NLP2026

下記の発表を行いました。

• 林 大夢, 旭 良司 (名大), 佐々木 裕, 燃料電池に関する情報抽出への専門知識導入に向けた検討, C5-21, 第32回言語処理学会年次大会, 3月, 2026.
  （関係抽出モデルに燃料電池に関する背景知識を導入する唯一無二の試み）
• 加藤 達真, 佐々木 裕, LLMエージェント間の議論を通じた知識階層の修正, C6-19, 第32回言語処理学会年次大会, 3月, 2026.
  （LLMエージェントどうしで議論させることにより、上位下位概念の判定性能を単一のLLMよりも向上させるというLLMエージェントにおける最先端研究）
• 中西 純, 牧野 晃平, 佐々木 裕, 日本語における LLM と人間の誤用傾向の差異の分析, Q2-14, 第32回言語処理学会年次大会, 3月, 2026.
  （LLMの言葉の誤用の傾向が人間と異なることを400人の人間へのアンケートにより検証した、人間とLLMに関する比較言語学的な画期的研究）
• 早川 和磨, 旭 良司 (名大), 佐々木 裕, 物性値に関する相対感覚の LLM への導入の効果, Q9-14, 第32回言語処理学会年次大会, 3月, 2026.
  （LLMに物性値の比較問題を学習させると、物性値とは関係ない燃料電池に関するQA問題のスコアが向上するという不思議な現象を発見）
• 吉山 大護, 佐々木 裕, Long Contextへの対応に向けたマルチスケール状態空間モデル, P9-16, 第32回言語処理学会年次大会, 3月, 2026.
  （Transformerではなく、深層状態空間モデルに基づくLLMの長距離依存性に関する弱点を改善するという日本ではたぶん唯一のLLMに関する研究）

Q2-14の誤用に関する研究は、大会スポンサーであるSB Intuitions様選定の賞を受賞しました。約800件の発表の中から本研究を選定いただいたSB Intuitions様に感謝いたします。