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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-10-11 13:30 旅行活動ツイートのインスタンス的可視化のためのVLMによるImage-to-Textを用いた機械分類の精度比較 ○藤大友都・服部 峻・砂山 渡（滋賀県立大）  IN2024-53 |
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| 抄録 | （和） | 旅行活動データ利活用の一つとして可視化が考えられ，新たな旅行先の決定や旅行需要の発見に寄与すると考えるが，SNS のデータは膨大で，旅行以外にも多種多様な情報が含まれる．これまでの我々の研究では，SNSから旅行活動データを網羅的に収集するため，投稿データの本文テキストのみを用いて，機械学習で旅行活動か否かを判定する手法の精度比較を行って来た．一方で，旅行活動データにおいては，本文テキストだけでなく，その旅行先での写真も添付されている場合もあり，重要な構成要素である．そこで本稿では，本文テキストに加え，Vision-Languageモデルにより投稿に紐づく画像をテキストデータに変換したものも活用して，機械学習で旅行活動か否かを分類する． |
| （英） | One potential application of travel activity data is visualization, which can aid in the decision-making process for new travel destinations and the identification of travel demand. However, social media data is vast and contains a wide variety of information, not solely related to travel activity. In our previous research, we focused on comprehensively collecting travel activity data from social media and compared the accuracy of machine learning methods for determining whether a post pertains to travel activity or not, using only the post's text. However, in the context of travel activity data, posts often include not only text but also photos at the travel destinations, which are important components. In this paper, we classify whether a post is related to travel activity by utilizing both the post's text and text data converted from the post's images based on a Vision-Language Model (VLM). | |
| キーワード | （和） | 分類 / SNS分析 / Image-to-Text / 観光 / 可視化 / / / |
| （英） | Classification / SNS Analysis / Image-to-Text / Tourism / Visualization / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 199, IN2024-53, pp. 60-64, 2024年10月. | |
| 資料番号 | IN2024-53 | |
| 発行日 | 2024-10-03 (IN) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2024-53 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICTSSL IEE-SMF IN NWS |
| 開催期間 | 2024-10-10 - 2024-10-11 |
| 開催地（和） | 県立広島大学サテライトキャンパスひろしま |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | デジタルトランスフォーメーション、IoT、ロボティクス、ネットワークドコントロールシステム、遠隔監視・制御・操縦、災害対策・障害対策、BCP・レジリエンス、カーボンニュートラル、変動再生可能エネルギー、電力システム、需要家資源（ローカルフレキシビィティ）、アグリゲータ・VPP、電力/情報通信プラットフォーム、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2024-10-ICTSSL-SMF-IN-NWS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 旅行活動ツイートのインスタンス的可視化のためのVLMによるImage-to-Textを用いた機械分類の精度比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of Effects of VLM-based Image-to-Text on Machine Classifications for Visualizing Tourism Tweets as Instances |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分類 / Classification |
| キーワード(2)（和/英） | SNS分析 / SNS Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | Image-to-Text / Image-to-Text |
| キーワード(4)（和/英） | 観光 / Tourism |
| キーワード(5)（和/英） | 可視化 / Visualization |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤大 友都 / Yuto Fujidai / フジダイ ユウト |
| 第1著者 所属（和/英） | 滋賀県立大学 (略称： 滋賀県立大) THE UNIVERSITY OF SHIGA PREFECTURE (略称： THE UNIVERSITY OF SHIGA PREFECTURE) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 服部 峻 / Shun Hattori / ハットリ シュン |
| 第2著者 所属（和/英） | 滋賀県立大学 (略称： 滋賀県立大) THE UNIVERSITY OF SHIGA PREFECTURE (略称： THE UNIVERSITY OF SHIGA PREFECTURE) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 砂山 渡 / Wataru Sunayama / スナヤマ ワタル |
| 第3著者 所属（和/英） | 滋賀県立大学 (略称： 滋賀県立大) THE UNIVERSITY OF SHIGA PREFECTURE (略称： THE UNIVERSITY OF SHIGA PREFECTURE) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-10-11 13:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2024-53 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.199 |
| ページ範囲 | pp.60-64 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-10-03 (IN) |
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