将来事象予見型の新しい被害予測技術「リアルタイム物理・社会現象予測AI」の開発

开发预测未来事件的新型损害预测技术“实时物理和社会现象预测AI”

基本信息

批准号：
20H02410
负责人：
廣井悠
金额：
$ 11.07万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，災害対応のDX化と新たな防災教育技術の構築を目指して、災害に関する記述から機械的に因果を抜き出して災害連関図を作成する方法論を確立する．昨年度までは，これまでの災害教訓から得られる膨大な災害事象の網羅的な因果データベースを機械学習を用いて構築し，それを利用して近い将来に起こりうる災害事象をリアルタイムで抽出するものであり（イベントツリー・タイムラインの形），災害発生直後に，定性的ではありながらも，近い将来を予測可能とする目的で開発を進めている．今年度は昨年度の朝日新聞データのみならず，年次を10年まで拡張し，様々な新聞記事を対象として災害間比較を行った．たとえば、河北新報における台風19号の新聞記事については，精度判定には全体の約5%のテストデータを用い，その結果として，利用した新聞記事の文章数59,537センテンスのうち，因果関係がありそうな文章候補が12,802センテンス見つかった（うち6,406文が手がかり表現による因果文候補，6,396文が継起因果表現による因果文候補）．これを用いて因果関係を抽出したところ，抽出された因果関係は3,512となった．この結果，災害の規模が小さいと、災害の大きさが小さいと因果ツリーの抜き出しが少ないことが分かった．今後はワークショップを行うことで，因果データベースを拡充する予定である．また今年度は，発生する事象に重みをつけ，ネットワークの頑健性等を量的に評価することで因果関係を断ち切る効率的な意思決定として重要なChainの切り方を考察した．

在本研究中，我们将建立一种方法，从灾害描述中机械地提取因果关系并创建灾害关联图，以实现远程灾害响应并构建新的防灾教育技术。直到去年，我们利用机器学习从过去的灾难教训中获得了巨大灾难事件的综合因果数据库，并用它来实时提取近期可能发生的灾难事件（以事件的形式）。树/时间线），我们目前正在开发它，以便能够在灾难发生后立即预测不久的将来，尽管是定性的。今年，我们不仅使用了去年《朝日新闻》的数据，还把年份延长到了10年，并对比了各种报纸文章，对灾难进行了比较。例如，《河北新报》关于19号台风的报纸文章，大约使用了5%的测试数据来判断准确性，结果，在报纸文章中使用的59,537个句子中，似乎有我们发现了 12,802 个候选句子（其中 6,406 个句子是基于线索表达的因果句子候选，6,396 个句子是基于连续因果表达的因果句子候选）。当我们使用它提取因果关系时，提取的因果关系数量为 3,512 个。结果，我们发现当灾难规模较小时，提取的因果树较少。未来，我们计划通过举办研讨会来扩大因果数据库。此外，今年我们还考虑了如何通过对发生的事件进行加权并定量评估网络的稳健性来切断链条，这对于高效决策非常重要。