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J-GLOBAL ID：202402284379882854   整理番号：24A1338668

大規模言語モデルを用いた 通報音声からの事象発生地点予測

Prediction of event locations from urgent call using large language models

著者 (5件)： 吉田将規 (北海道大学大学院情報科学院 情報科学専攻) ,  前田圭介 (北海道大学 大学院情報科学研究院 メディアネットワーク部門) ,  藤後廉 (北海道大学 大学院情報科学研究院 メディアネットワーク部門) ,  小川貴弘 (北海道大学 大学院情報科学研究院 メディアネットワーク部門) ,  長谷山美紀 (北海道大学 大学院情報科学研究院 メディアネットワーク部門)
資料名： AI・データサイエンス論文集(Web)  (Artificial Intelligence and Data Science (Web))
巻： 5  号： 1  ページ： 33-42(J-STAGE)  発行年： 2024年 
JST資料番号： U2325A  ISSN： 2435-9262  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本稿では,道路情報収集業務の補助を目的として,通報音声から道...

シソーラス用語： *言語モデル ,...
準シソーラス用語： アプリケーション ,...

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著者キーワード (5件)： road maintenance ,  urgent call ,  large language model ,  speech recognition ,  chatbot

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  道路計画・調査,道路の構造  (RC08020X)

引用文献 (16件)：

• 1) 内田弘, 召田紀雄: 地方道における長期補修計画の立案, 土木学会論文集, Vol.1998, No.597, pp.21-31, 1998.
• 2) 国土交通省道路局企画課道路事業分析評価室: 道路緊急ダイヤル『#9910』の全国展開について, 道路, Vol. 785, pp. 28-29, 2006.
• 3) 吉田武: 道路維持管理における対症的措置のパフォーマンス指標としてのレスポンスタイム, 土木学会論文集 F, Vol.64, No.1, pp.110-114, 2008.
• 4) 吉田武: 道路構造物維持管理における対症的維持の意義と改善,土木学会論文集 F, Vol.66, No.1, pp 208-213, 2010.
• 5) 国土交通省: 国土交通省におけるインフラメンテナンスの取り組み,2023, https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/kanminrenkei/content/001584616.pdf, (accessed 2023-12-16).

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模言語モデル ,  通報 ,  音声 ,  事象 ,  予測