論文の概要: CrisisLTLSum: A Benchmark for Local Crisis Event Timeline Extraction and Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14190v1
• Date: Tue, 25 Oct 2022 17:32:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 14:49:40.832145
• Title: CrisisLTLSum: A Benchmark for Local Crisis Event Timeline Extraction and Summarization
• Title（参考訳）: CrisisLTLSum: ローカル危機イベントタイムライン抽出と要約のためのベンチマーク
• Authors: Hossein Rajaby Faghihi, Bashar Alhafni, Ke Zhang, Shihao Ran, Joel Tetreault, Alejandro Jaimes
• Abstract要約: 本稿では,現在までに利用可能な地域危機イベントタイムラインの最大のデータセットであるCrisisLTLSumについて述べる。 CrisisLTLSumには、山火事、地元の火災、交通、嵐の4つの領域にわたる1000の危機イベントタイムラインが含まれている。 最初の実験では, 両タスクの人的性能と比較して, 強いベースライン性能の間に有意な差があることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.77066949111921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media has increasingly played a key role in emergency response: first responders can use public posts to better react to ongoing crisis events and deploy the necessary resources where they are most needed. Timeline extraction and abstractive summarization are critical technical tasks to leverage large numbers of social media posts about events. Unfortunately, there are few datasets for benchmarking technical approaches for those tasks. This paper presents CrisisLTLSum, the largest dataset of local crisis event timelines available to date. CrisisLTLSum contains 1,000 crisis event timelines across four domains: wildfires, local fires, traffic, and storms. We built CrisisLTLSum using a semi-automated cluster-then-refine approach to collect data from the public Twitter stream. Our initial experiments indicate a significant gap between the performance of strong baselines compared to the human performance on both tasks. Our dataset, code, and models are publicly available.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは、緊急対応において、ますます重要な役割を担っている。ファーストレスポンダは、公開投稿を使用して、進行中の危機イベントへの反応を改善し、最も必要なリソースを展開することができる。 タイムライン抽出と抽象要約は、イベントに関する大量のソーシャルメディア投稿を活用するための重要な技術的タスクである。 残念ながら、これらのタスクの技術的アプローチをベンチマークするためのデータセットはほとんどありません。 本稿では,これまで利用可能なローカル危機イベントタイムラインの最大のデータセットである crisisltlsum を提案する。 crisisltlsumには4つのドメイン(山火事、地元の火災、交通、嵐)にまたがる1000の危機イベントのタイムラインがある。 公開Twitterストリームからデータを収集するために,半自動クラスタ-then-refineアプローチを用いてCrsisLTLSumを構築した。 最初の実験では,両タスクの人的性能と比較して,強いベースライン性能の差が顕著であった。 私たちのデータセット、コード、モデルは公開されています。

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