ペースの速い都市生活では、完璧な街歩きを計画するのは多くの場合、時間と労力がかかります。情報を収集し、アトラクションを選択し、ルートを計画し、個人の好みを考慮する必要があります。しかし、香港大学、上海交通大学、MIT、香港理工大学の研究者が協力して、このプロセスを簡素化し、都市探索旅行をより簡単かつ便利にする ItiNera と呼ばれるシステムを開発しました。 ItiNera は、自然言語によるユーザーのリクエストに基づいてパーソナライズされた旅程を生成できる、オープンドメインの都市旅程計画システムです。
ItiNera は、自然言語で記述されたユーザーのリクエストに基づいて、パーソナライズされた旅程を直接生成できるオープン ドメイン都市旅程計画 (OUIP) システムです。従来の旅程計画と比較して、ItiNera は特定の分野に制限されず、ユーザーのパーソナライズされたニーズにより詳細に応えることができます。
ItiNera システムの中核は、空間最適化と大規模言語モデル (LLM) を組み合わせて、カスタマイズされたサービスを提供することです。システムは、LLM ベースのパイプラインを通じて POI 機能を抽出および更新し、ユーザー所有のパーソナライズされた POI データベースを作成します。ユーザーのリクエストごとに、ItiNera は LLM を使用して埋め込みベースのモジュールと連携してユーザーの POI データベースから候補 POI を取得し、次に空間最適化モジュールを使用してこれらの POI を並べ替え、最後に LLM がパーソナライズされた空間的に一貫した旅程を慎重に作成します。
研究者らは、複数のデータセットに対して ItiNera に関する広範な実験を実施し、オンラインで主観的な評価を実施しました。結果は、ItiNera が既存の LLM ベースのソリューションと比較して、より応答性が高く、空間的に一貫した旅程を提供できることを示しています。さらに、ItiNera は、TuTu オンライン旅行サービスに導入されてから、市内旅行計画サービスを利用するように何千人ものユーザーを魅了しました。
ItiNera のアプリは、街歩きの効率的な計画ツールを提供するだけでなく、旅行者に街を探索する新しい方法も提供します。ユーザーの特定のニーズやライフスタイルに基づいて、パーソナライズされた詳細な旅行体験を生成し、旅行者の都市探索体験を大幅に豊かにすることができます。
ItiNera システムの研究結果は公開されており、研究チームは、このシステムが複雑な都市問題を解決するために LLM を使用するさらなる研究を促すことを期待しています。オープンソースを通じて、より多くの研究者や開発者がこのテクノロジーの最適化と革新に参加できるようになります。
論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2402.07204
ItiNera は、大規模な言語モデルと空間最適化テクノロジーを組み合わせることで、パーソナライズされた効率的な都市歩行計画サービスをユーザーに提供し、旅行体験を向上させ、将来の都市計画研究に新しい方向性を提供します。また、そのオープンソースの性質により、より多くの研究者が参加し、この技術の進歩と開発を共同で促進することが奨励されています。