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ワークショップ (国内) イベント告知情報と大規模言語モデルに基づくイベント会場周辺の早期群衆混雑予報
安納 爽響 (東京工業大学), 坪内 孝太, 下坂 正倫 (東京工業大学)
情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会 (IPSJ SIGUBI)
2024.6.5
お祭りや花火大会といった公共イベント下において，会場周辺の人混み具合を予報しておくことは，安全上・モビリティの快適性の観点から重要な話題である．既存の混雑予報手法は，イベント会場における過去の群衆動態に基づいて予報を行うが，イベントの内容による来訪者数の違いを捉えることはできない．イベントの内容を考慮して来訪者数を精緻に予報するために，イベントの告知情報に着目する．大規模言語モデル（LLM）を用いて，テキスト形式で与えられる告知を整形・特徴量化し，イベント下の群衆動態のモデリングに使用することを提案する．実際の人流ログデータ，イベントの告知情報を用いて，東京周辺の20会場300以上のイベントに対して，予測手法の性能評価を行う．実験結果より，過去の群衆動態に基づいた予報手法や，イベントのカテゴリに基づいた手法と比較して，イベントの内容を考慮する提案手法の予報性能が向上することを示す．
Paper :
イベント告知情報と大規模言語モデルに基づくイベント会場周辺の早期群衆混雑予報
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