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[2H5-OS-8a-02] 自己回帰型言語モデルによる個人の移動軌跡の生成
キーワード：個人の移動軌跡、軌跡生成、移動モデル、GPT-2
2022年8月に浦安市を通過した延べ約68万台のスマートフォンの位置情報の履歴から，移動時間と移動場所を，自己回帰型言語モデルの１つであるGPT-2に入力することで，個人の日中の移動軌跡の事前学習モデルを構築する．さらに，各日の天候や新型コロナウイルス新規感染者数の環境状況と，各スマートフォンの保有者の属性情報とを追加学習する．学習時において，数値の情報は，ユニークな文字の組み合わせに変換する．このような変換を導入することで，地理情報を用いなくても，高精度の個人の移動軌跡が生成できることを示す．
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