東京都立大学システムデザイン学部情報科学科 （東京都立大学大学院システムデザイン研究科情報科学域）人工知能・自然言語処理分野、自然言語処理研究室（小町研）のウェブサイトです。小町研では、多言語コミュニケーションを支援するために、コンピュータを用いて人間のことばを理解・解析する手法の研究をしています。西東京に自然言語処理の研究開発拠点を作ることを目指しています。

小町は2023年4月に一橋大学に新設されるソーシャル・データサイエンス学部・研究科に転出しました。都立大では新規の学生の募集を停止しています。一橋大学で大学院（修士課程）の指導を希望する人は小町までお問い合わせください。※博士課程は2025年4月入学の学生から受け入れ予定です。一橋大学の研究室サイトは暫定的にこちら。

キーワード: 自然言語処理 （機械翻訳、言語学習支援、基盤技術）、機械学習（深層学習、単語分散表現）

お知らせ

• 2024/09/22 EMNLP 2024 及び EMNLP 2024 と連続開催の WMT 2024 にて下記の研究 を発表予定です。

  1. Hwichan Kim, Jun Suzuki (Tohoku University), Tosho Hirasawa, Mamoru Komachi (HIT). Pruning Multilingual Large Language Models for Multilingual Inference. Findings of the 2024 Confernece on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2024). November, 2024. (accepted)

  2. Ayako Sato, Kyotaro Nakajima, Hwichan Kim, Zhousi Chen (HIT) and Mamoru Komachi (HIT). TMU-HIT's Submission for the WMT24 Quality Estimation Shared Task: Is GPT-4 a Good Evaluator for Machine Translation? Ninth Conference on Machine Translation (WMT24). November, 2024. (poster, accepted)

  3. Masamune Kobayashi, Masato Mita (CyberAgent), Mamoru Komachi (HIT). Revisiting Meta-evaluation for Grammatical Error Correction. Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL), Vol.12, pp.837-855. July 1, 2024. (accepted)

• 2024/09/07 第19回 YANS シンポジウムにて榎本大晟さんが奨励賞を、木山朔さんがスポンサー賞（フューチャー株式会社賞）を受賞しました。おめでとうございます！

ニュース

• 2024/09/07 第19回 YANS シンポジウムにて以下の発表をしました。

  1. 臼井 久生 (東京農工大), 木山 朔 (都立大), 古宮 嘉那子 (東京農工大). 大規模視覚言語モデルの謎解き能力調査. YANS2024. 2024年9月5日.

  2. 榎本 大晟 (都立大), 金 輝燦 (都立大), 陳 宙斯 (一橋大), 小町 守 (一橋大). Multilingual LLM への指示文は本当に英語であるべきなのか？. YANS2024. 2024年9月5日.（奨励賞受賞）

  3. 坂部 立 (一橋大), 金 輝燦 (都立大), 小町 守 (一橋大). 人間とLLMが考える"面白い”は一致するのか？ YANS2024. 2024年9月6日.（奨励賞受賞）

  4. 木山 朔 (都立大), 相田 太一 (都立大), 小町 守 (一橋大), 小木曽 智信 (国語研), 高村 大也 (産総研), 持橋 大地 (統数研). 日本語の単語を対象とした複数時期の意味変化パターン分析. YANS2024. 2024年9月6日.（フューチャー株式会社賞受賞）

  5. 佐藤 郁子 (都立大), 金 輝燦 (都立大), 陳 宙斯 (一橋大), 三田 雅人 (サイバーエージェント/都立大), 小町 守 (一橋大). テキスト評価におけるLLMアライメント手法の影響分析.  YANS2024. 2024年9月6日.

  6. 中島 京太郎 (都立大), 金 輝燦 (都立大), 平澤 寅庄 (都立大), 榎本 大晟 (都立大), 小町 守 (一橋大). 言語モデルの透明性ごとに適応な可能なチューニング手法の調査. YANS2024. 2024年9月6日.

• 2024/08/27 Siti Oryza Khairunnisa さんの博士論文公聴会 "Dataset Creation and Transfer Learning Approaches for Indonesian Named Entity Recognition（インドネシア語固有表現認識のためのデータセット作成と転移学習技法）" を開催しました。ご参加いただいた方々、ありがとうございました。

• 2024/08/22 以下の3編の論文が論文誌に採録決定または採録されました。

  1. 凌 志棟, 相田 太一, 岡 照晃 (SB Intuitions), 小町 守. 日本語意味変化検出のための評価データセットの構築と分析. 自然言語処理. Vol.31, No.4, December, 2024. (accepted)

  2. Siti Oryza Khairunnisa, Zhousi Chen, Mamoru Komachi. Improving Domain-Specific NER in the Indonesian Language through Domain Transfer and Data Augmentation. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.28, No.6. November, 2024. (accepted)

  3. Masamune Kobayashi, Masato Mita (CyberAgent), Mamoru Komachi. Revisiting Meta-evaluation for Grammatical Error Correction. Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL), Vol.12, pp.837-855. July 1, 2024. (PDF)

• 2024/06/21 自然言語処理のメジャー国際会議 NAACL の併設ワークショップ BEA 2024 で以下の論文を発表しました。MLSP (multilingual lexical simplification pipeline) という多言語テキスト平易化の共通タスクではほぼ全ての言語で1位の性能を達成しました。

  1. Masamune Kobayashi, Masato Mita, Mamoru Komachi. Large Language Models Are State-of-the-Art Evaluator for Grammatical Error Correction. Proceedings of the 19th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2024). June, 2024. (short)

  2. Taisei Enomoto, Hwichan Kim, Tosho Hirasawa, Yoshinari Nagai, Ayako Sato, Kyotaro Nakajima and Mamoru Komachi. TMU-HIT at MLSP 2024: How Well Can GPT-4 Tackle Multilingual Lexical Simplification? Proceedings of the 19th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2024): Shared task 2. June, 2024. (poster)

• 2024/05/24 自然言語処理のメジャー国際会議 LREC-COLING で以下の論文を発表しました。

• Naoya Ueda, Masato Mita (CyberAgent), Teruaki Oka, Mamoru Komachi. Token-length Bias in Minimal-pair Paradigm Datasets. Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), pp.16224–16236. May, 2024. (PDF)

• Yoshinari Nagai, Teruaki Oka, Mamoru Komachi. A Document-Level Text Simplification Dataset for Japanese. Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), pp.459–476. May, 2024. (PDF)

• Hwichan Kim, Shota Sasaki (CyberAgent), Sho Hoshino (CyberAgent), and Ukyo Honda (CyberAgent). A Single Linear Layer Yields Task-Adapted Low-Rank Matrices. Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), pp.1602–1608. May, 2024.