論文の概要: ITINERA: Integrating Spatial Optimization with Large Language Models for Open-domain Urban Itinerary Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07204v3
• Date: Tue, 23 Jul 2024 11:25:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 23:03:22.943257
• Title: ITINERA: Integrating Spatial Optimization with Large Language Models for Open-domain Urban Itinerary Planning
• Title（参考訳）: ITINERA:オープンドメイン都市イテナリープランニングのための大規模言語モデルと空間最適化の統合
• Authors: Yihong Tang, Zhaokai Wang, Ao Qu, Yihao Yan, Zhaofeng Wu, Dingyi Zhuang, Jushi Kai, Kebing Hou, Xiaotong Guo, Jinhua Zhao, Zhan Zhao, Wei Ma,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語によるユーザ要求から個人化された都市イテナリーを生成するオープンドメイン都市イテナリープランニング(OUIP)の課題を紹介する。 そこで我々は,大規模言語モデルと空間最適化を統合したOUIPシステムであるITINERAを紹介した。 実世界のデータセットの実験と、デプロイされたシステムの性能は、パーソナライズされた空間的に整合したイテレーションを提供するシステムの能力を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.250579851469695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Citywalk, a recently popular form of urban travel, requires genuine personalization and understanding of fine-grained requests compared to traditional itinerary planning. In this paper, we introduce the novel task of Open-domain Urban Itinerary Planning (OUIP), which generates personalized urban itineraries from user requests in natural language. We then present ITINERA, an OUIP system that integrates spatial optimization with large language models to provide customized urban itineraries based on user needs. This involves decomposing user requests, selecting candidate points of interest (POIs), ordering the POIs based on cluster-aware spatial optimization, and generating the itinerary. Experiments on real-world datasets and the performance of the deployed system demonstrate our system's capacity to deliver personalized and spatially coherent itineraries compared to current solutions.
• Abstract（参考訳）: シティウォーク(Citywalk)は、近年人気の高い都市旅行形態であり、伝統的な計画よりも細かな要求をパーソナライズし理解する必要がある。 本稿では,自然言語によるユーザ要求から個人化された都市イテナリーを生成するオープンドメイン都市イテナリープランニング(OUIP)の課題を紹介する。 そこで我々は,大言語モデルと空間最適化を統合したOUIPシステムであるITINERAを,ユーザニーズに基づいてカスタマイズした都市旅程を提供する。 これには、ユーザリクエストの分解、興味のある候補点(POI)の選択、クラスタ対応空間最適化に基づくPOIの順序付け、反復生成が含まれる。 実世界のデータセットの実験とデプロイシステムの性能は、現在のソリューションと比較して、パーソナライズされた空間的に整合したイテレーションを提供するシステムの能力を示している。

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