投稿者名:nlp-hayashi

ArXivで公開しています：https://arxiv.org/abs/2410.15021Minimum Bayes Risk Decodingにおいて、解の評価値におけるバイアスと多様性のトレードオフが存在することを […]

論文タイトルは「Does Pre-trained Language Model Actually Infer Unseen Links in Knowledge Graph Completion?」です。 知識グラフ補完

2024年度から2026年度までの3年間、「記号のランダムベクトル化に基づく大規模マルチラベル深層学習法」という課題に取り組みます。 分担者はNAISTの上垣外先生、東京大学の宮尾先生です。

北海道大学の学部4年生・大西雄真さんとの研究成果が学生奨励賞を受賞しました。 発表タイトルは「大規模マルチラベル学習のための単純かつ強力な閉形式解モデル」です。

北海道大学修士1年の西田拳さんとの研究成果が学生奨励賞を受賞しました。 発表タイトルは「巡回ベクトルを用いたマルチラベル学習」です。