Yusuke Ide

NAIST NLP Lab D3 |自然言語処理、特に教育／学習／読解を支援する技術に興味があります

[Yusuke Ide @Yusuke196]

NLP2026は木曜日の11:15から「日本語学習者辞書語釈の自動生成」について発表します。

学習者辞書向けの語釈（定義文）を生成するというタスクに、世界で初めて取り組んだものです。

多くの方と議論できたらと思っています。

お願いします！
https://t.co/Bp0Vc5lO8t

[Yusuke Ide @Yusuke196]

今年のBEA Shared Task Open Track首位の論文です！

[Adam Nohejl @adamnohejl]

We won the the vocabulary difficulty prediction shared task (open track) at @AclSigedu BEA! 🥇🎉Oral presentation tomorrow, July 4, at #ACL2026. An efficient LLM fine-tuning method and an explainable model. Paper: https://t.co/pfE4DRCMpV #NLProc

[Jun Rekimoto: 暦本純一 @rkmt]

この研究、実はCSLKyoto に来たときの「エセ関西弁はなぜ一瞬でバレるのか」という素朴な疑問から、end to end の技能習熟判定モデルが作れるのではないかと思ったのが発端です🤗まず語学発音支援、次が演奏習熟支援と発展してきています。単に「正確に弾く」ではなく「上手い演奏」とは何か、を探求したいと思っています。

[Adam Nohejl @adamnohejl]

What's better? A black-box model achieving correlation>0.9, or an explainable one with correlation 0.77? We built both for vocabulary difficulty prediction with @gosenkin 🥇Black-box model won the BEA 2026 shared task. arXiv https://t.co/ZNnWsL5Cma GitHub https://t.co/nLX2vo3FO2

[Yusuke Ide @Yusuke196]

ChatGPTのMac向けアプリ、かなりバグが多い。Chromeの機能でhttps://t.co/jijMdxKkyNをアプリ化して使う方がよさそう。

[Andrej Karpathy @karpathy]

This is the the quote I've been citing a lot recently.

[Yusuke Ide @Yusuke196]

@ozaki_shintaro 尾崎くんのために作られた歌やん

[Yusuke Ide @Yusuke196]

日本語の曲では、男性が女性の立場で歌うことや女性が男性の立場で歌うことがあるが、英語の曲では、言語の性質上、それが難しい。なるほど。
https://t.co/cJ2uy6kbIg

[Yusuke Ide @Yusuke196]

最近たまたまJavaScriptを触っていたのでaxiosサプライチェーン攻撃の件を追っていたのだが、この事後検証はとても詳しくて勉強になった。
https://t.co/Mo3VNPaiZu

アクティブなOSSは膨大な努力の積み重ねにより維持されていることも実感。

[📕「マルウエアの教科書」著者 | 吉川孝志 | 増補改訂版🌟発売中 @MalwareBibleJP]

axiosサプライチェーン攻撃関連の続報ですが、被害を受けたメンテナー本人がGitHub上でポストモーテム（事後検証報告）を公開し、どのようにだまされたかを具体的に語っており興味深く貴重な情報です。

コメント欄での本人の説明によれば、攻撃者は実在企業の創業者になりすまし、偽のSlackワークスペースやMS Teamsでの複数人の打ち合わせを通じて信頼関係を築いたうえで、会議中に「システムのコンポーネントが古い」と指摘されたため更新ソフトをインストールしたところ、それがRAT（遠隔操作マルウェア）だったとのことです。
npm・GitHubともに二要素認証は有効でしたが、RATでマシンを掌握されていたためソフトウェア方式のワンタイムパスワードでは防げなかったと説明されています。

本人もGTIGが文書化したUNC1069の手口と合致すると述べており、前回ポストしたGTIGの帰属分析と整合する内容です。

【要点の整理】

・axiosリードメンテナーがGitHub Issueにポストモーテムを公開。攻撃タイムライン・再発防止策に加え、コメント欄でソーシャルエンジニアリングの詳細を説明

・攻撃の起点は約2週間にわたるソーシャルエンジニアリング。偽Slackにはその企業のブランドを模したチャンネルやLinkedIn投稿、他のOSSメンテナーの偽プロフィールまで用意され、非常に作り込まれた環境だったとの報告

