Fugu-MT 論文翻訳(概要): Visualization Techniques to Enhance Automated Event Extraction

論文の概要: Visualization Techniques to Enhance Automated Event Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06588v1
Date: Fri, 11 Jun 2021 19:24:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-20 03:38:01.778556
Title: Visualization Techniques to Enhance Automated Event Extraction
Title（参考訳）: 自動イベント抽出のための可視化技術
Authors: Sophia Henn, Abigail Sticha, Timothy Burley, Ernesto Verdeja, Paul Brenner
Abstract要約: このケーススタディでは,NLPを用いたニュース記事から,国家主導による大量殺人の潜在的な引き金を探究する。可視化は、生データの探索分析から機械学習トレーニング分析、最後に推論後の検証に至るまで、各段階でどのように役立つかを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Robust visualization of complex data is critical for the effective use of NLP for event classification, as the volume of data is large and the high-dimensional structure of text makes data challenging to summarize succinctly. In event extraction tasks in particular, visualization can aid in understanding and illustrating the textual relationships from which machine learning tools produce insights. Through our case study which seeks to identify potential triggers of state-led mass killings from news articles using NLP, we demonstrate how visualizations can aid in each stage, from exploratory analysis of raw data, to machine learning training analysis, and finally post-inference validation.
Abstract（参考訳）: 複雑なデータのロバストな可視化は、データのボリュームが大きく、テキストの高次元構造が簡潔に要約することを困難にするため、イベント分類にNLPを効果的に利用する上で重要である。特にイベント抽出タスクにおいて、可視化は、機械学習ツールが洞察を生み出すテキスト関係の理解と説明に役立つ。本稿では,NLPを用いたニュース記事から州主導の大量殺人の潜在的引き金を探るケーススタディを通じて,生データの探索的分析から機械学習学習分析,最後に推論後の検証に至るまで,各段階で可視化がどのように役立つかを実証する。

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