辻 拓真

国際会議 査読あり

1. 2026.09

   Enhancing Japanese Causal Expression Extraction through Rule-Based Instruction Prompting

   Takuma Tsuji, Masanori Hirano, Kentaro Imajo, Hiroki Sakaji, Itsuki Noda.

   CIFEr 2026 · Short Presentation · Accepted

   IEEE Computational Intelligence in Financial Engineering and Economics, Tokyo, Japan.

   Acceptance rate: 26%

2. 2026.07

   Natural-Language Instructions from Rule-Based Extraction for Japanese Financial Disclosures

   Takuma Tsuji, Masanori Hirano, Kentaro Imajo, Hiroki Sakaji, Itsuki Noda.

   CDEF 2026 / IIAI AAI 2026 · Full Paper · Accepted

   The 4th International Conference on Computational and Data Sciences in Economics and Finance.

   Acceptance rate: 25.2% (IIAI AAI 2026 overall)

国内学会・シンポジウム

English titles are reference translations; the original Japanese titles are shown below.

1. 2026.06

   大規模言語モデルを用いた原因・結果表現抽出手法の誤り分析と改善 (PDF)

   辻拓真, 平野正徳, 今城健太郎, 坂地泰紀, 野田五十樹.

   JSAI2026 · 2026年度 人工知能学会全国大会（第40回）

2. 2026.03

   日本語金融ドメインにおける大規模言語モデルの原因・結果表現抽出能力強化

   辻拓真, 平野正徳, 今城健太郎, 坂地泰紀, 野田五十樹.

   NLP2026 · 言語処理学会第32回年次大会

   ポスター（PDF）

3. 2025.09

   日本語金融テキストにおける大規模言語モデルの因果関係抽出能力強化に向けた試み

   辻拓真, 平野正徳, 今城健太郎, 坂地泰紀, 野田五十樹.

   YANS2025 · 第20回言語処理若手シンポジウム

   奨励賞YANS2025の受賞発表