Bayesian Spectral Emotion Transition Discovery from Multi-Annotator Disagreement

Keito Inoshita, Takato Ueno · IEEE ICDM 2026 · 2026年8月

C-DIRA: Computationally Efficient Dynamic ROI Routing and Domain-Invariant Adversarial Learning for Lightweight Driver Behavior Recognition

Keito Inoshita · arXiv · 2025年12月

言語モデルの児童テキスト分類性能の検証と対処

井下敬翔, 木村裕健, 原田琉碧 · 第27回日本感性工学会大会 · 2025年9月

Enhancing Sentiment Analysis Accuracy and Evaluating Task Affinity Using Large Language Models

Keito Inoshita · IEEE ICoAILO 2025, pp. 181-187 · 2025年8月 Best Paper Award

Multi-Scale Convolutional Fusion with Contrastive Feature Alignment for Imbalanced Data Classification

Keito Inoshita, Takato Ueno, Xiaokang Zhou · NLDB 2025, vol. 15836 · 2025年7月 Best Paper Award

Dual-Branch Feature Extraction via Discrepancy-Aware Fusion with Evidential Deep Learning for Sarcasm Detection

Takato Ueno, Keito Inoshita · IEEE IAICT 2025, pp. 345-352 · 2025年7月

自然言語処理による感情認識技術の研究動向と今後の課題

原佑太郎, 井下敬翔 · 研究報告自然言語処理, vol. 2025-NL-264, issue 10, pp. 1-6 · 2025年7月

職場環境におけるマルチモーダル感情認識技術の現状と展望

井下敬翔, 尾崎博信 · 情報知識学会誌, vol. 35, issue 2, pp. 151-156 · 2025年3月

Multi-Domain and Multi-View Oriented Deep Neural Network for Sentiment Analysis in Large Language Models

Keito Inoshita, Xiaokang Zhou, Shohei Shimizu · IEEE iThings 2024, pp. 149-156 · 2024年8月

「LLMはラベルを出すが不確実性は出さない」という壁をどう越えるか -主観的判断タスクへの生成AI導入における実装・運用プラクティス-

井下敬翔 · 情報処理学会論文誌デジタルプラクティス · 2027年4月

Interpretable Uncertainty Routing Separating Emotion Ambiguity from Distribution Shift in Facial Expression Recognition

Keito Inoshita, Takato Ueno · arXiv · 2026年6月

Uncertainty Decomposition via Cyclical SG-MCMC and Soft-label Learning for Subjective NLP

Keito Inoshita, Takato Ueno · arXiv · 2026年5月

LLMs Capture Emotion Labels, Not Emotion Uncertainty: Distributional Analysis and Calibration of Human-LLM Judgment Gaps

Keito Inoshita, Xiaokang Zhou, Akira Kawai, Katsutoshi Yada · arXiv · 2026年4月

World model inspired sarcasm reasoning with large language model agents

Keito Inoshita, Shinnosuke Mizuno · Discovery Artificial Intelligence, vol. 6, no. 606 · 2026年5月

Cognitive-Causal Multi-Task Learning with Psychological State Conditioning for Assistive Driving Perception

Keito Inoshita, Nobuhiro Hayashida, Akira Imanishi · arXiv · 2026年4月

A Multi-Agent Probabilistic Inference Framework Inspired by Kairanban-Style CoT System with IdoBata Conversation for Debiasing

Takato Ueno, Keito Inoshita · IEEE PICom 2025 · 2025年10月

回覧板と井戸端会議に着想を得たマルチエージェント確率的推論フレームワークの検証

上野孝斗, 井下敬翔 · 研究報告人文科学とコンピュータ(CH), vol. 2025-CH-138, issue 7, pp. 1-6 · 2025年3月

Class-Structure Preservation Beats Diversity: A Comprehensive Benchmark of Text Augmentation Methods for Imbalanced Text Classification

Keito Inoshita · arXiv · 2026年8月

Safety-Aware Evaluation of LLM-Generated Driver Intervention Messages through Multi-Task Risk Fusion

Keito Inoshita · arXiv · 2026年6月

Multi-Agent Large Language Model Based Emotional Detoxification Through Personalized Intensity Control for Consumer Protection

Keito Inoshita · IEEE ZINC 2026 · 2026年6月

Persona-Based Synthetic Data Generation Using Multi-Stage Conditioning with Large Language Models for Emotion Recognition

