研究分野：テキストマイニング，自然言語処理（金融分野がメイン，一部農業・医療）

所属学会：IEEE・言語処理学会・人工知能学会

スキル：Python，サーバー管理（研究室にて10台以上のGPU含むサーバーのセットアップとメンテナンス経験あり）

その他：2025年9月に博士課程卒業予定です．企業でリサーチ業務をしていますが，兼務でアカデミアでも研究を続ける機会を探しております．

2022/10 - :   東京大学工学系研究科 システム創成学専攻 和泉研究室 (博士後期課程)

2022/04 - :   日興アセットマネジメント株式会社

2020/04 - 2022/03:   東京大学工学系研究科 システム創成学専攻 和泉研究室 (修士課程)

2019/05 - 2020/03 :   東京大学工学部 システム創成学科 和泉研究室

2018/04 - 2020/03 :   東京大学工学部 システム創成学科 システムデザイン&マネジメント(SDM)コース

2016/04 - 2020/03 :   東京大学運動会ゴルフ部

2016/04 - 2018/03 :   東京大学 教養学部 前期課程理科二類

2015/04 - 2016/03 :   慶應義塾大学 理工学部 管理工学科

2009/04 - 2015/03 :   筑波大学附属駒場中・高等学校

1996/09 :   東京生まれ

• 景気ウォッチャー調査のデータセット (Hugging Face Datasets)
• 日本語DeBERTaV2モデル (base / small)
• 日本語大規模言語モデルプロジェクト
  日本語のデータセットやチューニングモデルが記載されたページを公開中。
  プロジェクト詳細
• ACL anthology Japanese abstract
  ACL anthology上の論文のアブストラクトをChatGPTを用いて日本語に自動翻訳。
• BERT・ELECTRAの日本語事前学習プログラム (github.com/retarfi/language-pretraining)
  日本語Wikipediaや金融ドメインをコーパスに用いて訓練した、BERTやELECTRAの事前学習モデル。それぞれWikipediaモデルと金融モデルが自然言語処理ライブラリのTransformersにて利用可能 (huggingface.co/izumi-lab)。
• jptranstokenizer: Japanese Tokenzier for transformers (github.com/retarfi/jptranstokenizer)
  HuggingFaceのtransformersライブラリと互換性のあるトークナイザーライブラリ。MeCabやJuman++、sudachi、spaCy LUWがmain-wordのトークナイザーとして、またWordpieceとsentencepieceがsubwordのトークナイザーとして利用可能。Juman++とsentencepieceのような組み合わせで学習されたトークナイザーを容易に読み込める。
  PyPI

1. FinDeBERTaV2: 単語分割フリーな金融事前学習言語モデル
   鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 平野 正徳, and 和泉 潔.
   人工知能学会論文誌, 2024.
   J-STAGE   bib
2. Development and analysis of medical instruction-tuning for Japanese large language models
   Issey Sukeda, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, and Satoshi Kodera.
   AIH, 2024.
   AccScience   bib
3. Constructing and analyzing domain-specific language model for financial text mining
   Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Masanori Hirano, and Kiyoshi Izumi.
   Information Processing & Management, 2023.
   Impact Factor: 8.6, Q1 Journal as of 2022
   ScienceDirect   paper   detail
4. Forecasting Stock Price Trends by Analyzing Economic Reports With Analyst Profiles
   Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, and Yasushi Ishikawa.
   Frontiers in Artificial Intelligence, 2022.
   Impact Factor (2022): 4.0
   Frontiers   bib
5. Forecasting Net Income Estimate and Stock Price Using Text Mining from Economic Reports
   Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, and Yasushi Ishikawa.
   Information, 2020.
   Selected as Cover Story
   MDPI   bib

