from NatureAsia
デンマークの国民登録簿に記録されたデータを用いて、機械学習のアプローチにより人生の軌跡を予測するモデル「life2vec」が開発されました。このモデルは、人間の一生に関わる要素（教育、健康、収入、職業、その他のライフイベント）を考慮し、言語処理技術を応用して人生を表現します。
このモデルは、言語モデルが単語間の関係を捉えるのと同様に、ライフイベントの語彙を生成し、個人の一生をコンパクトなベクトル表現で符号化します。このモデルは、早期死亡率や性格のニュアンスを予測する能力が最新モデルやベースラインモデルよりも高いことが実証されました。
この研究は、社会転帰と健康転帰の関連性を表現することで、人生の転帰を正確に予測できることを示していますが、個人の権利を保護する規制の下でのみ現実世界に適用されるべきものとされています。
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