論文の概要: High Accuracy Location Information Extraction from Social Network Texts Using Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16615v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 10:21:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 14:55:52.020587
• Title: High Accuracy Location Information Extraction from Social Network Texts Using Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理を用いたソーシャルネットワークテキストからの高精度位置情報抽出
• Authors: Lossan Bonde, Severin Dembele
• Abstract要約: 本稿では、ソーシャルネットワークからテキストを使って必要な情報を抽出し、テロ攻撃予測のための適切なデータセットを構築する研究プロジェクトの一部である。 私たちはブルキナファソでテロに関する3000のソーシャルネットワークのテキストを収集し、既存のNLPソリューションを試すためにサブセットを使用しました。 実験の結果,既存の解法は位置認識の精度が低く,解法が解けることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Terrorism has become a worldwide plague with severe consequences for the development of nations. Besides killing innocent people daily and preventing educational activities from taking place, terrorism is also hindering economic growth. Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) can contribute to fighting terrorism by predicting in real-time future terrorist attacks if accurate data is available. This paper is part of a research project that uses text from social networks to extract necessary information to build an adequate dataset for terrorist attack prediction. We collected a set of 3000 social network texts about terrorism in Burkina Faso and used a subset to experiment with existing NLP solutions. The experiment reveals that existing solutions have poor accuracy for location recognition, which our solution resolves. We will extend the solution to extract dates and action information to achieve the project's goal.
• Abstract（参考訳）: テロは、国家の発展に深刻な結果をもたらす世界的な疫病となった。 毎日無実の人々を殺して教育活動を妨げているだけでなく、テロリズムは経済成長を妨げている。 機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)は、正確なデータが利用可能であれば、リアルタイムのテロリスト攻撃を予測することによって、テロと戦うのに寄与する。 本稿では、ソーシャルネットワークからテキストを使って必要な情報を抽出し、テロ攻撃予測のための適切なデータセットを構築する研究プロジェクトの一部である。 私たちはブルキナファソでテロに関する3000のソーシャルネットワークのテキストを収集し、既存のNLPソリューションを試すためにサブセットを使用しました。 実験の結果,既存の解は位置認識の精度が低く,解法は解けることがわかった。 プロジェクトの目標を達成するために、日付とアクション情報を抽出するソリューションを拡張します。

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