深層学習や知識獲得技術の進歩により、情報検索や質問応答などに関する様々なアプリケーションでは知識グラフを活用する新しいアプローチが提案されています。于研究室(情報知能研究室)は産業技術総合研究所との共同研究に基づき、「人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業」(2020年度~2024年度)を遂行し、オープンエンド型コモンセンス推論を支える大規模かつ効果的な知識グラフの構築を目指しています。
オープンエンド型コモンセンス推論(つまり、生テキストのコーパスのみを用いた、人間のように柔軟な常識推論)を支える大規模かつ効果的な知識グラフを構築するためには、複数の基礎的な研究テーマを統合的に検討することは不可欠です。例えば、 (1) 生テキストに対する固有表現や動詞などの効率的なアノテーション、(2) 実体間の正確な関係識別、(3) 知識グラフの埋め込み、(4) 知識グラフの生成と埋め込みの同時最適化、(5) 多様なアプリケーションに対する知識グラフの応用と評価、等があげられます。
于研究室では、以下のような学生を募集しています。

  • 旺盛な好奇心と柔軟な思考力を持ち、機械学習或いは深層学習を通して現実問題を解決したいと願っている
  • 英語論文を読む意志がある

研究室の指導としては、まず、適切な研究テーマの選定に指導・助言します。次に、機械学習やPyTorchを用いたプログラミングなど、一連の基礎的な学習をしてもらいます。また、定期的なセミナーやディスカッションでは、指導教員が適宜かつ必要な支援を行います。