論文の概要: Enhancing Traffic Prediction with Textual Data Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06719v1
• Date: Fri, 10 May 2024 03:14:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 20:15:33.545345
• Title: Enhancing Traffic Prediction with Textual Data Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたテキストデータによる交通予測の強化
• Authors: Xiannan Huang,
• Abstract要約: 本研究では,地域レベルとノードレベルの2つのシナリオについて検討した。 地域レベルのシナリオでは、テキスト情報はネットワーク全体に接続されたノードとして表現される。 ノードレベルのシナリオでは、大きなモデルからの埋め込みは、対応するノードにのみ接続された追加ノードを表す。 提案手法は,New York Bike データセットによる予測精度の大幅な向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic prediction is pivotal for rational transportation supply scheduling and allocation. Existing researches into short-term traffic prediction, however, face challenges in adequately addressing exceptional circumstances and integrating non-numerical contextual information like weather into models. While, Large language models offer a promising solution due to their inherent world knowledge. However, directly using them for traffic prediction presents drawbacks such as high cost, lack of determinism, and limited mathematical capability. To mitigate these issues, this study proposes a novel approach. Instead of directly employing large models for prediction, it utilizes them to process textual information and obtain embeddings. These embeddings are then combined with historical traffic data and inputted into traditional spatiotemporal forecasting models. The study investigates two types of special scenarios: regional-level and node-level. For regional-level scenarios, textual information is represented as a node connected to the entire network. For node-level scenarios, embeddings from the large model represent additional nodes connected only to corresponding nodes. This approach shows a significant improvement in prediction accuracy according to our experiment of New York Bike dataset.
• Abstract（参考訳）: 交通予測は、合理的な輸送供給のスケジューリングと割り当てに重要である。 しかし、短期的な交通予測に関する既存の研究は、例外的な状況に適切に対処し、天気のような無数の文脈情報をモデルに組み込むという課題に直面している。 一方、大きな言語モデルは、固有の世界知識のために、有望なソリューションを提供する。 しかし、交通予測に直接使用すると、コスト、決定論の欠如、数学的能力の制限といった欠点が生じる。 これらの問題を緩和するために,本研究では新しいアプローチを提案する。 予測に大規模なモデルを直接利用する代わりに、テキスト情報を処理し、埋め込みを得る。 これらの埋め込みは、過去のトラフィックデータと組み合わせて、従来の時空間予測モデルに入力される。 本研究では,地域レベルとノードレベルの2つのシナリオについて検討した。 地域レベルのシナリオでは、テキスト情報はネットワーク全体に接続されたノードとして表現される。 ノードレベルのシナリオでは、大きなモデルからの埋め込みは、対応するノードにのみ接続された追加ノードを表す。 提案手法は,New York Bike データセットによる予測精度の大幅な向上を示す。

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