自然言語処理分野のトップカンファレンスEACL2026にNTT研究所から2件の論文採択

2026年3月24日～29日にモロッコのラバトで開催される、The 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics（EACL）に、NTT研究所から2件の採択がありました。EACLは計算言語学・自然言語処理分野の主要国際会議で、言語理解、機械翻訳、情報抽出などの最新研究が発表されます。

今回採択された論文は以下の2件となります。

なお、所属としてそれぞれ、以下の略称を記載しています。
人間研：NTT人間情報研究所
CS研：NTTコミュニケーション科学基礎研究所

■Let's Put Ourselves in Sally's Shoes: Shoes-of-Others Prefilling Improves Theory of Mind in Large Language Models
（Let's Put Ourselves in Sally's Shoes: 他人の靴プレフィリングは大規模言語モデルの心の理論を改善する）

篠田一聡 研究員（人間研）、北条伸克 主任研究員（人間研）、西田京介 上席特別研究員（人間研）、山﨑善啓 研究員（人間研）、鈴木啓太 研究員（人間研）、杉山弘晃 主任研究員（人間研）、齋藤邦子 主席研究員（人間研）

大規模言語モデルが他者の信念や感情を推測する能力（心の理論）を、学習し直すことなく向上させる手法を提案しました。本手法は、回答生成の冒頭に「相手の立場に立って考えよう」といった一文を加えるだけのシンプルな方法です。対話や物語理解の複数の評価において、さまざまな心的状態の推測精度が安定的に向上することを確認しました。

■Hacking Neural Evaluation Metrics with Single Hub Text
（単一のハブテキストによるニューラル評価指標の脆弱性特定）

出口祥之 ポスドク（CS研）、帖佐克己 研究員（CS研）、坂井優介 助教（奈良先端科学技術大学院大学）

自動翻訳の高品質化には、信頼性の高い品質評価が重要です。本研究では、近年広く使われているニューラルネットワークを用いた品質評価指標について、想定外の挙動を引き起こす脆弱性として知られる「ハブ」に着目し、既存の評価指標の問題点を明らかにしました。本成果により、計算機によって生成されるテキストの品質評価の信頼性向上や脆弱性への対策、安全な指標の設計に役立つことが期待されます。