・コミュニティが侵害を報告するイシューを立てたものの、攻撃者が乗っ取ったアカウントの権限で削除。協力者のDigitalBrainJSが非推奨化のプルリクエストを起こしnpmに直接連絡、約3時間で悪意あるバージョンの除去に至った経緯

・再発防止策として、OIDC（OpenID Connect）フローによるパブリッシュの厳格適用、改変不能なリリース環境の構築、全デバイスの初期化と全資格情報のリセットを実施中とのこと

・v1.xには出所証明（provenance）の仕組みが導入されており、直近の正規リリースはすべてGitHub Actions経由で公開されていたが、npmにはCI経由以外のパブリッシュを拒否する設定が存在しないため迂回を防げなかったとコメント欄で指摘。ハードウェアセキュリティキーの利用やリリース後の待機期間（クールダウン）の導入が今後の課題として挙がっている状況

https://t.co/EaZNHN4nlB

[Yusuke Ide @Yusuke196]

僕が「ななななーななななーななななNAIST」と言ったら、「ありがとう、融合棟」と返してください

[Yusuke Ide @Yusuke196]

@gotutiyan_kapi なんと。。

[Yusuke Ide @Yusuke196]

@lyu_boxuan なるほど、それはなおさらキツいですね。。

[Yusuke Ide @Yusuke196]

TACLに論文投稿してから3ヶ月近く経つが、まだ最初の結果が返ってこない。査読が2件ついたところで止まっているもよう。。

[Yusuke Ide @Yusuke196]

今日は、ここで音声処理の発表を聞いたのだが、論文の構成、出てくる人の所属機関、使われている基盤技術、すべてNLPのそれに似ていて聞きやすかった。

言語処理を一通りやった人は音声処理への参入にさほど困らないし、逆もまた然りなのでは、という気がした。

[H. E. @henomoto1025]

日本語で既存の形態素解析では不可能な、同形異音語の読みも高精度で予測できるモデルを作ったので、デモを公開しました！

何で（なんで、なにで）
大事（だいじ、おおごと）
方（ほう、かた）
今日（きょう、こんにち）

などなど、文脈からしか推定できない漢字などの読みをきちんと読めます！

[Yusuke Ide @Yusuke196]

印象的だったのは、自分のポスター発表で、日本語学の専門家の方が「生成文にイディオムが含まれる場合は、単語レベルの難易度だけ見るのでは不十分なのでは」という指摘をしに来られたことで、そこから「それは本来やるべきだが、適当な方法がなくて…」「実は最近こんな方法が…」と議論ができた🔥

[Yusuke Ide @Yusuke196]

NLP2026も終わって帰宅。

いろいろ議論や情報交換ができてよかった。

自分が一方的に知っているだけだった方と話す機会もあって面白かった。

[Yusuke Ide @Yusuke196]

@ozaki_shintaro こういうこともあります。

[Yusuke Ide @Yusuke196]

すいません、木曜11:15からじゃなくて水曜11:15からでした…

3/11 11:15から、P会場でよろしくお願いします🙏

[Yusuke Ide @Yusuke196]

NLP2026は木曜日の11:15から「日本語学習者辞書語釈の自動生成」について発表します。

学習者辞書向けの語釈（定義文）を生成するというタスクに、世界で初めて取り組んだものです。

多くの方と議論できたらと思っています。

お願いします！
https://t.co/Bp0Vc5lO8t

[Yusuke Ide @Yusuke196]

@LogosLLC 異なる立場は、もちろんありうると思います。我々の今回の研究では、16,000語を落とし所として選んだ、というふうに理解いただければと思います。

[Yusuke Ide @Yusuke196]

NLP2026は木曜日の11:15から「日本語学習者辞書語釈の自動生成」について発表します。

学習者辞書向けの語釈（定義文）を生成するというタスクに、世界で初めて取り組んだものです。

多くの方と議論できたらと思っています。

お願いします！
https://t.co/Bp0Vc5lO8t

[Yusuke Ide @Yusuke196]

@LogosLLC 16,000が多い、というのは我々も同じ認識なのですが、語釈の正確性も担保しないといけないことを思えば、仕方ないトレードオフかなと思っています。

[Yusuke Ide @Yusuke196]

@LogosLLC 16,000程度の制約でも、あった方がよいと考えています。

普通の辞書の語釈には、コーパス上の頻度順位が16,000位より低い単語も含まれることも珍しくありません。

これがより頻度の高い単語に置き換われば、学習者が理解できる可能性が高まります。