論文の概要: SHIELD: LLM-Driven Schema Induction for Predictive Analytics in EV Battery Supply Chain Disruptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05357v2
• Date: Mon, 21 Oct 2024 21:17:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 12:00:35.993412
• Title: SHIELD: LLM-Driven Schema Induction for Predictive Analytics in EV Battery Supply Chain Disruptions
• Title（参考訳）: ShiELD: 電気自動車のバッテリサプライチェーン破壊における予測分析のためのLCM駆動型スキーマ誘導
• Authors: Zhi-Qi Cheng, Yifei Dong, Aike Shi, Wei Liu, Yuzhi Hu, Jason O'Connor, Alexander G. Hauptmann, Kate S. Whitefoot,
• Abstract要約: ShiELDは、大型言語モデル(LLM)とEVバッテリサプライチェーンリスクアセスメントのためのドメインの専門知識を組み合わせたものだ。 365の資料(2022-2023)から12,070段落を評価したところ、ShiELDは破壊予測においてベースラインGCNとLLM+prompt法より優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.90276059116822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The electric vehicle (EV) battery supply chain's vulnerability to disruptions necessitates advanced predictive analytics. We present SHIELD (Schema-based Hierarchical Induction for EV supply chain Disruption), a system integrating Large Language Models (LLMs) with domain expertise for EV battery supply chain risk assessment. SHIELD combines: (1) LLM-driven schema learning to construct a comprehensive knowledge library, (2) a disruption analysis system utilizing fine-tuned language models for event extraction, multi-dimensional similarity matching for schema matching, and Graph Convolutional Networks (GCNs) with logical constraints for prediction, and (3) an interactive interface for visualizing results and incorporating expert feedback to enhance decision-making. Evaluated on 12,070 paragraphs from 365 sources (2022-2023), SHIELD outperforms baseline GCNs and LLM+prompt methods (e.g., GPT-4o) in disruption prediction. These results demonstrate SHIELD's effectiveness in combining LLM capabilities with domain expertise for enhanced supply chain risk assessment.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)バッテリーサプライチェーンの破壊に対する脆弱性は、高度な予測分析を必要とする。 本稿では,大言語モデル(LLM)とEVバッテリサプライチェーンリスク評価分野の専門知識を統合するシステムであるShiELD(Schema-based Hierarchical induction for EV supply chain Disruption)を紹介する。 ShiELD は,(1) 総合的な知識ライブラリを構築するための LLM 駆動型スキーマ学習,(2) イベント抽出のための微調整言語モデル,スキーママッチングのための多次元類似性マッチング,およびグラフ畳み込みネットワーク(GCN) を論理的制約付きで組み合わせ,(3) 結果を可視化し,専門家のフィードバックを取り入れて意思決定を強化する,インタラクティブなインタフェースを備える。 365の資料(2022-2023)から12,070段落を評価したところ、ShiELDは破壊予測においてベースラインGCNとLLM+prompt法(例:GPT-4o)より優れていた。 これらの結果は,LLM能力とドメイン知識を併用したサプライチェーンリスク評価の有効性を示すものである。

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