[2T1-OS-23] 社会科学・人文科学分野の行動インサイトを活用した機械学習と最適化

[2T1-OS-23-03] 大規模言語モデルを用いたクマ類による人身被害予測

〇中許 眞¹、深澤 佑介¹ (1. 上智大学大学院)

キーワード：大規模言語モデル、クマ類による人身被害、BERT、機械学習

本研究では、大規模自然言語モデルを用いてクマ類と遭遇したときの状況から最終的に判明する被害の程度を予測する手法を提案する。クマ類と遭遇したときの状況として、日時・被害発生場所・被害者の性別・被害者の年齢・クマ類と遭遇時の人数・被害発生状況を結合したテキストデータを準備する。さらに、クマ類による人身被害に関する過去の知見のテキスト化を行った。ラベルとして、死亡、重傷、軽傷、目撃の4つのラベルを準備する。ラベル付きの人身被害発生状況を学習データとして日本語BERTのファインチューニングを行った。2021年～2023年の北海道及び本州の一部地域のクマ類による人身被害データで検証を行い、機械学習手法に比べて、提案手法の精度向上を確認した。