■書誌情報 Andrew Gambardella, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo. “Language Models Do Hard Arithmetic Tasks Easily and Hardly Do Easy Arithmetic Tasks”. Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers). 2024. ■概要 The ability (and inability) of large language models (LLMs) to perform arithmetic tasks has been the subject…
The ICRA 2024 Cooking Robotics Workshop, organized by Tatsuya Matsushima, a specially appointed research fellow at the Matsuo-Iwasa Laboratory, has been featured on IEEE Spectrum Video Friday.（ https://spectrum.ieee.org/video-friday-robots-with-knives ） ▼ICRA2024 Cooking Robotics Workshop ▼ What is Video Friday? Video Friday is a segment published every Friday by IEEE (The Institute of Electrical…
松尾・岩澤研ではプロジェクト演習型講義の1つとして「人工知能応用プロジェクト」を開講します．人工知能技術を応用したロボット開発を行うチーム開発活動への参加に対して単位が認定される講義です（4/17応募〆切）．
https://trail.t.u-tokyo.ac.jp/ja/courses/creativeeng2024s1s2/
■書誌情報 Izzeddin Gur*, Hiroki Furuta*, Austin Huang, Mustafa Safdari, Yutaka Matsuo, Douglas Eck, Aleksandra Faust. (*Equal Contribution) “A Real-World WebAgent with Planning, Long Context Understanding, and Program Synthesis”. International Conference on Learning Representations (ICLR 2024, Oral) ■概要 Pre-trained large language models (LLMs) have recently achieved better generalization and sample efficiency in autonomous web automation. However, the…
松尾が登壇したG1ベンチャー2023の記事が公開されました。
◼︎題目
Bayesian Neural Newtorkによる景気テキストの不確実性評価と景気指標の開発, 情報処理学会論文誌 (2023)
◼︎著者名
山本裕樹, 鈴木雅大, 落合桂一, 松尾豊
◼︎参考ページ
https://www.ipsj.or.jp/award/ssp_award.html
■書誌情報 Toshinori Kitamura, Tadashi Kozuno, Yunhao Tang, Nino Vieillard, Michal Valko, Wenhao Yang, Jincheng Mei, Pierre Ménard, Mohammad Gheshlaghi Azar, Remi Munos, Olivier Pietquin, Matthieu Geist, Csaba Szepesvari, Wataru Kumagai, Yutaka Matsuo. “Regularization and Variance-Weighted Regression Achieves Minimax Optimality in Linear MDPs: Theory and Practice”, International Conference on Machine Learning (ICML 2023) ■概要 Mirror descent value…
本論文の書誌情報や概要は以下のページを参照してください。
【この論文の採録記事のリンク】
◼︎書誌情報
山本裕樹, 落合桂一, 鈴木雅大, 松尾豊: LSTMモデルによる金融経済レポートの指数化, 情報処理学会論文誌トランザクションデジタルプラクティス (2022)
◼︎概要
多くの投資家にとって金融機関や中央銀行，政府から出される金融・経済レポートを読むのは骨の折れる作業である．本稿では自然言語処理を用いて，金融経済に関する文書から自動的に景況感を読み取り指数化（景気センチメント）する手法を提案する．投資家はこの指数によって，文書の全体的な景況感を即座に読み取ることが可能となる．本手法の特徴は，景気センチメントを推定するモデルに深層ニューラルネットワークの一手法であるLSTMを用いた点と，これを学習するために必要な教師データとして景気ウォッチャー調査データを用いた点にある．手法の有効性を示すために，政府の発行する月例経済報告と日本銀行が発行する金融経済月報をそれぞれ指数化して日経平均株価と比較したところ，既存の経済指標と比較して高い相関があることが確認された．本稿で提案した手法は既に実務でも応用が進み，企業や政府がSNSや地域経済レポートを指数化して公表される等の活用が為されている．
坂田教授・各務教授・田中准教授とともに、松尾教授が企画・監修を務める「ディープテック起業家への招待」受講申込みが本日より開始となりました。多くのエキスパート登壇に加え、最終発表は総長の前で発表、さらに優秀者はコミュニティ“DICE”への参加の他、選抜式の海外研修などの機会があります。また、初めてお茶の水女子大学との連携ともなります。多くの皆様からのチャレンジをお待ちしています！
詳細はこちらをご覧ください
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