Word2vecによる土質名と試験条件を活用したANNによる地盤定数の推定
キーワード:
Generative AI,
ANN, Natural language processing,
soi database,
internal friction angle,
decision making
2024 年 5 巻 3 号 p. 53-60
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2024 年 5 巻 3 号 p. 53-60
地盤データベースの利活用において，人工知能を適用することは得策である．人工知能をどのように学習させていくかを探求することも重要である．一般的な方法としては，データ量を増やすことである．しかしながら，目的変数として推定したいデータを収集することは容易ではない．一方，テキスト情報を活用するアイデアは，データ量を増大させることに寄与する．テキストの活用には「one-hot 表現」と「分散表現」がある．そこで本論文では，地盤データベースから説明変数として，深度，間隙率，含水比は生データとし，土質名は「分散表現」を活用し，試験条件（UU試験，CU試験，C̅U̅試験，CD 試験）には「one-hot 表現」を適用し，目的変数となる三軸圧縮試験による内部摩擦角の推定を試みた．その結果，0.953の相関係数を示した．
