抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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緊急事態イベント,または,エンドウの保育または人的ニーズに関連する事故が最初に起こるとき,できるだけ早く正しい情報を得ることは,生命を節約する上で重要である。事象が進行しているとき,人々が安全を保って,特定の状況アンフォールディングの制御を取る決定を行う際に,何が起こるかに関する情報は重大である。どちらの場合も,最初の応答者,ピーセキーパー,その他は,どの資源が展開し,どこかを含む決定を素早く行う必要がある。幸いことに,ほとんどの緊急性において,人々は社会的メディアを公的に共有する。同時に,センサデータはますます利用可能になった。しかし,緊急事態を検出し,正しい情報を配信するプラットフォームは,異なる情報源から,関連する個人とチームが,正しいレベルで,そして,正しい時間に警告できるような,異なる情報源から,数千の雑音のあるデータポイントを摂取することに対処する必要がある。本講演では,Webとその他の情報源からリアルタイムで膨大な量の不均一で雑音の多いデータを処理する技術的課題を記述し,学際的研究と人間中心アプローチの重要性を強調して,人的と緊急応答における問題に対処した。著者は,特定の用例を与えて,機械学習,NLP,情報検索,コンピュータ視覚,および他の分野における関連する将来の研究方向について議論して,神経および他のアプローチと結合した知識の役割を強調した。本講演は,CVPR,AAAI,EMNLP,およびその他における著者らの刊行物のいくつかから概観する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
