論文の概要: Representation Learning of Daily Movement Data Using Text Encoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04494v1
- Date: Tue, 7 May 2024 17:04:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 13:21:31.854768
- Title: Representation Learning of Daily Movement Data Using Text Encoders
- Title（参考訳）: テキストエンコーダを用いた日々の動きデータの表現学習
- Authors: Alexander Capstick, Tianyu Cui, Yu Chen, Payam Barnaghi,
- Abstract要約: 本研究では,データ変換に微調整された言語モデルを用いて符号化可能なテキスト文字列へのアクティビティ変換に基づく表現学習手法を設計する。
これにより、参加者や日数に対するクラスタリングとベクター検索が可能になり、ケアの個人化された配信を支援するための活動偏差の識別が可能になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.86705216376701
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Time-series representation learning is a key area of research for remote healthcare monitoring applications. In this work, we focus on a dataset of recordings of in-home activity from people living with Dementia. We design a representation learning method based on converting activity to text strings that can be encoded using a language model fine-tuned to transform data from the same participants within a $30$-day window to similar embeddings in the vector space. This allows for clustering and vector searching over participants and days, and the identification of activity deviations to aid with personalised delivery of care.
- Abstract（参考訳）: 時系列表現学習は遠隔医療モニタリングアプリケーションにおいて重要な研究領域である。
本研究では,認知症高齢者の在宅活動の記録データに焦点をあてる。
本研究では,30ドル(約3,300円)のウィンドウ内で,同一参加者からベクター空間に類似した埋め込みに変換する言語モデルを用いて,アクティビティをテキスト文字列に変換するための表現学習手法を設計する。
これにより、参加者や日数に対するクラスタリングとベクター検索が可能になり、ケアの個人化された配信を支援するための活動偏差の識別が可能になる。
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