論文の概要: VTS-LLM: Domain-Adaptive LLM Agent for Enhancing Awareness in Vessel Traffic Services through Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00989v1
• Date: Fri, 02 May 2025 04:27:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.902146
• Title: VTS-LLM: Domain-Adaptive LLM Agent for Enhancing Awareness in Vessel Traffic Services through Natural Language
• Title（参考訳）: VTS-LLM:自然言語による船舶交通サービスにおける認識向上のためのドメイン適応型LLMエージェント
• Authors: Sijin Sun, Liangbin Zhao, Ming Deng, Xiuju Fu,
• Abstract要約: 船舶交通サービス(VTS)は、リアルタイム交通管理を通じて海上安全と規制コンプライアンスに不可欠である。 既存のシステムは推論と人間の相互作用の限界に直面している。 VTS操作における対話型意思決定支援のためのドメインベースエージェントを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.66318313918639
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vessel Traffic Services (VTS) are essential for maritime safety and regulatory compliance through real-time traffic management. However, with increasing traffic complexity and the prevalence of heterogeneous, multimodal data, existing VTS systems face limitations in spatiotemporal reasoning and intuitive human interaction. In this work, we propose VTS-LLM Agent, the first domain-adaptive large LLM agent tailored for interactive decision support in VTS operations. We formalize risk-prone vessel identification as a knowledge-augmented Text-to-SQL task, combining structured vessel databases with external maritime knowledge. To support this, we construct a curated benchmark dataset consisting of a custom schema, domain-specific corpus, and a query-SQL test set in multiple linguistic styles. Our framework incorporates NER-based relational reasoning, agent-based domain knowledge injection, semantic algebra intermediate representation, and query rethink mechanisms to enhance domain grounding and context-aware understanding. Experimental results show that VTS-LLM outperforms both general-purpose and SQL-focused baselines under command-style, operational-style, and formal natural language queries, respectively. Moreover, our analysis provides the first empirical evidence that linguistic style variation introduces systematic performance challenges in Text-to-SQL modeling. This work lays the foundation for natural language interfaces in vessel traffic services and opens new opportunities for proactive, LLM-driven maritime real-time traffic management.
• Abstract（参考訳）: 船舶交通サービス(VTS)は、リアルタイム交通管理を通じて海上安全と規制コンプライアンスに不可欠である。 しかし、トラフィックの複雑さが増大し、異質なマルチモーダルデータの普及に伴い、既存のVTSシステムは時空間的推論と直感的な人間の相互作用の制限に直面している。 本稿では,VTS操作における対話型意思決定支援に適したドメイン適応型大規模LLMエージェントであるVTS-LLM Agentを提案する。 我々は、構造化された船舶データベースと外部海洋知識を組み合わせた知識強化型テキスト・トゥ・SQLタスクとしてリスク要因容器識別を定式化する。 これをサポートするために、カスタムスキーマ、ドメイン固有のコーパス、複数の言語スタイルでクエリ-SQLテストセットからなるキュレートされたベンチマークデータセットを構築した。 我々のフレームワークは, NERに基づく関係推論, エージェントベースのドメイン知識注入, セマンティック代数中間表現, および, ドメイン基盤とコンテキスト認識の理解を強化するためのクエリ再考機構を取り入れている。 実験結果から,VTS-LLMはコマンドスタイル,操作スタイル,形式的な自然言語クエリにおいて,汎用とSQLを重視したベースラインをそれぞれ上回ることがわかった。 さらに,本分析は,言語スタイルの変化がテキストからSQLへのモデリングにおいて,体系的なパフォーマンス課題をもたらすという,最初の実証的証拠を提供する。 この研究は、船舶交通サービスにおける自然言語インターフェースの基礎を築き、積極的にLLM駆動の海上交通管理のための新たな機会を開く。

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