Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
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
170
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
86
nlpir2025 Entity Linking for Geographical Mentions Using Address Hierarchy
takashiinui
0
74
nl264 LLM-based POI Recommendation Framework Using Similar Trajectories
takashiinui
0
200
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
230
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
270
IALP2023 Utilizing Word Embedding Representations in Word Sense Analysis Focusing on Character Types
takashiinui
0
180
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
470
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
370
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
250
Other Decks in Research
See All in Research
OWASP AISVS - C7
shiell
2
820
Cross-Media Information Spaces and Architectures
signer
PRO
0
380
論文紹介: Understanding Epistemic Language with a Language-augmented Bayesian Theory of Mind
hisaokatsumi
0
190
Sleuthcon Keynote - How Cybercriminals (ab)use AI
fr0gger
0
360
[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
460
【ローカルAIに向き合う展示会vol.2】液体時間定数型モジュールを用いた オリジナルの双方向エンコーダーモデルNexteraBERT 推論速度向上検討並びにダウンストリーム評価
rikkabotan7
0
230
Bilan travail en élevage : première restitution des enquêtes 2025-2026
institutdelelevage
PRO
0
140
完全自律LLMエージェントでDIVER OSINT CTF 2026に挑戦してみた
analokmaus
0
750
Visual SLAM未来予測 / Future Prediction in Visual SLAM
koide3
1
1.2k
Language and AI
ayaniwa
0
320
【中間報告】国会議員の立法・政策実務を支える環境を巡る現状と課題
polipoli
0
690
データサイエンティストの就労意識~2015 → 2026 一般(個人)会員アンケートより
datascientistsociety
PRO
0
990
Featured
See All Featured
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
45
9.2k
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Winning Strategies for Black Friday CRO & PPC - Christian Goodrich
cargoodrich
3
860
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
570
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.4k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
37
6.6k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
1.2k
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
320
The SEO identity crisis: Don't let AI make you average
varn
0
580
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
210
How to Align SEO within the Product Triangle To Get Buy-In & Support - #RIMC
aleyda
2
1.8k
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
400
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