論文の概要: NLP in Human Rights Research -- Extracting Knowledge Graphs About Police and Army Units and Their Commanders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05230v1
• Date: Thu, 13 Jan 2022 21:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-18 00:47:35.142482
• Title: NLP in Human Rights Research -- Extracting Knowledge Graphs About Police and Army Units and Their Commanders
• Title（参考訳）: 人権研究におけるNLP -- 警察・陸軍部隊とその指揮官に関する知識グラフの抽出
• Authors: Daniel Bauer (1), Tom Longley (2), Yueen Ma (1), Tony Wilson (2) ((1) Department of Computer Science, Columbia University, (2) Security Force Monitor, Human Rights Institute, Columbia Law School)
• Abstract要約: セキュリティフォースモニター(SFM)の作業を支援するためのNLPシステムの利用について検討する。 SFMは、警察、陸軍、その他の治安部隊の組織構造、指揮要員、運用に関するデータを作成する。 本報告では, 英語ニュースから, 保安部隊の名前と職員の経歴を抽出するNLPシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this working paper we explore the use of an NLP system to assist the work of Security Force Monitor (SFM). SFM creates data about the organizational structure, command personnel and operations of police, army and other security forces, which assists human rights researchers, journalists and litigators in their work to help identify and bring to account specific units and personnel alleged to have committed abuses of human rights and international criminal law. This working paper presents an NLP system that extracts from English language news reports the names of security force units and the biographical details of their personnel, and infers the formal relationship between them. Published alongside this working paper are the system's code and training dataset. We find that the experimental NLP system performs the task at a fair to good level. Its performance is sufficient to justify further development into a live workflow that will give insight into whether its performance translates into savings in time and resource that would make it an effective technical intervention.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SFM(Security Force Monitor)の作業を支援するNLPシステムについて検討する。 sfmは、警察、軍、その他の治安部隊の組織構造、指揮人員および運用に関するデータを作成し、人権研究者、ジャーナリスト、訴訟当事者が、人権と国際刑事法を乱用したとされる特定の部隊や人員を特定し、説明するために支援する。 本報告では, 英語ニュースから, 警備部隊の名前と人員の伝記的詳細を抽出し, それらの関係を推測するNLPシステムを提案する。 この作業論文とともに公開されたのは、システムのコードとトレーニングデータセットである。 実験的なNLPシステムは,そのタスクを公平かつ良好なレベルで実行する。 そのパフォーマンスは、さらなる開発をライブワークフローに正当化するのに十分であり、パフォーマンスが時間とリソースの節約に変換され、効果的な技術的介入になるかどうかを洞察する。

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