Text2Traj2Text:大規模言語モデルを活用した段階的データ生成に基づく人物移動軌跡の言語化

人物活動を対象とした言語化は，自然言語処理・本論文では，実世界における人物の移動の背コンピュータビジョンの融合領域において活発に後にある目的や意図を理解し，その説明文を生取り組まれている．とりわけ近年の研究では，ウェ成する言語モデルを学習するフレームワークブ上で収集された大量の画像・テキストペアをもとText2Traj2Textを提案する．計測・アノテーショに大規模言語モデル（LargeLanguageModel，LLM）ンコストの高い説明文付き移動データの大規模収集を学習するアプローチが主流である[4]．一方で，を回避するため，提案フレームワークでは既存の学ウェブ上から得られない実世界のシーンを対象と習済み大規模言語モデルを活用し，演繹的・段階的して人物活動を言語化する場合，計測環境のセットに人物の多様な行動パターンと説明文を生成する．アップに費やす人的コスト，プライバシやセキュリまた，生成した説明文をパラフレーズすることでティ侵害のリスクに関する懸念から，モデルの学習データを大規模化する．このように構築された学習に必要なデータを計測・アノテーションする段階かデータを用いて新たに言語モデルをファインチューらそもそも実施困難となる．ニングすることで，移動軌跡の説明文生成モデルをこのような課題に対して，ユビキタスコンピュー獲得する．スーパーマーケットでの買い物を題材にティング領域ではWiFiやBLEの信号を用いた電波評価実験をおこない，ROUGE，BERTScoreなどのベースの移動計測技術が研究されている[5]．同技指標を用いて提案モデルの有効性を確認した．術は，計測対象の人物がスマートフォンなどの端末で電波を受信できる状況で初めて機能するため，先