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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. ソフトウェア科学・工学

カープローブの大規模シンセティックデータの生成と共有

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235681
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235681
4e07492f-2d8f-4e9b-9514-d7e6f7f690dd
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-7A-02.pdf IPSJ-Z86-7A-02.pdf (569.8 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル カープローブの大規模シンセティックデータの生成と共有
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ソフトウェア科学・工学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
NII
著者所属
金沢学院大
著者所属
金沢学院大
著者名 水野, 貴之

× 水野, 貴之

水野, 貴之

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藤本, 祥二

× 藤本, 祥二

藤本, 祥二

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石川, 温

× 石川, 温

石川, 温

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 人々の位置情報履歴(連続的に記録された位置情報)は個人情報に該当するたに,「災害対策,テロ対策,公衆衛生,地域差別,マーケティング,混雑対策」に重要だけれども,研究者が容易にアクセスできる十分に存在しない.この問題を解決する1つの手段が,本物そっくりのシンセティック(フェイク)移動軌跡データを人工知能で生成して公開することである.本研究では,大規模言語モデルGPTアーキテクチャを利用して,日本全国を網羅するカープローブの大規模シンセティックデータを作成し,公開する.位置情報を空間的な絶対座標と相対座標を表す文字情報に変換することで,許諾の取れたカープローブのデータをGPTアーキテクチャで学習することができる.学習後のモデルが生成する移動軌跡は,本物のカープローブと同じ特徴を示す.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 141-142, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:33:45.278681
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