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J-GLOBAL ID：201702251331821048   整理番号：17A1253711

畳込みニューラルネットワークと社会的データを用いたリアルタイム地震検出【Powered by NICT】

Real-Time Earthquake Detection Using Convolutional Neural Network and Social Data

著者 (4件)： Nguyen Van Quan ,  Yang Hyung-Jeong ,  Kim Kyungbaek ,  Oh A-Ran
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BigMM  ページ： 154-157  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ツイッターは,ユーザが言及した有用な情報を調べるために潜在的なデータ源となっている。例えば,地震に関連したツイッターのツイートは,人道的機関による時間的発生と同様に位置情報を検出するために利用されるであろう。,与えられたイベントのタイムリーな発生を検出するための有益なツイートと実時間事象検出アルゴリズムを決定するための畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく方法を提案した。本研究では,クラウドソーシングにより標識された過去の地震に関連したツイートから訓練されたCNNモデルは関連ツイートは有益である地震キーワードを予測するための分類器として,役割を果たしている。これら有益なツイートは時間検出相の入力ストリーミングデータと考えられている。耐性のレベルで起こり,政府の公式災害ウェブサイトから発表より早く確実後CNNモジュールを用いたこのシステムは,地震を検出することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *畳込み ,  モデル ,  *ニューラルネットワーク ,  位置情報 ,  キーワード ,  *地震
準シソーラス用語： Webサイト ,  ストリーミングデータ ,  クラウドソーシング ,  検出アルゴリズム ,  ツイッター ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  社会 ,  リアルタイム ,  地震検出