論文の概要: Enhancing Travel Choice Modeling with Large Language Models: A Prompt-Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13558v2
• Date: Sat, 22 Jun 2024 14:44:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 13:26:35.291410
• Title: Enhancing Travel Choice Modeling with Large Language Models: A Prompt-Learning Approach
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる旅行選択モデルの実現--Prompt-Learningアプローチ
• Authors: Xuehao Zhai, Hanlin Tian, Lintong Li, Tianyu Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,予測精度を大幅に向上させ,個々の予測に対して明確な説明を提供する,プロンプト学習に基づく大規模言語モデル(LLM)フレームワークを提案する。 スイスで収集されたLondon Passenger Mode Choice(LPMC)とOptima-Mode(Optima-Mode)の2つの選択肢データセットを用いて,フレームワークの有効性を検証した。 その結果,LLMは人々の選択を予測する上で,最先端のディープラーニング手法や個別選択モデルよりも優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.913791588789051
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Travel choice analysis is crucial for understanding individual travel behavior to develop appropriate transport policies and recommendation systems in Intelligent Transportation Systems (ITS). Despite extensive research, this domain faces two critical challenges: a) modeling with limited survey data, and b) simultaneously achieving high model explainability and accuracy. In this paper, we introduce a novel prompt-learning-based Large Language Model(LLM) framework that significantly improves prediction accuracy and provides explicit explanations for individual predictions. This framework involves three main steps: transforming input variables into textual form; building of demonstrations similar to the object, and applying these to a well-trained LLM. We tested the framework's efficacy using two widely used choice datasets: London Passenger Mode Choice (LPMC) and Optima-Mode collected in Switzerland. The results indicate that the LLM significantly outperforms state-of-the-art deep learning methods and discrete choice models in predicting people's choices. Additionally, we present a case of explanation illustrating how the LLM framework generates understandable and explicit explanations at the individual level.
• Abstract（参考訳）: 旅行選択分析は、知的交通システム(ITS)における適切な交通政策とレコメンデーションシステムを開発するために、個々の旅行行動を理解するために不可欠である。 広範な研究にもかかわらず、この領域は2つの重要な課題に直面している。 イ 限られた調査データによるモデリング及び ロ 高いモデル説明可能性及び精度を同時に達成すること。 本稿では,予測精度を大幅に向上させ,個々の予測に対して明確な説明を提供する,プロンプト学習に基づく大規模言語モデル(LLM)フレームワークを提案する。 このフレームワークには、入力変数をテキスト形式に変換すること、オブジェクトに似たデモを構築すること、これらを十分に訓練されたLLMに適用すること、の3つの主要なステップが含まれている。 スイスで収集されたLondon Passenger Mode Choice(LPMC)とOptima-Mode(Optima-Mode)の2つの選択肢データセットを用いて,フレームワークの有効性を検証した。 その結果,LLMは人々の選択を予測する上で,最先端のディープラーニング手法や個別選択モデルよりも優れていたことが示唆された。 さらに,LLMフレームワークが個々のレベルで理解し易く明示的な説明を生成する方法について解説する。

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