1. Refined and Segmented Price Sentiment Indices from Survey Comments
   Masahiro Suzuki, and Hiroki Sakaji.
   2024 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2024.
   Accepted
   arXiv   bib
2. Is ChatGPT the Future of Causal Text Mining? A Comprehensive Evaluation and Analysis
   Takehiro Takayanagi, Masahiro Suzuki, Ryotaro Kobayashi, Hiroki Sakaji, and Kiyoshi Izumi.
   2024 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2024.
   Accepted
   arXiv   bib
3. Sentiment-driven Stock Selection in Japan using Language Models
   Masahiro Suzuki, and Hiroki Sakaji.
   2024 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), 2024.
   Accepted
4. JaFIn: Japanese Financial Instruction Dataset
   Kota Tanabe, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, and Itsuki Noda.
   2024 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), 2024.
   Accepted
   arXiv   bib
5. JMedLoRA:Medical Domain Adaptation on Japanese Large Language Models using Instruction-tuning
   Issey Sukeda, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, and Satoshi Kodera.
   Deep Generative Models for Health Workshop NeurIPS 2023, 2023.
   OpenReview   arXiv   bib
6. From Base to Conversational: Japanese Instruction Dataset and Tuning Large Language Models
   Masahiro Suzuki, Masanori Hirano, and Hiroki Sakaji.
   2023 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2023.
   IEEE   arXiv   SSRN   bib
7. llm-japanese-dataset v0: Construction of Japanese Chat Dataset for Large Language Models and its Methodology
   Masanori Hirano, Masahiro Suzuki, and Hiroki Sakaji.
   The 12th International Workshop on Web Services and Social Media (WSSM-2023) in The 26th International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS-2023), 2023.
   Springer Link   arXiv   SSRN   bib
8. Gradual Further Pre-training Architecture for Economics/Finance Domain Adaptation of Language Model
   Hiroki Sakaji, Masahiro Suzuki, Kiyoshi Izumi, and Hiroyuki Mitsugi.
   2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2022.
   IEEE   paper   detail
9. Constructing and analyzing domain-specific language model for financial text mining
   Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Masanori Hirano, and Kiyoshi Izumi.
   Information Processing and Management Conference, 2022.
10. Market Trend Analysis Using Polarity Index Generated from Analyst Reports
    Rei Taguchi, Hikaru Watanabe, Masanori Hirano, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, and Kenji Hiramatsu.
    2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2021.
    IEEE   bib
11. Stock Price Analysis Using Combination of Analyst Reports and Several Document
    Masahiro Suzuki, Toshiya Katagi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, and Yasushi Ishikawa.
    2019 International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), 2019.
    Best Paper Award
    IEEE   paper   detail

1. 社会的価値観の融和を誘導する対話システムの開発
   小林 涼太郎, 高柳 剛弘, 鈴木 雅弘, 小倉 有紀子, and 坂地 泰紀.
   NLP若手の会第19回シンポジウム (YANS), 2024.
2. 景気ウォッチャー調査を用いた金融・経済ドメインのデータセットとタスク
   鈴木 雅弘, and 坂地 泰紀.
   信学技報, 2024.
   IEICE   Jxiv   bib
3. JaFIn：日本語金融インストラクションデータセット
   田邉 耕太, 鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, and 野田 五十樹.
   信学技報, 2024.
   IEICE   paper   detail
4. 金融分野における大規模言語モデルの活用
   和泉 潔, 村山 友理, 鈴木 雅弘, 高柳 剛弘, 中筋 渉太, 小林 涼太郎, and 山本 蒔志.
   人工知能学会全国大会, 2024.
   confit   bib
5. 会社四季報のセンチメントを用いた株式銘柄選定の試み
   鈴木 雅弘.
   人工知能学会全国大会論文集, 2024.
   J-STAGE   bib
6. 人工市場による社会ネットワーク上の情報伝播が株価に与える影響の分析
   松本 美由紀, 橋本 龍二, 鈴木 雅弘, 村山 友理, and 和泉 潔.
   人工知能学会全国大会論文集, 2024.
   J-STAGE   bib
7. 普及指導員の知識を回答可能な生成 AI のための農産物市場価値を表現するデータセットの構築
   小林 暁雄, 坂地 泰紀, 桂樹 哲雄, 森 翔太郎, 橋本 祥, 鈴木 雅弘, and 川村 隆浩.
   人工知能学会全国大会論文集, 2024.
   J-STAGE   bib
8. JMedLoRA：Instruction-tuningによる日本語大規模モデルの医療ドメイン適用
   助田 一晟, 鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, and 小寺 聡.
   言語処理学会第30回年次大会, 2024.
   paper   detail
9. 複数ノードを用いた言語モデルの構築とドメイン適応
   鈴木 雅弘, and 坂地 泰紀.
   研究報告知能システム (ICS), 2024.
   IPSJ   paper   detail
10. 日本語インストラクションデータを用いた対話可能な日本語大規模言語モデルのLoRAチューニング
    鈴木 雅弘, 平野 正徳, and 坂地 泰紀.
    信学技報, 2023.
    IEICE   Jxiv   bib
11. llm-japanese-dataset v0: 大規模言語モデルのための日本語チャットデータセット構築
    平野 正徳, 鈴木 雅弘, and 坂地 泰紀.
    情報処理学会 第257回自然言語処理研究発表会, 2023.
    若手奨励賞(共著)
    SIG-NL   Jxiv   bib
12. 日本語インストラクションデータセットの構築とその適用による大規模言語モデルのチューニング
    鈴木 雅弘, 平野 正徳, and 坂地 泰紀.
    NLP若手の会第18回シンポジウム (YANS), 2023.
    奨励賞・ELYZA賞(スポンサー賞)
13. Causal Text Mining in the Era of Large Language Modeling: A Reality Check
    高柳 剛弘, 小林 涼太郎, 鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, and 和泉 潔.
    NLP若手の会第18回シンポジウム (YANS), 2023.
14. 時系列に並んだ金融文書からの差分抽出タスクの提案
    鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, and 和泉 潔.
    人工知能学会全国大会論文集, 2023.
    J-STAGE   bib
15. 異なる単語分割システムによる日本語事前学習言語モデルの性能評価
    鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, and 和泉 潔.
    言語処理学会 第29回年次大会 (NLP2023), 2023.
    paper   detail
16. 時系列に並んだ複数のアナリストレポートを用いた株価動向予測
    鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 和泉 潔, and 石川 康.
    社会システムと情報技術研究ウィーク(WSSIT2022) 人工知能学会「社会における AI」研究会 第43回研究会, 2022.
    paper   detail
17. 事前学習と追加事前学習による金融言語モデルの構築と検証
    鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 平野 正徳, and 和泉 潔.
    人工知能学会 第28回金融情報学研究会 (SIG-FIN), 2022.
    paper   detail
18. 金融文書を用いた追加事前学習言語モデルの構築と検証
    鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 和泉 潔, and 石川 康.
    言語処理学会 第28回年次大会 (NLP2022), 2022.
    paper   detail
19. アナリストレポートから生成した極性指標を用いた市場動向分析
    田口 怜, 渡邊 光, 平野 正徳, 鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 和泉 潔, and 平松 賢士.
    人工知能学会 第27回金融情報学研究会 (SIG-FIN), 2021.
    J-STAGE   SIG-FIN   paper   detail
20. 金融文書を用いた事前学習言語モデルの構築と検証
    鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 平野 正徳, and 和泉 潔.
    人工知能学会 第27回金融情報学研究会 (SIG-FIN), 2021.
    J-STAGE   SIG-FIN   paper   detail
21. 金融ドメインにおける事前学習BERTモデルの性能検証
    鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 平野 正徳, and 和泉 潔.
    信学技報, 2021.
    IEICE   paper   detail
22. 金融ドメインの事前学習BERTモデルの構築に向けて
    鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 平野 正徳, and 和泉 潔.
    NLP若手の会第16回シンポジウム (YANS), 2021.
23. テキストマイニングによるアナリストレポートを用いた株価動向予測
    鈴木 雅弘, 堅木 聖也, 坂地 泰紀, 和泉 潔, and 石川 康.
    言語処理学会 第26回年次大会 (NLP2020), 2020.
    paper   detail
24. テキストマイニングを用いたアナリストレポートからの純利益予測
    鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 松島 裕康, and 石川 康.
    人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020), 2020.
    JSTAGE   bib

