フューチャー、自然言語分野のトップカンファレンス「NAACL2025」に論文が採択
配信日時: 2025-04-25 13:00:00
フューチャー株式会社(東京都品川区、代表取締役会長兼社長グループCEO金丸恭文、以下フューチャー)に所属するStrategic AI Group リサーチエンジニアの森下睦が共同執筆した論文が、自然言語分野のトップカンファレンスである「NAACL 2025」(※)のFindingsに採択されました。
「NAACL」は世界中の研究者が集まり開催される国際会議で、自然言語処理分野(NLP)でもっとも権威のある国際会議のひとつです。2025年4月29日から5月4日にかけてアメリカ・ニューメキシコ州で開催される「NAACL 2025」において、研究成果の発表を行います。
■採択論文
「Long-Tail Crisis in Nearest Neighbor Language Models」
西田 悠人 (奈良先端科学技術大学院大学), 森下 睦 (フューチャー), 出口 祥之 (奈良先端科学技術大学院大学), 上垣外 英剛 (奈良先端科学技術大学院大学), 渡辺 太郎 (奈良先端科学技術大学院大学)
https://2025.naacl.org/program/accepted_papers/#findings-papers
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/4374/773/4374-773-47448d8d02f90ae4f23d94bd9692c0d7-995x1063.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
フューチャー株式会社 Strategic AI Group リサーチエンジニア 森下睦
外部の事例文を参照しながら推論を行うkNN言語モデルが注目を集めています。kNN言語モデルは推論の際に直接事例を参照できるため、言語モデルのパラメータが十分に記憶できていない低頻度語などの推論に対して有効だと考えられてきました。しかし、これらは定性的な評価に基づいて推測されており、定量的な評価は行われてきませんでした。本研究では、語の頻度と精度の関係を定量的に調査することでkNN言語モデルが有効な状況を詳細に明らかにしました。実験により、kNN言語モデルはこれまで効果があると考えられていた低頻度語には有効ではなく、逆に高頻度語に対して有効であることを示しました。
この度、共著論文が権威ある国際会議に採択されたことを大変光栄に思います。本研究は奈良先端科学技術大学院大学との共同研究の成果であり、ご協力いただいた皆様に深く感謝申し上げます。今後も当社は、産学連携の取り組みを積極的に推進し、更なる研究開発を通じて本研究分野の発展とその社会実装に向けて尽力します。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/4374/773/4374-773-5bbc960bc72974db93e9813d83f8b584-1672x715.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
フューチャーでは AI に特化した専門組織「Strategic AI Groupを 中心にリサーチエンジニアや AI エンジニアを積極的に育成・採用し自然言語処理および生成 AI の学術研究・研究開発を強力
に進め、主要事業会社のフューチャーアーキテクト(本社:東京都品川区、代表取締役社長:谷口友彦)とともにビジネスへの応用を促進しています。
今後も最先端の研究と科学的なコンサルティングアプローチでお客様の業務と IT をトータルにデザインし、新たな価値を創造します。
※「NAACL2025」公式サイト:https://2025.naacl.org/
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