Dawei Li

Dawei Li

Graduate student in NLP & Information Retrieval | Research: Emotion Analysis, Hierarchical Classification | University of Tsukuba

作品集Portfolioポートフォリオ

按时间顺序：学生时代的研究、之后为自己做的工具，以及现在工作中接触的 AI 技术。In the order I did them: research as a student, tools I built for myself since, and the AI stack I work with now.時系列順に、学生時代の研究、その後に自分用に作ったツール、そして現在の仕事で扱っている AI 技術です。

研究Research研究 学生时代 · 2023 – 2025Student years · 2023 – 2025学生時代 · 2023 – 2025

情感推土机距离 EEMD（ADMA 2025）Emotional Earth Mover's Distance (ADMA 2025)感情アースムーバー距離 EEMD（ADMA 2025）

2023 – 2025

细粒度层级情感分析的论文与代码。把情感标签的层级结构编码为运输代价，既作为训练损失（与 BCE 可学习加权），又作为评估指标，让“近似的错误”比“离谱的错误”受罚更轻。仓库包含提出的方法，以及微调 BERT 和 LLM 两个基线。Paper and code for fine-grained hierarchical emotion analysis. The hierarchy of emotion labels becomes a transport cost, used both as a training loss (learnably weighted against BCE) and as an evaluation metric that treats near misses more gently than distant ones. The repository holds the proposed method and the fine-tuned BERT and LLM baselines.細粒度・階層的な感情分析の論文とコード。感情ラベルの階層を輸送コストとして表し、学習の損失（BCE と学習可能な重みで組み合わせ）と評価指標の両方に用いることで、近い誤りを遠い誤りより軽く扱います。リポジトリには提案手法と、ファインチューニングした BERT・LLM の 2 つのベースラインを収録。

论文Paper論文 代码Codeコード
PyTorchBERTOptimal transportGoEmotions

论文相关的学习笔记Reading notes for the paper論文のための学習メモ

个人工具Tools I built個人開発ツール 2026

为自己日常使用、借助 AI 辅助编程做出来的工具，之后重构为完整项目：有测试、CI、三语文档，并且可以直接在线使用。Built for my own daily use with AI-assisted coding, then rebuilt as complete projects: tests, CI, documentation in three languages, and a live version you can open.日常で使うために AI 支援のコーディングで作り、その後テスト・CI・3 言語のドキュメントを備えた完全なプロジェクトとして作り直したツールです。すぐに開いて使えます。

TechTrend

2026-03

每日技术情报简报：抓取 GitHub、Hugging Face、Hacker News、Reddit 和 Product Hunt，让 LLM 写出带具体对比和局限性的分析，推送到微信、Telegram、Slack、邮件等。运行在 GitHub Actions 上，无需服务器；本站的“技术情报”页面也由它生成。A daily tech-intelligence briefing: reads GitHub, Hugging Face, Hacker News, Reddit and Product Hunt, has an LLM write analysis with concrete comparisons and limitations, and delivers it to WeChat, Telegram, Slack, email and more. Runs on GitHub Actions with no server; it also publishes the Tech Intel page of this site.毎日の技術インテリジェンス・ブリーフィング。GitHub、Hugging Face、Hacker News、Reddit、Product Hunt を収集し、LLM が具体的な比較と限界を含む分析を書き、WeChat・Telegram・Slack・メールなどに配信します。GitHub Actions で動き、サーバー不要。本サイトの「技術インテル」ページもこれが生成しています。

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PythonLLMGitHub ActionsAutomation

永久组合Permanent Portfolioパーマネント・ポートフォリオ

2026-05

在浏览器里跟踪并再平衡 Harry Browne 永久组合（股票、债券、黄金、现金），支持 12 种货币。配置与再平衡逻辑有测试覆盖，三种语言，首次打开有示例数据。Track and rebalance a Harry Browne permanent portfolio (stocks, bonds, gold, cash) in any of 12 currencies, entirely in the browser. Tested allocation and rebalancing logic, three languages, example data for a first look.ハリー・ブラウンのパーマネント・ポートフォリオ（株式・債券・金・現金）を 12 通貨で管理・リバランスできるブラウザアプリ。配分とリバランスのロジックはテスト済み、3 言語対応、初回はサンプルデータで試せます。

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JavaScriptViteFinance

密码管理器Password Managerパスワードマネージャー

2026-05

本地优先的密码与密钥管理器，构建成一个自包含的 HTML 文件：AES-256-GCM + PBKDF2（60 万次迭代）、TOTP 动态码、安全报告，可从 Chrome、iCloud、Bitwarden 导入。CSP 禁止一切网络访问。v2 重构时发现并修复了存储型 XSS 和网站图标带来的隐私泄露。A local-first password and secret manager built into one self-contained HTML file: AES-256-GCM with PBKDF2 (600k iterations), TOTP codes, a security report, and import from Chrome, iCloud and Bitwarden. A Content-Security-Policy blocks all network access. The v2 rebuild found and fixed a stored XSS and a favicon privacy leak.1 つの自己完結型 HTML ファイルで動くローカルファーストのパスワード・シークレット管理ツール。AES-256-GCM と PBKDF2（60 万回）、TOTP、セキュリティレポート、Chrome・iCloud・Bitwarden からのインポート。CSP ですべての通信を遮断。v2 の再構築で格納型 XSS とファビコン経由の情報漏れを発見・修正しました。

