論文の概要: Recognition of Implicit Geographic Movement in Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12799v1
• Date: Sun, 30 Jan 2022 12:22:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 07:16:44.451501
• Title: Recognition of Implicit Geographic Movement in Text
• Title（参考訳）: テキストにおける暗黙の地理的動きの認識
• Authors: Scott Pezanowski, Prasenjit Mitra
• Abstract要約: 人間、動物、その他の現象の地理的移動を分析することは、研究の領域の増大である。 我々は地理的な動きを記述しているとラベル付けされた文のコーパスを作成しました。 我々は,より多くのラベルを予測するために,手によるラベル付け,群衆投票による確認,機械学習を用いた反復的なプロセスを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3241479835797123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Analyzing the geographic movement of humans, animals, and other phenomena is a growing field of research. This research has benefited urban planning, logistics, animal migration understanding, and much more. Typically, the movement is captured as precise geographic coordinates and time stamps with Global Positioning Systems (GPS). Although some research uses computational techniques to take advantage of implicit movement in descriptions of route directions, hiking paths, and historical exploration routes, innovation would accelerate with a large and diverse corpus. We created a corpus of sentences labeled as describing geographic movement or not and including the type of entity moving. Creating this corpus proved difficult without any comparable corpora to start with, high human labeling costs, and since movement can at times be interpreted differently. To overcome these challenges, we developed an iterative process employing hand labeling, crowd voting for confirmation, and machine learning to predict more labels. By merging advances in word embeddings with traditional machine learning models and model ensembling, prediction accuracy is at an acceptable level to produce a large silver-standard corpus despite the small gold-standard corpus training set. Our corpus will likely benefit computational processing of geography in text and spatial cognition, in addition to detection of movement.
• Abstract（参考訳）: 人間、動物、その他の現象の地理的な動きを分析することは、研究の分野である。 この研究は、都市計画、物流、動物移動の理解など多くの恩恵を受けた。 通常、この動きはGPS(Global Positioning Systems)による正確な座標とタイムスタンプとして捉えられる。 いくつかの研究は、計算技術を使ってルートの方向、ハイキング経路、歴史的な探検ルートの記述を暗黙の運動に活用しているが、革新は大規模で多様なコーパスで加速するであろう。 我々は,地理的移動の有無を記述し,実体移動の種類を含む文のコーパスを作成した。 このコーパスを作るには、それと同等のコーパスを使わずに、高い人間のラベリングコストを発生させることが困難であることが判明した。 これらの課題を克服するために, より多くのラベルを予測するために, ハンドラベリング, 群衆投票による確認, 機械学習を用いた反復的プロセスを開発した。 単語埋め込みの進歩を従来の機械学習モデルやモデルアンサンブルと組み合わせることで、小さなゴールドスタンダードコーパストレーニングセットにもかかわらず、大きな銀標準コーパスを生成するための予測精度は許容できるレベルである。 我々のコーパスは、動きの検出に加えて、テキストや空間認識における地理の計算処理に役立ちそうだ。

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