[1B]LLMを用いた評価

10:50 〜 11:15

[1B-03] 大規模言語モデルにより生成されたテキスト属性を考慮したサプライチェーンネットワークの分析と予測

*佐藤 亮太¹、江口 浩二¹、水野 貴之²、高須 淳宏² (1. 広島大学、2. 国立情報学研究所)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

大規模言語モデル、サプライチェーン、グラフ埋め込み

本研究では，サプライチェーンデータをネットワークとみなし，取引の一連の流れの特徴情報を保持した埋め込み表現の獲得と取引予測などへの応用を目的とする．そこで，サプライチェーン上の商取引において，企業と，企業間の商取引がもつ様々な情報が，より良い埋め込み表現を獲得するために有用な属性情報であると考え，これらの情報を用いたサプライチェーンネットワーク埋め込みを提案する．その中でも，特に豊富な取引情報をもっているテキスト属性（取引の内容など）に注目し，大規模言語モデルとネットワーク埋め込みを統合した手法による言語情報とネットワーク情報の両面を考慮した埋め込み表現の獲得とそれを用いた取引予測の実現を目指す．