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J-GLOBAL ID:202302240403342787   整理番号:23A2649673

災害発生時のクロノロジーに対する優先度推定

Estimating Priority of Tasks in Japanese Chronology Logs in Disasters
著者 (5件):
資料名:
巻: 22nd  号: 第2分冊  ページ: 33-36  発行年: 2023年08月23日 
JST資料番号: L4664A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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・災害対策本部に届く情報,本部から発信した情報などの経時活動記録であるクロノロジーの優先度を自動的に推定する手法を検討。
・DecoderモデルであるGPT-NeoXを,テキストのEmbedding手法として用いて構築したモデルの優先度推定精度を比較。
・実験の結果として,GPT-NeoXが優先度の識別に対して高いF値を示すことを確認。
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準シソーラス用語:
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分類 (2件):
分類
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自然語処理  ,  自然災害 
引用文献 (20件):
  • UNISYS. クロノロジー型危機管理情報共有システム 災害ネット. (https://www.unisys.co.jp/solution/biz/disaster-net/ 2022/05/21 アクセス).
  • NICT. 対災害 SNS 情報分析システム (DISAANA), 2020. (https://www.nict.go.jp/resil/ 2023/5/21 アクセス).
  • NEC. Twitter上の災害に関する情報をリアルタイムで解析・可視化する「高度自然言語処理プラットフォーム」, 2020. (https://jpn.nec.com/press/202006/20200626\_01.html 2023/05/21 アクセス).
  • Qian Li, Hao Peng, Jianxin Li, Congying Xia, Renyu Yang, Lichao Sun, Philip S. Yu, and Lifang He. A Survey on Text Classification: From Traditional to Deep Learning. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, Vol. 13, No. 2, pp. 1-41, 2022.
  • Thorsten Joachims. Text Categorization with Support Vector Machines: Learning with Many Relevant Features. In Proceedings of European Conference on Machine Learning, pp. 137-142, 1998.
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タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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