北山研究室：インタラクティブメディア研
Web/データベース/生成 AI を用いて「情報探索」をより豊かに
2024 年度の研究課題：人と情報のインタラクションにおいてテキスト生成 AI やデータベースがどのようにかかわるべきか？
指導教員
- 北山 大輔 (KITAYAMA Daisuke)
主なサブテーマ
活動中
- 3/10 —
- 研究会：研究打ち合わせ，1 回/週
- 課題図書：プログラミング新作法，1 章/週（各自で読み進めて感想を共有）
- 3/6 —
- Lightening Talk：各自が今しゃべりたいこと紹介，1 回/週
- 2/13 —
- 勉強会：自然言語処理 三訂版，1 回/週
活動記録
-
3/25,3/28
- 春の集中研究会：次年度のテーマ決め相談会，2 日間
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2/27 — 3/4：DEIM2025 以下の論文を発表
- 商品の体験予測のための説明‐体験組の多様性に基づく few-shot プロンプトの生成
- 検索結果に対するトピックの包含関係表示制御のための LLM を用いた欠損トピックの積極的獲得
- MBTI 性格特性を用いた閲覧アイテムの紹介コメント生成に基づくアイテム探索支援
- 多様性のある情報収集のためのトピック当てゲームに対するゲーム性の変更とその評価
- 多角的視点取得のための立場入れ替え型ディベートシステムとその評価
- 解説共有による協働学習システムのための解説文自動評価
- グラフ型ブレインストーミングシステムを用いた空欄ノードによる結合案誘発効果の評価
- 検索拡張生成を用いた複数チャットエージェントによるチャットコミュニティシミュレーションの評価（DEIM2025 学生プレゼンテーション賞受賞）
- 問題解説文に対する空所補充問題の生成による読解力向上の評価（DEIM2025 学生プレゼンテーション賞受賞）
- LLM を用いた問題・解説自動作成環境における学習者の正誤履歴に基づく更新対象の特定手法
- LLM による未閲覧情報の提示のためのクエリと既知情報の対応関係に基づく動的プロンプト生成
- Web 検索行動に対する LLM を用いたトピック閲覧状況の動的提示手法
- 地物カテゴリとユーザ要求に対する LLM を用いた連想に基づく検索対象の拡張