研究紹介

自然言語処理（NLP）および深層学習技術を応用し、高度な言語理解と自律的な意思決定を実現する研究を行っています。主な研究課題は大きく二つあります。第一に、テキストベースの対話環境（インタラクティブフィクションやTextWorld）において、大規模言語モデル（LLM）が常識的知識を活用しながら効率的に目標を達成するための自律型エージェント技術です。行動ナビゲーションや誤行動の分類モデルを導入することで、探索効率と行動精度の向上に取り組んでいます。第二に、TransformerやBERT等の事前学習モデルを用いた文書構造の解析です。補助損失による高精度な段落分割や、タイトル情報を活用した日本語文書への重要箇所自動強調付与など、文書の可読性と情報アクセスの高度化を目指した手法の開発を進めています。基礎的なアルゴリズム設計から実践的な言語エージェントの実装まで一貫した探究を推進しています。

担当授業科目名(科目コード)

情報・知能工学基礎実験

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