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Web CryptoSecurityJavaScript

Fitness OS

2026-05

每日训练与饮食计划：设定一次周计划，它会围绕你的训练时间安排三餐、练前加餐和练后恢复，并根据身体数据计算碳水循环的营养目标。附体重记录与趋势图，可选用 Gemini 拍照估算热量。A daily training and nutrition planner: set a weekly split once, and it lays out meals, a pre-workout snack and recovery around your workout time, with carb-cycling macros computed from your body data. Weight log with trend chart, and optional calorie estimates from a food photo via Gemini.毎日のトレーニングと食事のプランナー。週間プランを一度決めれば、トレーニング時刻に合わせて食事・トレ前の補食・リカバリーを配置し、身体データからカーボサイクルの栄養目標を計算します。体重記録と推移グラフ、Gemini による写真からのカロリー推定（任意）付き。

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JavaScriptNutritionGemini API

血糖记录Glucose Tracker血糖記録

2026-05

可安装、可离线使用的餐后血糖记录应用：吃完点一下，到时间提醒测量；按你的目标值给读数着色，支持 mg/dL 和 mmol/L；可按餐次和碳水量统计。可选通过私有 GitHub Gist 同步，多设备之间合并而不是互相覆盖。A post-meal blood glucose log as an installable, offline web app: one tap after eating, a reminder when it's time to measure, readings coloured against your targets in mg/dL or mmol/L, and stats by meal and by carbs. Optional sync through a private GitHub Gist that merges devices instead of overwriting them.インストールしてオフラインでも使える食後血糖の記録アプリ。食後にワンタップ、測定時間にお知らせ、目標に応じた色分け（mg/dL・mmol/L）、食事別・糖質量別の統計。非公開 GitHub Gist による同期にも対応し、端末間で上書きせずに統合します。

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PWAService WorkerJavaScript

现在：NVIDIA NIM、RAG 与私有化 AINow: NVIDIA NIM, RAG and private AI現在：NVIDIA NIM、RAG、プライベート AI

现在工作中接触的方向——在自有基础设施上部署生成式 AI——以及我常用的参考资料。What I work with in my current job — deploying generative AI on your own infrastructure — and the material I rely on.現在の仕事で扱っている分野（自社インフラでの生成 AI の運用）と、参考にしている資料です。

NVIDIA NIM microservices

为生成式 AI 模型提供的容器化、经过优化的推理微服务，可运行在自有 GPU 上，是私有化、本地部署 AI 的基础。Containerised, optimised inference for generative AI models that runs on your own GPUs — the basis for private, on-premises AI.生成 AI モデル向けにコンテナ化・最適化された推論マイクロサービス。自社の GPU 上で動き、プライベート／オンプレミス AI の土台になります。

NVIDIA RAG Blueprint

基于 NIM 的检索增强生成（RAG）参考流水线：用企业文档回答问题的聊天机器人。Reference pipeline for a chatbot that answers questions from enterprise documents with retrieval-augmented generation, built on NIM.NIM 上に構築された、企業ドキュメントから回答するチャットボットの RAG リファレンスパイプライン。

Building a medical-device training assistant with NVIDIA NIM

案例：用 NIM 构建免手动操作的助手，实时回答临床人员关于医疗器械的问题。Case study: a hands-free assistant that answers clinicians' questions about medical devices in real time.事例：医療機器について臨床スタッフの質問にリアルタイムで答える、ハンズフリーのアシスタント。

Automatic citation validation with NVIDIA NIM

案例：自动检查文献引用是否真正支持文中的论点。Case study: checking whether cited sources actually support the claims made in a document.事例：文書中の主張を引用元が本当に裏付けているかを自動で検証します。

Mastering LLM Techniques: LLMOps

LLM 应用的全生命周期管理：评估、部署与监控。Managing the lifecycle of LLM applications: evaluation, deployment and monitoring.LLM アプリケーションのライフサイクル管理：評価、デプロイ、モニタリング。

NVIDIA DLI: Building LLM Applications With Prompt Engineering

用提示工程构建 LLM 应用的课程：文本生成、大规模文档分析与聊天助手。Course on building LLM applications with prompt engineering: text generation, document analysis at scale and chat assistants.プロンプトエンジニアリングで LLM アプリを構築するコース：テキスト生成、大規模な文書分析、チャットアシスタント。

NVIDIA DLI: Building RAG Agents With LLMs

构建基于自有数据回答问题的检索增强智能体的实践课程。Workshop on building retrieval-augmented agents that answer questions over your own data.自社データに基づいて回答する検索拡張エージェントを構築するワークショップ。

Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey

RAG 综述：从朴素、进阶到模块化的流水线，以及评估方法。Survey of RAG: naive, advanced and modular pipelines, and how they are evaluated.RAG のサーベイ：素朴な構成から高度・モジュール型のパイプラインまで、その評価方法も含めて。