論文の概要: On Defining Smart Cities using Transformer Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14639v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 18:34:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 03:52:54.845349
• Title: On Defining Smart Cities using Transformer Neural Networks
• Title（参考訳）: 変圧器ニューラルネットを用いたスマートシティの定義について
• Authors: Andrei Khurshudov,
• Abstract要約: 世界中の都市ではスマートテクノロジーが急速に採用され、都市生活が変化している。 この傾向にもかかわらず、「スマートシティ」の定義は広く受け入れられている。 我々は、産業、アカデミア、および様々な関連組織から60のスマートシティの定義をレビューした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cities worldwide are rapidly adopting smart technologies, transforming urban life. Despite this trend, a universally accepted definition of 'smart city' remains elusive. Past efforts to define it have not yielded a consensus, as evidenced by the numerous definitions in use. In this paper, we endeavored to create a new 'compromise' definition that should resonate with most experts previously involved in defining this concept and aimed to validate one of the existing definitions. We reviewed 60 definitions of smart cities from industry, academia, and various relevant organizations, employing transformer architecture-based generative AI and semantic text analysis to reach this compromise. We proposed a semantic similarity measure as an evaluation technique, which could generally be used to compare different smart city definitions, assessing their uniqueness or resemblance. Our methodology employed generative AI to analyze various existing definitions of smart cities, generating a list of potential new composite definitions. Each of these new definitions was then tested against the pre-existing individual definitions we have gathered, using cosine similarity as our metric. This process identified smart city definitions with the highest average cosine similarity, semantically positioning them as the closest on average to all the 60 individual definitions selected.
• Abstract（参考訳）: 世界中の都市ではスマートテクノロジーが急速に採用され、都市生活が変化している。 この傾向にもかかわらず、「スマートシティ」の定義は広く受け入れられている。 それを定義する過去の努力は、使用中の多くの定義によって証明されているように、合意を得られていない。 本稿では,この概念の定義に係わるほとんどの専門家と共鳴し,既存の定義の1つを検証することを目的とした,新たな「妥協」定義の策定に尽力する。 我々は、この妥協に達するために、トランスフォーマーアーキテクチャベースの生成AIとセマンティックテキスト分析を用いて、産業、アカデミック、および様々な関連組織から60のスマートシティの定義をレビューした。 評価手法として意味的類似度尺度を提案し,その特徴性や類似性を評価し,異なるスマートシティの定義を比較するのに一般的に用いられる。 提案手法では, スマートシティの既存の定義を分析するために, 生成AIを用いて, 潜在的な新しい複合的定義のリストを生成する。 これらの新しい定義はそれぞれ、私たちが収集した既存の個々の定義に対してテストされ、コサインの類似性を計量として用いた。 このプロセスは、スマートシティの定義を最も平均的なコサイン類似度で特定し、選択された60の個々の定義に最も近いものと意味的に位置づけた。

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