Fugu-MT 論文翻訳(概要): Computing flood probabilities using Twitter: application to the Houston urban area during Harvey

論文の概要: Computing flood probabilities using Twitter: application to the Houston urban area during Harvey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03731v1
Date: Mon, 7 Dec 2020 14:22:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-16 21:07:27.722545
Title: Computing flood probabilities using Twitter: application to the Houston urban area during Harvey
Title（参考訳）: twitterを用いた洪水確率計算:ハーベイ時のヒューストン都市圏への適用
Authors: Etienne Brangbour, Pierrick Bruneau, St\'ephane Marchand-Maillet, Renaud Hostache, Marco Chini, Patrick Matgen, Thomas Tamisier
Abstract要約: 本研究では,Twitterコーパスの地理的参照細胞への変換について検討し,関連する地理的領域が浸水する可能性を検討する。本稿では,密度比関数,確率-時間的カーネル関数を用いたアグリゲーション,TFIDF時間特性を組み合わせたベースラインアプローチについて述べる。これらの初期結果を改善するための研究の方向性を強調する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9176159007930916
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this paper, we investigate the conversion of a Twitter corpus into geo-referenced raster cells holding the probability of the associated geographical areas of being flooded. We describe a baseline approach that combines a density ratio function, aggregation using a spatio-temporal Gaussian kernel function, and TFIDF textual features. The features are transformed to probabilities using a logistic regression model. The described method is evaluated on a corpus collected after the floods that followed Hurricane Harvey in the Houston urban area in August-September 2017. The baseline reaches a F1 score of 68%. We highlight research directions likely to improve these initial results.
Abstract（参考訳）: 本稿では,twitterコーパスを地理的参照ラスター細胞に変換し,関連する地理的領域が浸水する確率について検討する。本稿では,密度比関数,時空間gaussian kernel関数を用いたアグリゲーション,tfidfテキストの特徴を組み合わせたベースラインアプローチについて述べる。特徴はロジスティック回帰モデルを用いて確率に変換される。この手法は,2017年8月から9月にかけてヒューストンのハリケーン・ハーベイに続き,洪水後に収集したコーパスを用いて評価した。ベースラインはF1得点の68%に達した。これらの初期結果を改善するための研究の方向性を強調する。

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