1. Interactive DualChecker for Mitigating Hallucinations in Distilling Large Language Models
   Meiyun Wang, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, and Kiyoshi Izumi.
   arXiv   bib
2. Economy Watchers Survey provides Datasets and Tasks for Japanese Financial Domain
   Masahiro Suzuki, and Hiroki Sakaji.
   arXiv   bib

奨学金

• 2020/04 :   トヨタ・ドワンゴ高度人工知能人材奨学金 (1年: 120万円)
• 2020/04 :   JEES・ソフトバンクAI人材育成奨学金 (1年: 100万円)

受賞

• 2024/02 :   優秀研究賞, 電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC)
  NLC 研究賞2023年被表彰者
• 2024/02 :   Most Innovative Application of Artificial Intelligence in Japan, Asia Asset Management 2024 Best of the Best Awards
  日興アセットマネジメント株式会社
  プレスリリース   Asia Asset Management Best of the Best Awards
• 2023/09 :   若手奨励賞(共著), 情報処理学会自然言語処理(NL)研究会
  情報処理学会NL研 若手奨励賞
• 2023/09 :   若手奨励賞(共著), 情報処理学会自然言語処理(NL)研究会
  情報処理学会NL研 若手奨励賞
• 2023/08 :   奨励賞, NLP若手の会(Yans) 第18回シンポジウム
  YANS Award
• 2023/08 :   ELYZA賞(スポンサー賞), NLP若手の会(Yans) 第18回シンポジウム
  YANS Award
• 2019/11 :   Best Paper Award in the 2nd International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC)
  CDEC HP / 東京大学工学部紹介記事 / 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻紹介記事

• 2024/04-: 言語処理学会, YANSシンポジウム運営委員

1. 2019年度関東学生ゴルフ連盟男子 6月月例会: 48-45=93(72T)
2. 東京大学運動会ゴルフ部ホームページ 2018年度制作