Keito Inoshita, Rushia Harada · International Journal of Activity and Behavior Computing, vol. 1, pp. 1-18 · 2026年3月

KDDA: A Knowledge-Driven Domain and Diversity Alignment Framework for Emotion Data Generation with Large Language Models

Keito Inoshita, Hayato Tomisu, Xiaokang Zhou, Akira Kawai, Katsutoshi Yada · International Journal of Activity and Behavior Computing, vol. 1, pp. 1-24 · 2026年3月

感情データの構造を補完する内挿・外挿型データ拡張フレームワーク

井下敬翔 · 言語理解とコミュニケーション研究会(NLC) · 2026年3月

CIEGAD: Cluster-Conditioned Interpolative and Extrapolative Framework for Geometry-Aware and Domain-Aligned Data Augmentation

Keito Inoshita, Xiaokang Zhou, Akira Kawai, Katsutoshi Yada · arXiv · 2025年12月

Reproducing Developmental Features and Preserving Semantics in Child-Style Text Generation Using LLM

Keito Inoshita, Keisuke Motomura, Rushia Harada · IEEE GCCE 2025 · 2025年9月

大規模言語モデルは年齢を超えて文体を生成できるか

井下敬翔 · 第24回情報科学技術フォーラム(FIT 2025) · 2025年9月

ペルソナを活用した大規模言語モデルによる感情テキスト生成

井下敬翔 · 2025年度情報処理学会関西支部 支部大会 · 2025年9月

属人性を排除した大規模言語モデルによる感情データ生成

井下敬翔 · 第20回言語処理若手シンポジウム · 2025年9月

知識駆動のドメイン調整と多様性の拡張に基づく大規模言語モデルを活用した感情データ生成

井下敬翔 · 第22回テキストアナリティクス・シンポジウム · 2025年9月

Behavioral Fidelity and Philosophy-Grounded Design for Self-Reflective Conversational AI

Takumi Matsuo, Keito Inoshita · IEEE GCCE 2026 · 2026年10月

Role-Playing LLM-Based Multi-Agent Support Framework for Detecting and Addressing Family Communication Bias

Rushia Harada, Yuken Kimura, Keito Inoshita · AI-DHWP @ CyberSciTech 2025 · 2025年10月

GNN-Enhanced Multimodal Fusion with Contrastive Learning for Smart Health Oriented Food Recommendation System

Ryutaro Matsuoka, Keito Inoshita, Xiaokang Zhou, Zhigao Zheng, Akira Kawai, Katsutoshi Yada · IEEE HPCC 2025, pp. 864-871 · 2025年8月 Best Paper Award

Bridging the Silos in Affective AI: A Critical Perspective from Data to Society

Keito Inoshita · AI & Society · 2026年8月

Who Determines the Meaning of an Emotion? Affective Sovereignty as an Epistemic Consequence of Measurement Limits

Keito Inoshita · arXiv · 2026年7月

Does AI Homogenize Student Thinking? A Multi-Dimensional Analysis of Structural Convergence in AI-Augmented Essays

Keito Inoshita, Michiaki Omura, Tsukasa Yamanaka, Go Maeda, Kentaro Tsuji · arXiv · 2026年3月

大規模言語モデルの政治的影響とガバナンスの指針

井下敬翔 · 第44回学生論文昭和池田賞 · 2025年6月

生成AIを活用した職場感情分析とWell-beingの向上

井下敬翔 · 地球・宇宙・未来, vol. 1, issue 2, pp. 109-114 · 2025年4月

京都・滋賀・奈良3府県の観光拠点間における口コミの類似性に着目した観光候補地群の分析

尾崎博信, 井下敬翔 · 情報知識学会誌, vol. 35, issue 2, pp. 327-333 · 2025年3月

感情データが導く生成AI時代のWell-beingは職場環境

井下敬翔 · 第25回理工学系学生科学技術論文コンクール入賞論文集 · 2025年3月

Sentiment Bias and Security Analysis in Training Datasets of Large Language Models

Keito Inoshita, Xiaokang Zhou · IEEE BDCloud 2024, pp. 1-8 · 2024年10月 Best Paper Award

パーソナルAIと組織AIによる人事管理の革新と最適化

井下敬翔 · 人と仕事の未来研究所第1回懸賞論文 · 2024年1月