論文の概要: Extracting Entities and Topics from News and Connecting Criminal Records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00950v1
- Date: Sun, 3 May 2020 00:06:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 06:52:11.925052
- Title: Extracting Entities and Topics from News and Connecting Criminal Records
- Title（参考訳）: ニュースからエンティティとトピックを抽出し、犯罪記録を繋ぐ
- Authors: Quang Pham, Marija Stanojevic, Zoran Obradovic
- Abstract要約: 本稿では,犯罪記録データベースや新聞データベースからエンティティやトピックを抽出する手法を要約する。
統計モデルは、約30,000のニューヨーク・タイムズの記事のトピックの研究に成功している。
分析的アプローチ、特にホットスポットマッピングは、将来犯罪の場所や状況を予測するためにいくつかの研究で使用された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.685013315842082
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The goal of this paper is to summarize methodologies used in extracting
entities and topics from a database of criminal records and from a database of
newspapers. Statistical models had successfully been used in studying the
topics of roughly 300,000 New York Times articles. In addition, these models
had also been used to successfully analyze entities related to people,
organizations, and places (D Newman, 2006). Additionally, analytical
approaches, especially in hotspot mapping, were used in some researches with an
aim to predict crime locations and circumstances in the future, and those
approaches had been tested quite successfully (S Chainey, 2008). Based on the
two above notions, this research was performed with the intention to apply data
science techniques in analyzing a big amount of data, selecting valuable
intelligence, clustering violations depending on their types of crime, and
creating a crime graph that changes through time. In this research, the task
was to download criminal datasets from Kaggle and a collection of news articles
from Kaggle and EAGER project databases, and then to merge these datasets into
one general dataset. The most important goal of this project was performing
statistical and natural language processing methods to extract entities and
topics as well as to group similar data points into correct clusters, in order
to understand public data about U.S related crimes better.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,犯罪記録データベースおよび新聞データベースから実体や話題を抽出する際に用いられる方法論を要約することである。
統計モデルはおよそ30万のnew york timesの記事のトピックの研究に成功している。
さらに、これらのモデルは人、組織、場所に関連するエンティティをうまく分析するためにも使われてきた(D Newman, 2006)。
さらに、将来における犯罪の場所や状況の予測を目的とした分析的アプローチ、特にホットスポットマッピングでは、いくつかの研究で使われており、これらのアプローチはかなり成功した(S Chainey, 2008)。
この2つの概念に基づき、大量のデータを分析し、価値のある知性を選択し、犯罪の種類に応じて違反をクラスタリングし、時間とともに変化する犯罪グラフを作成するために、データサイエンス技術を適用することを意図して研究を行った。
本研究では、KaggleとEAGERプロジェクトデータベースから犯罪データセットとニュース記事のコレクションをダウンロードし、これらのデータセットを1つの一般的なデータセットにマージする。
このプロジェクトの最も重要な目標は、アメリカ関連の犯罪に関する公開データをよりよく理解するために、エンティティやトピックを抽出し、類似のデータポイントを正しいクラスタにグループ化する統計的および自然言語処理手法を実行することだった。
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