2022 Fiscal Year Annual Research Report
将来事象予見型の新しい被害予測技術「リアルタイム物理・社会現象予測AI」の開発
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20H02410
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
廣井 悠 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (50456141)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
関谷 直也 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (30422405)
坂平 文博 大阪工業大学, 情報科学部, 准教授 (70578129)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 災害連鎖 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年は、定性的に災害現象を将来予測できる予測システムのプラットフォームの因果データベースを拡充する目的で、災害シナリオのダイナミック自動生成技術を高度化し、これに基づいていくつかの想定されたハザードをもとにした被災様相予測を行った。具体的には、新聞記事から災害事象の因果知識及び付随情報を抽出・整理する汎用的なプログラムを作成し、システムの高度化をはかるものである。ここでははじめに、自然言語処理・人工知能技術を活用した新聞記事からの因果判定・因果抽出の実装を行った。次に、場所・時間などの副次的な情報抽出の実装を行った。この点は、下記のような作業方針で行っている。①ルールベース手法（正規表現）により日付表現・時間表現を抽出し，リストとして属性付与、②固有表現コーパスをもとに固有表現抽出BERTを学習、③②の固有表現抽出BERTにより場所表現・施設表現を抽出し，リストとして属性付与、④ルールベースにより不適切な抽出は削除した上で，前文からの情報継承を行い、最終的に用いる属性を付与
(ア)「地震10時間後」など，発災をキーとして経過表現は、発災時刻をもとに時間を算出
(イ)「同市～町」などは前の文から「同市」にあたる部分を補完するなど，前文の情報も活用
(ウ)災害以前や記事翌々日以降の日付は削除
続いて、上記手法の精度検証・分析をしたのち、因果ネットワーク作成を含めた二次利用に向けたデータベースの整備を行った。最後に、データベース作成の再現が可能なプログラムの整備を行った
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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