Fugu-MT 論文翻訳(概要): Community Learning: Understanding A Community Through NLP for Positive Impact

論文の概要: Community Learning: Understanding A Community Through NLP for Positive Impact

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00590v1
Date: Sun, 2 Oct 2022 17:56:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-04 15:08:11.117850
Title: Community Learning: Understanding A Community Through NLP for Positive Impact
Title（参考訳）: コミュニティ学習: ポジティブインパクトのためのNLPによるコミュニティ理解
Authors: Md Towhidul Absar Chowdhury and Naveen Sharma
Abstract要約: 本研究では,コミュニティに関する自然言語データを抽出する計算課題として,コミュニティ学習の課題を提案する。本研究では,知識グラフの可視化能力を示すために,ホームレスと教育の2つの事例について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A post-pandemic world resulted in economic upheaval, particularly for the cities' communities. While significant work in NLP4PI focuses on national and international events, there is a gap in bringing such state-of-the-art methods into the community development field. In order to help with community development, we must learn about the communities we develop. To that end, we propose the task of community learning as a computational task of extracting natural language data about the community, transforming and loading it into a suitable knowledge graph structure for further downstream applications. We study two particular cases of homelessness and education in showing the visualization capabilities of a knowledge graph, and also discuss other usefulness such a model can provide.
Abstract（参考訳）: パンデミック後の世界は、特に都市社会にとって経済の悪化をもたらした。 NLP4PIにおける重要な研究は、国内外のイベントに焦点を当てているが、そのような最先端の手法をコミュニティ開発分野に持ち込むにはギャップがある。コミュニティ開発を支援するためには、開発するコミュニティについて学ぶ必要がある。そこで我々は,コミュニティに関する自然言語データを抽出し,さらに下流のアプリケーションに適した知識グラフ構造に変換してロードする計算タスクとして,コミュニティ学習の課題を提案する。ナレッジグラフの可視化能力を示す上で,ホームレスと教育の2つの特別な事例を調査し,モデルが提供する他の有用性について考察する。

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