論文の概要: LLM-Guided Exemplar Selection for Few-Shot Wearable-Sensor Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22385v1
• Date: Fri, 26 Dec 2025 21:03:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.022062
• Title: LLM-Guided Exemplar Selection for Few-Shot Wearable-Sensor Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: LLMを用いたウェアラブル・センサ・ヒューマン・アクティビティ認識のための経験的選択法
• Authors: Elsen Ronando, Sozo Inoue,
• Abstract要約: 我々は,現在最先端のHAR(Human Activity Recognition)手法における鍵となる限界に対処するために,LLM-Guided Exemplar Selectionフレームワークを提案する。 提案手法は, 特徴量, クラス間コンフューザビリティ, および既定予算乗算器をキャプチャする, LLM 生成した知識による意味推論を取り入れた手法である。 このフレームワークは88.78%のマクロF1スコアを達成し、ランダムサンプリング、ハーディング、および$k$-centerのような古典的なアプローチより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.575769267908841
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose an LLM-Guided Exemplar Selection framework to address a key limitation in state-of-the-art Human Activity Recognition (HAR) methods: their reliance on large labeled datasets and purely geometric exemplar selection, which often fail to distinguish similar weara-ble sensor activities such as walking, walking upstairs, and walking downstairs. Our method incorporates semantic reasoning via an LLM-generated knowledge prior that captures feature importance, inter-class confusability, and exemplar budget multipliers, and uses it to guide exemplar scoring and selection. These priors are combined with margin-based validation cues, PageRank centrality, hubness penalization, and facility-location optimization to obtain a compact and informative set of exemplars. Evaluated on the UCI-HAR dataset under strict few-shot conditions, the framework achieves a macro F1-score of 88.78%, outperforming classical approaches such as random sampling, herding, and $k$-center. The results show that LLM-derived semantic priors, when integrated with structural and geometric cues, provide a stronger foundation for selecting representative sensor exemplars in few-shot wearable-sensor HAR.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LLM-Guided Exemplar Selectionフレームワークを提案する。従来のHAR(Human Activity Recognition)手法では,大きなラベル付きデータセットと純粋に幾何学的な経験的選択に依存しているため,歩行や上層歩行,階下歩行といった,同様のワイラブルなセンサアクティビティを区別できないことが多い。 提案手法では, 特徴量, クラス間コンフューザビリティ, および既定予算乗算器を抽出し, 従来のスコアリングと選択のガイドとして活用する。 これらの先行は、マージンベースの検証キュー、PageRankの中央性、ハブ性ペナリゼーション、施設位置最適化と組み合わせて、コンパクトで情報に富んだ例の集合を得る。 UCI-HARデータセットを厳密ないくつかの条件下で評価し、このフレームワークは88.78%のマクロF1スコアを達成し、ランダムサンプリング、ハーディング、および$k$-centerのような古典的なアプローチより優れている。 以上の結果から,LLM由来のセマンティックプリエントは,構造的および幾何学的手がかりと統合された場合,数発のウェアラブルセンサHARにおいて,代表的なセンサを選択可能な基盤となることが示唆された。

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