論文の概要: CrisisBench: Benchmarking Crisis-related Social Media Datasets for Humanitarian Information Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06774v4
• Date: Sat, 17 Apr 2021 16:10:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 10:06:40.217356
• Title: CrisisBench: Benchmarking Crisis-related Social Media Datasets for Humanitarian Information Processing
• Title（参考訳）: CrisisBench:人道情報処理のための危機関連ソーシャルメディアデータセットのベンチマーク
• Authors: Firoj Alam, Hassan Sajjad, Muhammad Imran and Ferda Ofli
• Abstract要約: 我々は8つの注釈付きデータセットを統合し、166.1kと141.5kのつぶやきをテクスチャインフォームネスとテキスト指向の分類タスクに提供します。 我々は、CNN、fastText、transformerなど、いくつかのディープラーニングアーカイブを用いて、バイナリクラスとマルチクラスの両方の分類タスクのベンチマークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.11283003017537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Time-critical analysis of social media streams is important for humanitarian organizations for planing rapid response during disasters. The \textit{crisis informatics} research community has developed several techniques and systems for processing and classifying big crisis-related data posted on social media. However, due to the dispersed nature of the datasets used in the literature (e.g., for training models), it is not possible to compare the results and measure the progress made towards building better models for crisis informatics tasks. In this work, we attempt to bridge this gap by combining various existing crisis-related datasets. We consolidate eight human-annotated datasets and provide 166.1k and 141.5k tweets for \textit{informativeness} and \textit{humanitarian} classification tasks, respectively. We believe that the consolidated dataset will help train more sophisticated models. Moreover, we provide benchmarks for both binary and multiclass classification tasks using several deep learning architecrures including, CNN, fastText, and transformers. We make the dataset and scripts available at: https://crisisnlp.qcri.org/crisis_datasets_benchmarks.html
• Abstract（参考訳）: 災害時の迅速な対応を計画する人道的組織にとって、ソーシャルメディアストリームの時間的クリティカルな分析が重要である。 textit{crisis informatics}研究コミュニティは、ソーシャルメディアに投稿された大きな危機関連データを処理し分類するための、いくつかの技術とシステムを開発した。 しかし、文献(例えば、トレーニングモデル)で使用されるデータセットの分散性のため、結果を比較して危機情報処理のためのより良いモデルを構築するための進捗を測定することは不可能である。 本研究では,既存の危機関連データセットを組み合わせることで,このギャップを埋めることを試みる。 我々は、8つの人称注釈データセットを統合し、166.1k と 141.5k のつぶやきを \textit{informativeness} と \textit{ Humanitarian} の分類タスクにそれぞれ提供する。 統合データセットは、より高度なモデルをトレーニングするのに役立ちます。 さらに、CNN、fastText、transformerなど、いくつかのディープラーニングアーカイブを用いて、バイナリクラスとマルチクラスの両方の分類タスクのベンチマークを提供する。 https://crisisnlp.qcri.org/crisis_datasets_benchmarks.html

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