学術研究
解釈可能なグラフ知識追跡を用いたLLMベースの英語学習支援フレームワーク
グラフアテンションネットワーク（GAT）による知識状態の高精度な診断と、大規模言語モデル（LLM）の推論を融合。「なぜ間違えたのか」を可視化する、説明可能（Explainable）なパーソナライズ教育AIアーキテクチャの研究開発。
LLMGKT (Graph Knowledge Tracing)GATEdTechPythonPyTorch
リリース：2026年
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ZHANG YIMIN（チョウ イミン）
About Me
北陸先端科学技術大学院大学 (JAIST) M1。
自然言語処理 × フルスタックエンジニア × 個人開発。
趣味：
写真撮影
料理
システム作り
アニメ
ゲーム
大学でのAI・自然言語処理の研究と並行して、身近な「あったらいいな」という小さなニーズを、自らの手で便利なWebサービスなどの形にするのが好きです。