Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLM-Assisted Crisis Management: Building Advanced LLM Platforms for Effective Emergency Response and Public Collaboration

論文の概要: LLM-Assisted Crisis Management: Building Advanced LLM Platforms for Effective Emergency Response and Public Collaboration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10908v1
Date: Fri, 12 Jan 2024 17:50:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-25 09:06:20.669979
Title: LLM-Assisted Crisis Management: Building Advanced LLM Platforms for Effective Emergency Response and Public Collaboration
Title（参考訳）: LLM支援危機管理 : 効果的な緊急対応と公共協力のための高度LLMプラットフォームの構築
Authors: Hakan T. Otal, M. Abdullah Canbaz,
Abstract要約: 本稿では,オープンソースのLarge Language Model, LLAMA2を用いて, 緊急時の特定と分類を行う新しい手法を提案する。目標は、自然言語処理と機械学習の力を活用して、全国の緊急時に公共の安全通信事業者や大群衆を支援することだ。
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: Emergencies and critical incidents often unfold rapidly, necessitating a swift and effective response. In this research, we introduce a novel approach to identify and classify emergency situations from social media posts and direct emergency messages using an open source Large Language Model, LLAMA2. The goal is to harness the power of natural language processing and machine learning to assist public safety telecommunicators and huge crowds during countrywide emergencies. Our research focuses on developing a language model that can understand users describe their situation in the 911 call, enabling LLAMA2 to analyze the content and offer relevant instructions to the telecommunicator, while also creating workflows to notify government agencies with the caller's information when necessary. Another benefit this language model provides is its ability to assist people during a significant emergency incident when the 911 system is overwhelmed, by assisting the users with simple instructions and informing authorities with their location and emergency information.
Abstract（参考訳）: 緊急性や重大な出来事はしばしば急速に展開し、迅速かつ効果的な対応を必要とします。本研究では,オープンソースの大規模言語モデル LLAMA2 を用いて,ソーシャルメディア投稿や直接緊急メッセージから緊急事態を識別・分類する手法を提案する。目標は、自然言語処理と機械学習の力を活用して、全国の緊急時に公共の安全通信事業者や大群衆を支援することだ。本研究は,911コールでユーザの状況を理解できる言語モデルの開発に焦点をあて,LLAMA2がコンテンツを分析し,通信事業者に関連する指示を提供すると同時に,必要に応じて政府機関に発信者の情報を通知するワークフローを作成する。この言語モデルが提供するもうひとつのメリットは、簡単な指示でユーザを支援し、位置情報と緊急情報を当局に通知することで、911システムが圧倒された場合の重大な緊急時に、人々を支援する能力である。

関連論文リスト

CrisisSense-LLM: Instruction Fine-Tuned Large Language Model for Multi-label Social Media Text Classification in Disaster Informatics [49.2719253711215]
本研究では,事前学習型大規模言語モデル(LLM)の強化による災害テキスト分類への新たなアプローチを提案する。本手法では,災害関連ツイートから包括的インストラクションデータセットを作成し,それをオープンソース LLM の微調整に用いる。この微調整モデルでは,災害関連情報の種類,情報化,人的援助の関与など,複数の側面を同時に分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-16T23:01:10Z)
KamerRaad: Enhancing Information Retrieval in Belgian National Politics through Hierarchical Summarization and Conversational Interfaces [55.00702535694059]
KamerRaadは、大きな言語モデルを活用するAIツールで、市民がベルギーの政治情報と対話的に関わるのを助ける。このツールは、議会の手続きから重要な抜粋を抽出し、簡潔に要約し、次いで生成AIに基づくインタラクションの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-22T15:01:39Z)
Large Language Model Enhanced Multi-Agent Systems for 6G Communications [94.45712802626794]
本稿では,自然言語を用いたコミュニケーション関連タスクを解くための,カスタマイズされたコミュニケーション知識とツールを備えたマルチエージェントシステムを提案する。セマンティック通信システムの設計により,提案方式の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-13T02:35:57Z)
Enhancing Emergency Decision-making with Knowledge Graphs and Large Language Models [5.599329516940177]
緊急管理には包括的知識が必要である。最近の大規模言語モデル(LLM)は、ターゲットマシンインテリジェンスを強化するための新しい方向性を提供する。 E-KELLは9.06、9.09、9.03、9.09のスコアを得ており、緊急の指揮官や消防士のグループから理解度、正確性、簡潔さ、指導力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-15T06:48:50Z)
Artificial Intelligence for Emergency Response [0.6091702876917281]
緊急対応管理(ERM)は、世界中のコミュニティが直面している課題である。データ駆動モデルは、人的および財政的な損失を減らし、設計コード、交通規制、安全対策を改善するのに役立つ。本チュートリアルでは,緊急応答における4つのサブプロブレム(インシデント予測,インシデント検出,リソース割り当て,リソースディスパッチ)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-15T18:16:08Z)
CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Model Society [58.04479313658851]
本稿では,コミュニケーションエージェント間の自律的協調を支援するスケーラブルな手法の構築の可能性について検討する。本稿では,ロールプレイングという新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。コントリビューションには、新しいコミュニケーティブエージェントフレームワークの導入、マルチエージェントシステムの協調行動や能力を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供などが含まれます。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-31T01:09:00Z)
Disaster Tweets Classification using BERT-Based Language Model [6.700873164609009]
ソーシャルネットワーキングサービスは、緊急時において重要なコミュニケーションチャネルとなっている。本研究の目的は、人や地域が危険にさらされているかどうかを調査できる機械学習言語モデルを作ることである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-31T10:25:29Z)
Intelligent Agent for Hurricane Emergency Identification and Text Information Extraction from Streaming Social Media Big Data [10.783778350418785]
我々はHurricane Harveyと関連するヒューストン洪水を研究の動機付けシナリオとして使っている。本研究は,災害時緊急対応における緊急センター支援の補助的役割として,インテリジェントエージェントを用いた概念実証のためのプロトタイプを開発する。本発明のインテリジェントエージェントは、自然災害イベント中にリアルタイムのストリーミングツイートを収集し、救助要請のツイートを識別し、アドレスやジオコードなどの重要な情報を抽出し、意思決定支援においてインタラクティブマップで抽出した情報を可視化する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-14T00:12:27Z)
Clustering of Social Media Messages for Humanitarian Aid Response during Crisis [47.187609203210705]
近年のDeep Learning and Natural Language Processingの進歩は,情報度を分類する作業において,事前のアプローチよりも優れていることを示す。本稿では,これらの手法を2つのサブタスクに拡張し,Deep Learning法も有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-23T02:18:05Z)
Transforming unstructured voice and text data into insight for paramedic emergency service using recurrent and convolutional neural networks [68.8204255655161]
救急隊員は救急車内で限られた時間内に救命判断をしなければならないことが多い。本研究の目的は、音声とテキストデータを自動的に融合して、救急隊員に適切な状況認識情報を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-30T06:47:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。