大規模言語処理モデルで読み解く江戸時代の気象場
地球温暖化に伴う極端気象の将来予測の信頼性向上には、過去の極端現象を検証できる長期データが不可欠である。しかし、日本の測器観測は過去百年程度に限られる。一方、江戸期を中心に残る膨大な日記には、日々の天気に関する記述が含まれ、高時間解像度の気象復元に有用である。本研究では、LLMにより日記記録から気象語・程度語等を抽出して定量化し、d4PD…
株式会社エクスブリッジ
株式会社エクスブリッジ
論文トラッカー｜東海・関東の大学の研究者
千葉大学 科研費の研究 1件（生成AIと行政DX）
地球温暖化に伴う極端気象の将来予測の信頼性向上には、過去の極端現象を検証できる長期データが不可欠である。しかし、日本の測器観測は過去百年程度に限られる。一方、江戸期を中心に残る膨大な日記には、日々の天気に関する記述が含まれ、高時間解像度の気象復元に有用である。本研究では、LLMにより日記記録から気象語・程度語等を抽出して定量化し、d4PD…
研究者の情報：CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典：CiNii Research・KAKEN（国立情報学研究所）、国会会議録検索システム（国立国会図書館）。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。
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