モデリングを超えて:効率的な環境政策分析のためのNLPパイプライン【JST・京大機械翻訳】

Planas Jordi; Firebanks-Quevedo Daniel; Naydenova Galina; Sharma Ramansh; Taylor Cristina; Buckingham Kathleen; Fang Rong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220159238541 整理番号：22P0276265

モデリングを超えて:効率的な環境政策分析のためのNLPパイプライン【JST・京大機械翻訳】

Beyond modeling: NLP Pipeline for efficient environmental policy analysis

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (7件)： , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月08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)

生態系回復に関するUN Decadeに入っているので,森林と景観回復のための効果的なインセンティブ構造を作成することは,より重要ではない。政策決定者は,経済と財政的インセンティブを正しい場所にシフトさせるために,修復に関与する関係者と規則を理解する政策決定者にとって必要である。古典的政策分析は,資源集約的で,複雑で,包括的な中心情報源を欠いている,そして,重複するjurisの傾向がある。著者らは,これらの課題と自動化反復タスクに取り組む自然言語処理(NLP)技術に基づく知識管理フレームワークを提案し,週から数分までの政策分析プロセスを低減した。本フレームワークは,政策分析専門家との共同で設計され,プラットフォーム,言語および政策診断になされた。本論文では,NLPパイプラインの設計を記述し,各コンポーネントの最先端技術をレビューし,政策分析に向けた枠組みを構築するときに生じる課題を論じた。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

自然保護 , 環境問題

, , , ,

前のページに戻る