論文の概要: Analyzing Regional Impacts of Climate Change using Natural Language
Processing Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06817v1
- Date: Thu, 11 Jan 2024 16:44:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 10:16:50.323758
- Title: Analyzing Regional Impacts of Climate Change using Natural Language
Processing Techniques
- Title（参考訳）: 自然言語処理技術を用いた気候変動の地域的影響分析
- Authors: Tanwi Mallick, John Murphy, Joshua David Bergerson, Duane R. Verner,
John K Hutchison, Leslie-Anne Levy
- Abstract要約: 我々は、気候学における特定の地理を特定するために、名前付きエンティティ認識(NER)にBERT(Bidirectional Representations from Transformers)を用いる。
地域ごとの気候傾向分析を行い、特定の地域での気候変動に関連する主要なテーマや関心点を特定する。
これらの地域固有の気候データの詳細な調査は、よりカスタマイズされた政策作成、適応、緩和戦略の作成を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9387233631570752
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding the multifaceted effects of climate change across diverse
geographic locations is crucial for timely adaptation and the development of
effective mitigation strategies. As the volume of scientific literature on this
topic continues to grow exponentially, manually reviewing these documents has
become an immensely challenging task. Utilizing Natural Language Processing
(NLP) techniques to analyze this wealth of information presents an efficient
and scalable solution. By gathering extensive amounts of peer-reviewed articles
and studies, we can extract and process critical information about the effects
of climate change in specific regions. We employ BERT (Bidirectional Encoder
Representations from Transformers) for Named Entity Recognition (NER), which
enables us to efficiently identify specific geographies within the climate
literature. This, in turn, facilitates location-specific analyses. We conduct
region-specific climate trend analyses to pinpoint the predominant themes or
concerns related to climate change within a particular area, trace the temporal
progression of these identified issues, and evaluate their frequency, severity,
and potential development over time. These in-depth examinations of
location-specific climate data enable the creation of more customized
policy-making, adaptation, and mitigation strategies, addressing each region's
unique challenges and providing more effective solutions rooted in data-driven
insights. This approach, founded on a thorough exploration of scientific texts,
offers actionable insights to a wide range of stakeholders, from policymakers
to engineers to environmentalists. By proactively understanding these impacts,
societies are better positioned to prepare, allocate resources wisely, and
design tailored strategies to cope with future climate conditions, ensuring a
more resilient future for all.
- Abstract（参考訳）: 多様な地域にわたる気候変動の多面的影響を理解することは、時間的適応と効果的な緩和戦略の開発に不可欠である。
この話題に関する科学文献の量は指数関数的に増加し続けており、これらの文書を手作業でレビューすることは非常に難しい課題となっている。
この豊富な情報を分析するために自然言語処理(NLP)技術を利用することは、効率的でスケーラブルなソリューションを提供する。
大量の査読論文や研究を収集することで、特定の地域における気候変動の影響に関する重要な情報を抽出し、処理することができる。
我々は名前付きエンティティ認識(ner)にbert(bidirectional encoder representations from transformers)を採用し、気候文献内の特定の地形を効率的に識別できる。
これにより、位置特異的な分析が容易になる。
地域固有の気候傾向分析を行い、特定の領域内での気候変動に関連する主要なテーマや関心点を特定し、これらの課題の時間的進行を辿り、その頻度、重大度、潜在的発展を経時的に評価する。
これらの地域固有の気候データの詳細な調査は、よりカスタマイズされた政策作成、適応、緩和戦略の作成を可能にし、各地域の固有の課題に対処し、データ駆動の洞察に根ざしたより効果的なソリューションを提供する。
このアプローチは、科学的テキストの徹底的な調査に基づいて構築され、政策立案者からエンジニア、環境保護主義者に至るまで、幅広い利害関係者に実用的な洞察を提供する。
これらの影響を積極的に理解することで、社会は準備し、賢明に資源を割り当て、将来の気候に対処するための調整された戦略を設計し、より回復力のある未来を確実にすることができる。
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