Thatplanner: Большая языковая модель для индивидуализированных публичных транзитных рейсов

arXiv:2606.15315v3 Вид уведомления: заменить резюме: индивидуализированная маршрутизация общественного транзита в системах публичного транспорта по-прежнему сопряжена с трудностями, обусловленными сложностью улавливания и интеграции различных предпочтений пользователей в алгоритмы маршрутов. В настоящем документе представлена новая основа " Чатпланнер &qt; , которая позволяет использовать модели большого языка (МЖЛ) для создания возможностей с учетом преференций в общественном транзитном сообщении. Наш подход предусматривает использование усовершенствованных МЛМ с перезаключенным поколением (RAG) для извлечения параметров маршрутизации и толкования высказываемых в разговоре предпочтений из вопросов, касающихся естественного языка, как баллов преференций, а затем интегрирование этих преференций в объективную функцию алгоритма маршрута общественного транспорта. В рамках этого исследования разрабатываются наборы данных о преференциях, включающие восемь персонажей и пять контекстов для установления стандартов балльности как в целях уточнения, так и в отношении РАГ. В ходе этой работы было проведено четыре эксперимента по проверке осуществимости решений, сбору информации о маршрутах и предпочтениям, определению решения q