Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
nlp2026 In-Context Learningに基づく経路案内のための地理的知識の活用...
Search
Takashi INUI
March 30, 2026
Research
130
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
nlp2026 In-Context Learningに基づく経路案内のための地理的知識の活用方法に関する検討
言語処理学会第32回年次大会(NLP2026)
Takashi INUI
March 30, 2026
More Decks by Takashi INUI
See All by Takashi INUI
nlp2026 Constitutional AI における原則適用順序と有害転化現象の分析
takashiinui
0
70
nlpir2025 Entity Linking for Geographical Mentions Using Address Hierarchy
takashiinui
0
61
nl264 LLM-based POI Recommendation Framework Using Similar Trajectories
takashiinui
0
170
nlp2025 地理的言及に対するエンティティ・リンキングにおける住所階層の利用
takashiinui
0
220
nlp2024 地理的エンティティ情報が与えられた文書ジオロケーションモデルの有効性検証
takashiinui
0
260
IALP2023 Utilizing Word Embedding Representations in Word Sense Analysis Focusing on Character Types
takashiinui
0
170
nlp2023 位置属性を有しない事物に対する地理的特定性の分析
takashiinui
0
460
nl253-19-2022 言及に対する地理的特定性指標の提案と文書ジオロケーションへの適用
takashiinui
0
360
nl248-3-2021 地理的知識グラフを取り込んだニューラル文書ジオロケーションモデル
takashiinui
0
240
Other Decks in Research
See All in Research
「AIとWhyを深堀る」をAIと深堀る
iflection
0
590
Scalable dynamic origin-destination demand estimation enhanced by high-resolution satellite imagery data
satai
3
420
National high-resolution cropland classification of Japan with agricultural census information and multi-temporal multi-modality datasets
satai
3
460
[IR Reading 2026春 論文紹介] LLM-based Listwise Reranking under the Effect of Positional Bias (ECIR 2026) /IR-Reading-2026-Spring
koheishinden
PRO
0
360
Unified Audio Source Separation (Defense Slides)
kohei_1979
1
650
Cross-Media Human-Information Interaction
signer
PRO
0
200
某助成金プロジェクト採択に向けて企業研究所のアウトリーチ専任者がやったこと
afroscript
0
170
人間中心の意思決定支援AI
yukinobaba
PRO
7
3.9k
Using our influence and power for patient safety
helenbevan
0
400
Claude Code × autoresearch 実践
mathbullet
0
240
SoftMatcha 2: 1兆語規模コーパスの超高速かつ柔らかい検索
e869120_sub
7
3.7k
全国町字単位空き家率推定データver1.0データ仕様
microbaseinc
0
190
Featured
See All Featured
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
3
470
