WEKO3
アイテム
LLMを用いた遭難時の被害状況推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236414
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2364146b6f7aac-9015-4d69-9e6f-234963af4b45
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z86-6Y-01.pdf (335.3 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | LLMを用いた遭難時の被害状況推定 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ネットワーク | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 上智大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 上智大 | ||||||||||
| 著者名 |
佐藤, 多恵子
× 佐藤, 多恵子
× 深澤, 佑介
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本研究では、大規模自然言語モデルを用いて遭難発生時の連絡を受けた際にわかる状況から最終的に判明する被害の状況を予測する手法を提案する。遭難の状況として、日時・天候・山域・山名・住居・性別・年齢・態様・パーティ人数・遭難の状況を結合したテキストデータを準備する。ラベルとして、死亡あるいは生存の2つのラベルを準備する。ラベル付きの遭難状況を教師データとして日本語BERTのファインチューニングを行った。機械学習による分類結果に比べ、BERTは正解率が2％程度向上した。この結果から、大規模テキストデータによって事前学習したモデルが遭難時の被害状況推定タスクの精度向上に寄与する可能性を示した。 | |||||||||
| 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. 195-196, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
