研究している研究室です。特に、データとモデルを精密に観察することにこだわって研究しています。
例として、自然言語で記述された質問文「富士山の高さは何メートルですか」に対して適切に回答するタスク(質問応答タスク)を考えます。最近では、大量の質問文と回答からなるデータセットを用意し、機械学習(深層学習)によってタスクを実行するモデルを得るという、end-to-end な方法論が一般的です。しかし、この方法論ではしばしば、人間の予想外の振る舞いをするモデルが得られることが知られています。つまり、最終的な精度だけを単純に目標にするのではなく、このデータとモデルでどうしてこのタスクが解けるのか、を考えることが大事です。そのため、当研究室では、データとモデルを精密に観察する方法論を中心として自然言語処理を研究しています。
活動状況
- 2026年8月18日受賞第21回言語処理若手シンポジウム(YANS2026)で株式会社日立製作所賞を受賞しました
- 2026年8月17日発表第21回言語処理若手シンポジウム(YANS2026)で2件発表しました
- 2026年5月15日イベント新入生歓迎会を開きました
- 2026年3月10日発表言語処理学会第32回年次大会で発表しました
- 2026年3月4日発表第5回計算社会科学会大会で2件発表しました
研究テーマ
- 災害時の情報発信と言葉
災害時の SNS 投稿の地名表記と、情報の質の関係を調べます。
- 多言語・多文化の言語モデルと SNS 分析
日本語・英語以外の言語で、SNS の感情表現と LLM の文化的知識の偏りを調べます。
- 根拠に基づく判断:LLM の信頼性評価
LLM が示された根拠を、内部知識より優先して参照できているかを評価します。
- LLM は本当に「理解」しているのか
精度低下や誤りの原因を、モデルの内部から説明します。
- 言語モデルの内部から、文体・感情・立場を探る
属性に対応するモデル内部の方向を、SAE などで発見します。
企業の皆様へ
応用情報システム研究室では、企業の方との共同研究・受託研究・技術相談や寄附金を広く募集しています。自然言語処理に関するトピックであれば、広く受け付けています。どのような形態で連携するのが良いかは、ケースバイケースですので、まずはメールでご相談ください。
スタッフ
- 土屋 雅稔、教授
- Zhuo Binggang、助教
所在地
豊橋技術科学大学
〒441-8580 愛知県豊橋市天伯町雲雀ヶ丘1-1
教員室:C-510
学生室:C3-508 / C3-509