人工知能を用いたソーシャルメディアに関する地滑り報告を検出するための実時間システム【JST・京大機械翻訳】

Ofli Ferda; Qazi Umair; Imran Muhammad; Roch Julien; Pennington Catherine; Banks Vanessa; Bossu Remy

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213816413530 整理番号：22P0290087

人工知能を用いたソーシャルメディアに関する地滑り報告を検出するための実時間システム【JST・京大機械翻訳】

A Real-time System for Detecting Landslide Reports on Social Media using Artificial Intelligence

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発行年： 2022年02月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文では,最先端の人工知能技術を用いて自動的に地滑り関連情報を同定するために,リアルタイムでソーシャルメディアデータを利用するオンラインシステムを提案した。設計したシステムは,(i)複製と無関係なコンテンツを除去することによって,情報過負荷を減らすことができて,(ii)地滑り画像を同定して,(iii)画像のジオロケーションを推論して,(iv)情報共有のユーザタイプ(組織または人)を分類する。システムは,https://landslide aidr.qcri.org/landslide_system.phpでオンラインで2020年2月に展開され,ライブ・ツイッターデータストリームを監視し,その後,英国の地質調査やヨーロッパ地中海地震学センターのようなパートナーに時間クリティカルな情報を提供するため,連続的に運転されている。著者らは,このシステムが,緊急応答と意思決定を容易にするために,更なる研究のためにグローバル地滑りデータの収穫に貢献して,グローバル地滑り地図をサポートすることができることを信用した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

その他の情報処理 , 人工知能

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