論文の概要: GeoSEE: Regional Socio-Economic Estimation With a Large Language Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09799v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 07:50:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 14:34:29.482329
- Title: GeoSEE: Regional Socio-Economic Estimation With a Large Language Model
- Title（参考訳）: GeoSEE:大規模言語モデルによる地域社会経済評価
- Authors: Sungwon Han, Donghyun Ahn, Seungeon Lee, Minhyuk Song, Sungwon Park, Sangyoon Park, Jihee Kim, Meeyoung Cha,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いた統合パイプラインを用いて,様々な社会経済指標を推定できるGeoSEEを提案する。
システムは、自然言語ベースのテキストフォーマットで選択したモジュールの結果を集約した後、コンテキスト内学習を通じてターゲットインジケータを算出する。
本手法は、教師なしコンテキストとローショットコンテキストの両方において、他の予測モデルよりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.31652821477571
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Moving beyond traditional surveys, combining heterogeneous data sources with AI-driven inference models brings new opportunities to measure socio-economic conditions, such as poverty and population, over expansive geographic areas. The current research presents GeoSEE, a method that can estimate various socio-economic indicators using a unified pipeline powered by a large language model (LLM). Presented with a diverse set of information modules, including those pre-constructed from satellite imagery, GeoSEE selects which modules to use in estimation, for each indicator and country. This selection is guided by the LLM's prior socio-geographic knowledge, which functions similarly to the insights of a domain expert. The system then computes target indicators via in-context learning after aggregating results from selected modules in the format of natural language-based texts. Comprehensive evaluation across countries at various stages of development reveals that our method outperforms other predictive models in both unsupervised and low-shot contexts. This reliable performance under data-scarce setting in under-developed or developing countries, combined with its cost-effectiveness, underscores its potential to continuously support and monitor the progress of Sustainable Development Goals, such as poverty alleviation and equitable growth, on a global scale.
- Abstract（参考訳）: 従来の調査を超えて、異種データソースとAI駆動推論モデルを組み合わせることで、貧困や人口といった社会経済的条件を拡大する地域を超えて測定する新たな機会がもたらされる。
本研究は,大規模言語モデル(LLM)を用いた統合パイプラインを用いて,様々な社会経済指標を推定する手法であるGeoSEEを提案する。
衛星画像から予め構築されたモジュールを含む多様な情報モジュールが提示され、GeoSEEは各指標と国ごとにどのモジュールを推定に使用するかを選択する。
この選択は、LLMの以前の社会地理学的知識によって導かれる。
システムは、自然言語ベースのテキストフォーマットで選択したモジュールの結果を集約した後、コンテキスト内学習を通じてターゲットインジケータを算出する。
様々な開発段階における包括的評価は、我々の手法が教師なし・低ショット両方の文脈において、他の予測モデルよりも優れていることを示している。
未開発または発展途上国におけるデータ・スカース・セッティングにおける信頼性の高いパフォーマンスは、コスト効率と相まって、世界規模で貧困緩和や平等成長といった持続可能な開発目標の進捗を継続的に支援し、監視する可能性を示している。
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