Prompt Mining for Language-based Human Mobility Forecasting
作者: Hao Xue, Tianye Tang, Ali Payani, Flora D. Salim
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-03-06
💡 一句话要点
提出一种新框架以优化基于语言的人类移动预测
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人类移动预测 语言模型 提示挖掘 信息熵 思维链机制 数据驱动 智能交通
📋 核心要点
- 现有方法依赖固定模板进行数值到语言的转换，限制了预测能力。
- 本文提出的框架通过提示挖掘探索多样化的提示设计策略，提升预测效果。
- 实验结果显示，生成的提示在真实数据集上表现优越，验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型的进步，基于语言的预测方法逐渐成为预测人类移动模式的一种创新手段。该方法的核心思想是通过提示将原始的数值移动数据转化为自然语言句子，从而利用语言模型生成未来观察的描述。然而，现有研究仅采用固定的手动设计模板进行转换，这限制了语言模型的预测能力。本文提出了一种新颖的提示挖掘框架，旨在探索多样化的提示设计策略。该框架包括基于提示信息熵的提示生成阶段和集成思维链机制的提示优化阶段。实验结果表明，生成的提示在实际大规模数据上的表现优于现有方法，提示优化过程也显示出有效性。我们的研究为进一步推动基于语言的移动预测提供了有前景的方向。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决基于语言的人类移动预测中，现有方法依赖固定模板的局限性，导致预测性能受限的问题。
核心思路：通过提示挖掘，探索多样化的提示设计策略，利用信息熵生成和优化提示，以提升语言模型的预测能力。
技术框架：整体框架包括两个主要阶段：提示生成阶段，基于信息熵生成多样化的提示；提示优化阶段，结合思维链机制对生成的提示进行精炼和优化。
关键创新：最重要的创新在于提出了提示挖掘的框架，突破了传统固定模板的限制，允许更灵活和有效的提示设计。
关键设计：在提示生成阶段，使用信息熵作为生成提示的依据；在提示优化阶段，集成思维链机制以增强提示的表达能力和预测准确性。具体参数设置和损失函数的选择将在实验部分详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于提示挖掘生成的提示在真实大规模数据集上的预测性能显著优于传统固定模板方法，提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。提示优化过程的有效性也得到了验证，显示出该方法的实用价值。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能交通、城市规划和人群行为分析等。通过优化人类移动预测，可以为交通管理和资源分配提供更精准的决策支持，进而提升城市运行效率和居民生活质量。未来，该方法可能在更广泛的社会科学和经济学研究中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
With the advancement of large language models, language-based forecasting has recently emerged as an innovative approach for predicting human mobility patterns. The core idea is to use prompts to transform the raw mobility data given as numerical values into natural language sentences so that the language models can be leveraged to generate the description for future observations. However, previous studies have only employed fixed and manually designed templates to transform numerical values into sentences. Since the forecasting performance of language models heavily relies on prompts, using fixed templates for prompting may limit the forecasting capability of language models. In this paper, we propose a novel framework for prompt mining in language-based mobility forecasting, aiming to explore diverse prompt design strategies. Specifically, the framework includes a prompt generation stage based on the information entropy of prompts and a prompt refinement stage to integrate mechanisms such as the chain of thought. Experimental results on real-world large-scale data demonstrate the superiority of generated prompts from our prompt mining pipeline. Additionally, the comparison of different prompt variants shows that the proposed prompt refinement process is effective. Our study presents a promising direction for further advancing language-based mobility forecasting.