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2022 年度 実績報告書

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

研究課題

研究課題/領域番号 20H02410
研究機関東京大学

研究代表者

廣井 悠  東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (50456141)

研究分担者 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)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード機械学習 / 災害連鎖
研究実績の概要

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

現在までの達成度 (段落)

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

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公開日: 2024-12-25  

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