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
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Takashi INUI
March 30, 2026
Research
120
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
67
nlpir2025 Entity Linking for Geographical Mentions Using Address Hierarchy
takashiinui
0
58
nl264 LLM-based POI Recommendation Framework Using Similar Trajectories
takashiinui
0
160
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
250
IALP2023 Utilizing Word Embedding Representations in Word Sense Analysis Focusing on Character Types
takashiinui
0
160
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
350
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
LLM Compute Infrastructure Overview
karakurist
2
1.6k
Language and AI
ayaniwa
0
190
Apache Gravitinoで実現する Icebergカタログ統合とアクセスの一元化
matsumooon
0
400
適応的スパムフィルタのための軽量な類似メッセージカウンタ / jsai2026-adaptive-spam-filter
monochromegane
0
4.6k
AIで最適化を解けるか?
mickey_kubo
0
140
Google Cloud Next 2026 DM Recap Agentic Data Cloudを添えて / Google Cloud Next 2026 DM Recap
nnaka2992
0
110
Cross-Media Human-Information Interaction
signer
PRO
0
160
[CV勉強会@関東 CVPR2026] PSDesigner: Automated Graphic Design with a Human-Like Creative Workflow / kantocv 67th CVPR 2026
shunk031
0
220
Sequences of Logits Reveal the Low Rank Structure of Language Models
sansantech
PRO
1
300
言語モデルから言語について語る際に押さえておきたいこと
eumesy
PRO
7
2.5k
SOTAのさらに先へ:厳しい推論制約下での高性能モデルのPost-Training
analokmaus
0
1.4k
Scalable dynamic origin-destination demand estimation enhanced by high-resolution satellite imagery data
satai
3
380
Featured
See All Featured
Bash Introduction
62gerente
615
220k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
274
21k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.5k
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
11k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
96
14k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.5k
Leveraging Curiosity to Care for An Aging Population
cassininazir
1
460
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2.1k
Done Done
chrislema
186
16k
Leadership Guide Workshop - DevTernity 2021
reverentgeek
1
330
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
8.2k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
16k
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