卒論・修論
研究室の卒業論文・修士論文一覧です。各論文に概要がある場合は、タイトルの下に表示されます。
2025年度
修士論文
2024年度
修士論文
ランキング学習におけるクラスタリングを用いた学習データ選定による学習効率向上手法
エルゲン瑛夏
概要
ランキング学習においてクラスタリングで学習データを選定し、学習効率を向上させる手法を提案した。
LLMの重みとバイアスに注目した学習済みデータ特定手法
北村拓斗
概要
LLMの重みとバイアスに着目し、モデルが学習したデータを特定する手法を検討した。
誤分類の要因に基づく確率的ストップワード除去
桑原悠希
概要
誤分類の要因に基づき確率的にストップワードを除去することで分類性能の改善を図る手法を提案した。
模擬ワーカとクラスタリングを利用したクラウドソーシングのデータ品質向上と計算時間削減
太田奈那
概要
模擬ワーカとクラスタリングを組み合わせ、クラウドソーシングにおけるデータ品質向上と計算時間削減に取り組んだ。
卒業論文
金型製造の仕上げ工程立案に特化したRAGにおけるLLMの自問自答による精度向上
藤田将豪
概要
金型製造の仕上げ工程立案向けRAGにおいて、LLMの自問自答を用いて回答精度を向上させる手法を検討した。
悪意検出における有効な特徴量の検討
中村輝
概要
悪意検出タスクにおいて有効となる特徴量を検討し、その有用性を分析した。
特定の特徴を持つ一部の少量利用者データに対してContextual Banditと他利用者データを活用した観光推薦システム
尾関采音
概要
特定特徴を持つ少量利用者データに対し、Contextual Banditと他利用者データを活用した観光推薦システムを提案した。
タスク指示文自動生成を用いた評価と作成の反復による依頼者の意図を反映した指示文作成
田中涼
概要
タスク指示文の自動生成と評価の反復により、依頼者の意図を反映した指示文を作成する手法に取り組んだ。
2023年度
修士論文
2022年度
修士論文
マルチタスク学習時の有効な補助タスク選定
古田朋也
概要
マルチタスク学習において有効な補助タスクを選定するための方法を検討した。
卒業論文
文書ランキングにおけるMMRによる多様性を考慮した能動学習
エルゲン瑛夏
概要
文書ランキングにおいてMMRにより多様性を考慮した能動学習手法を提案した。
BERTにおけるタスク同士の階層関係に注目したマルチタスク学習の分析
北村拓斗
概要
BERTにおけるタスク間の階層関係に着目し、マルチタスク学習の挙動を分析した。
Attentionに着目した確率的ストップワード生成手法
桑原悠希
概要
Attentionに着目した確率的ストップワード生成手法を提案し、その有効性を検討した。
クラウドワーカの模倣モデルと投票作業の一致率を考慮した結果集約手法
太田奈那
概要
クラウドワーカの模倣モデルと投票作業の一致率を考慮した結果集約手法を提案した。
商品説明を用いた購入決定に有効な商品レビューの抽出
佐藤風希
概要
商品説明を用い、購入決定に有効な商品レビューを抽出する手法を検討した。
2021年度
卒業論文
意図的な過学習による特徴量抽出と外れ値検出への応用
三島惇也
概要
意図的な過学習により特徴量を抽出し、外れ値検出へ応用する手法を提案した。
周辺語を用いた感情語が表す多様な感情の推定手法
吉山隆聖
概要
周辺語を用いて感情語が表す多様な感情を推定する手法を検討した。
評価の割り当て方や評価者の誤りの量を変えた時の相互評価
寺床秀太
概要
評価の割り当て方や評価者の誤り量を変化させた場合の相互評価の性質を分析した。
情報検索におけるContextual Banditを用いた適合性フィードバックの利用
安江優人
概要
情報検索においてContextual Banditを用いた適合性フィードバックの利用手法を検討した。
2020年度
卒業論文
校閲時の事実確認作業における誤り箇所の自動推定
古田朋也
概要
校閲時の事実確認作業において誤り箇所を自動推定する手法を提案した。
データ駆動型アプローチに基づく一時的な出来事が発生した時期の検出
服部寛之
概要
データ駆動型アプローチに基づき、一時的な出来事が発生した時期を検出する手法を検討した。
クラウドソーシングにおける作業依頼者の意図を適切に反映した作業内容の選定手法の提案
藤浦礼奈
概要
クラウドソーシングにおいて作業依頼者の意図を適切に反映した作業内容の選定手法を提案した。
観光分野における単語の分散表現のモデル構築に用いた情報源の差異がもたらす影響の分析
関谷虎汰郎
概要
観光分野の単語分散表現において、モデル構築に用いた情報源の差異が与える影響を分析した。