論文の概要: Where It Really Matters: Few-Shot Environmental Conservation Media
Monitoring for Low-Resource Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11818v1
- Date: Mon, 19 Feb 2024 04:17:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 18:27:29.455394
- Title: Where It Really Matters: Few-Shot Environmental Conservation Media
Monitoring for Low-Resource Languages
- Title（参考訳）: 少人数の環境保全メディアによる低リソース言語モニタリング
- Authors: Sameer Jain, Sedrick Scott Keh, Shova Chettri, Karun Dewan, Pablo
Izquierdo, Johanna Prussman, Pooja Shreshtha, Cesar Suarez, Zheyuan Ryan Shi,
Lei Li, Fei Fang
- Abstract要約: NewsSerowは、大言語モデル(LLM)を用いた要約、文脈内数ショット分類、自己回帰のパイプラインである。
世界自然基金(WWF)はネパールでメディア監視のためにNewsSerowを配備した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.439595687977132
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Environmental conservation organizations routinely monitor news content on
conservation in protected areas to maintain situational awareness of
developments that can have an environmental impact. Existing automated media
monitoring systems require large amounts of data labeled by domain experts,
which is only feasible at scale for high-resource languages like English.
However, such tools are most needed in the global south where news of interest
is mainly in local low-resource languages, and far fewer experts are available
to annotate datasets sustainably. In this paper, we propose NewsSerow, a method
to automatically recognize environmental conservation content in low-resource
languages. NewsSerow is a pipeline of summarization, in-context few-shot
classification, and self-reflection using large language models (LLMs). Using
at most 10 demonstration example news articles in Nepali, NewsSerow
significantly outperforms other few-shot methods and achieves comparable
performance with models fully fine-tuned using thousands of examples. The World
Wide Fund for Nature (WWF) has deployed NewsSerow for media monitoring in
Nepal, significantly reducing their operational burden, and ensuring that AI
tools for conservation actually reach the communities that need them the most.
NewsSerow has also been deployed for countries with other languages like
Colombia.
- Abstract（参考訳）: 環境保護団体は、環境に影響を及ぼす可能性のある開発状況の認識を維持するため、保護区域の保護に関するニュースコンテンツを定期的に監視している。
既存の自動メディア監視システムは、ドメインの専門家によってラベル付けされた大量のデータを必要とする。
しかしながら、そのようなツールは、関心のニュースが主にローカルな低リソース言語にあるグローバルサウスでは最も必要であり、データセットに注釈を付ける専門家ははるかに少ない。
本稿では,低資源言語における環境保全コンテンツの自動認識手法であるnewsserowを提案する。
newsserowは、大言語モデル(llm)を用いた要約、文脈内少数ショット分類、自己回帰のパイプラインである。
ネパールの10以上のデモ的なニュース記事を使用することで、newsserowは他の少数の方法を大きく上回り、数千の例を使ってモデルと同等のパフォーマンスを達成している。
World Wide Fund for Nature(WWF)は、ネパールでメディア監視のためにNewsSerowをデプロイし、運用上の負担を大幅に削減し、保護のためのAIツールが、それらを最も必要とするコミュニティに実際に到達できるようにする。
NewsSerowはコロンビアなどの他国にも展開されている。
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