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
53k
Navigating the moral maze — ethical principles for Al-driven product design
skipperchong
2
500
HDC tutorial
michielstock
2
820
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
249
1.3M
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
56k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
128
18k
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
2.4k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.7k
What Being in a Rock Band Can Teach Us About Real World SEO
427marketing
0
1.1k
Music & Morning Musume
bryan
47
7.3k
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
3
3.8k
Transcript
*O$POUFYU-FBSOJOHʹجͮ͘ܦ࿏ҊͷͨΊͷ ཧతࣝͷ׆༻ํ๏ʹؔ͢Δݕ౼ ߴڮ ݈࢘ʢஜେʣɺߴଜ େʢ࢈૯ݚʣɺס ࢘ʢஜେʣ ݚڀత ࣮ݧઃఆ ݕূ࣮ݧ l--.ʹ༩͑Δཧతࣝͷ͏ͪͷΤοδΛআ͍ͨઃఆͰ̎छྨͷλεΫΛ࣮ߦ
lআڈΤοδΛมߋ͠ͳ͕Β̕ճࢼߦ <λεΫ> <λεΫ> ʮ"͔Βͷెาڑ͕LNҎͷ10*ʁʯʮ"͔Β$ͲͷํҐʹԿNఔ͔ʁʯ ˞੨ҹͷใΛ--.ʹ༩͑Δ ਤ෦ΤοδΛ࠾༻͍ͯ͠Δ߹ l ਤσʔλͱͯ͠0QFO4USFFU.BQ 04. Λར༻ l 04.͔Βͭ͘Ӻपลͷࢪઃ 10* ΛϥϯμϜʹݸऔಘ l ϊʔυɿ10*ɺΤοδɿಓ࿏ͱ͢ΔཧతࣝάϥϑΛ࡞ ཧతࣝͷࣝදݱ͓ΑͼใྔΛมԽͤͨ͞ύλʔϯΛൺֱ ʢࡾͭɾࣗવݴޠจʣʢҢܦɾ࠾༻Τοδʣ l⭕--.จষੜɾཁɾ༁ಘҙ l❌ཧతͳҐஔؔཧղۤख パターン 知識表現 緯度経度 採用エッジ ① 三つ組 あり 全エッジ ② 三つ組 あり 部分エッジ ③ 自然言語文 なし 全エッジ ④ 自然言語文 なし 部分エッジ ⑤ 自然言語文 あり 全エッジ ⑥ 自然言語文 あり 部分エッジ パターン タスク1 タスク2 挙動・特徴 ① 0/9 0/9 未入力POI 間を推論したものの,距離・方位 の統合はできなかった. ② 0/9 0/9 MST によるエッジ削減は,全エッジ条件と同 一の結果となった. ③ 9/9 5/9 相対的な位置推定は行えたが,265 度の 526m と多少の誤差が生じた. ④ 9/9 5/9 MST を用いても,相対位置推定の精度に大 きな差は見られなかった. ⑤ 9/9 9/9 緯度・経度情報により,未入力POI 間でも正 確な推論が可能であった. ⑥ 9/9 9/9 MST によるエッジ削減後も,パターン5 と同 等の推論精度が得られた. GFXTIPUQSPNQUJOH l࠾༻Τοδ lશΤοδ l10*ରຖʹ݅ͷΤοδ l º l෦Τοδ l࠷খશҬ .45 ɼશͯͷ10*Λ ࿈݁͢Δ࠷খݶͷΤοδू߹ lશΤοδ͔Β֤Τοδͷ͖Λແࢹ͠ ͨશάϥϑʹରͯ͠ɼ.45Λߏங l.45Λ༻ lϓϩϯϓτྫ l(15ΛධՁର--.ͱͯ͠༻͢Δ l࣮ݧͰɼࣝύλʔϯʹԠͯ͡༰มߋ͢Δ lࣝදݱ ݚڀഎܠ ·ͱΊ lࣝͷදݱํ๏͕ਪਫ਼ʹେ͖͘Өڹ ʢ ᶃ ᶄ ᶅ ᶆ ᶇ ᶈ ʣ lҢܦใΛؚΉࣗવݴޠจ͕ಛʹ༗ޮͰ͋Δ l--.ࡾ͔ͭΒͰۭؒతؔͱͯ͠ͷղऍ͕ࠔ lߴਫ਼ͳཧؔཧղΛ࣮ݱ͢ΔʹɺҢܦใ͕ඞཁ l.45ʹΑΔΤοδݮͰਫ਼Λҡ࣋Ͱ͖Δ lࠓޙͷ՝ lಓ࿏पลͷใΛ--.͕ཧղɾ׆༻Ͱ͖Δํ๏ͷݕ౼ l3"(ͱ౷߹͠ɺਤใݕࡧͱܦ࿏આ໌ੜͷख๏ͷཱ֬ l࣮ݧ݁Ռ ˞ج४ͱ͢Δ10*"Ҏ֎ʹߦ͕ͬͨɺ݁Ռͷʹେ͖ͳࠩͳ͔ͬͨ ͨΊɺ্ड़ͷλεΫͷΈ͍ࣔͯ͠Δ lҢܦ lҢܦใͷ༗ແΛൺֱ l ࠨ ࣗવݴޠจσʔλͷҢܦใ͋Γ l Լ ࣗવݴޠจσʔλͷҢܦใͳ͠ શΤοδ ෦Τοδ ʰܦ࿏Ҋ͕Ͱ͖ΔΑ͏ͳ--.Λࢦͯ͠ɺ ཧతࣝΛ--.ʹͲͷΑ͏ʹ༩͑Εྑ͍͔Λݕূʱ # <ࡾͭ> <ࣗવݴޠจ> • ࡾͭΛࣗવݴޠจม • มྫΛෳࣔ͠ɺͦΕʹ ฿ͬͯग़ྗͤ͞Δ 'MBO5 2ͭ͘Ӻۙ͘ͷlσχʔζz͔ΒlͱΜ2zͷܦ࿏ҊΛߦͳ͍ͬͯͩ͘͞