論文の概要: Creating Geospatial Trajectories from Human Trafficking Text Corpora
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06130v1
- Date: Thu, 09 May 2024 22:24:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 00:58:56.423497
- Title: Creating Geospatial Trajectories from Human Trafficking Text Corpora
- Title（参考訳）: 人身売買テキストコーパスによる地理空間軌道の作成
- Authors: Saydeh N. Karabatis, Vandana P. Janeja,
- Abstract要約: 本稿では,Narrative to Trajectory (N2T) 情報抽出システムを提案する。
N2Tは、報告された物語を分析し、自然言語処理(NLP)技術を用いて関連情報を抽出し、地理空間拡張を適用する。
我々は,人身売買テキストコーパス上でN2Tを評価し,NLPライブラリを用いたデータ前処理とデータベース手法の拡張によるアプローチが,既存の位置情報検出手法より優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Human trafficking is a crime that affects the lives of millions of people across the globe. Traffickers exploit the victims through forced labor, involuntary sex, or organ harvesting. Migrant smuggling could also be seen as a form of human trafficking when the migrant fails to pay the smuggler and is forced into coerced activities. Several news agencies and anti-trafficking organizations have reported trafficking survivor stories that include the names of locations visited along the trafficking route. Identifying such routes can provide knowledge that is essential to preventing such heinous crimes. In this paper we propose a Narrative to Trajectory (N2T) information extraction system that analyzes reported narratives, extracts relevant information through the use of Natural Language Processing (NLP) techniques, and applies geospatial augmentation in order to automatically plot trajectories of human trafficking routes. We evaluate N2T on human trafficking text corpora and demonstrate that our approach of utilizing data preprocessing and augmenting database techniques with NLP libraries outperforms existing geolocation detection methods.
- Abstract（参考訳）: 人身売買は世界中の何百万人もの人々の生活に影響を与える犯罪である。
交通業者は強制労働、不随意性、臓器の収穫を通じて被害者を搾取する。
ミグラント密輸は、移民が密輸業者に支払わず、強制的に活動せざるを得ない場合、人身売買の一形態と見なすこともできる。
いくつかの報道機関や反トラヒック組織が、交通ルートに沿って訪れた場所の名前を含む生存者の物語を報告している。
このようなルートを特定することは、そのような悪質な犯罪を防ぐのに不可欠な知識を提供することができる。
本稿では,ナラティブ・トゥ・トラジェクトリ (N2T) 情報抽出システムを提案する。ナラティブ・トゥ・トラジェクトリ (N2T) は,ナラティブ・トゥ・トラジェクトリ (N2T) を用いて,ナラティブ・トゥ・トラジェクトリ (N2T) の情報抽出を行い,ナラティブ・トゥ・トラジェクトリ (NLP) 技術を用いて関連情報を抽出する。
我々は、人身売買テキストコーパス上でN2Tを評価し、NLPライブラリを用いたデータ前処理とデータベース手法の拡張によるアプローチが、既存の位置情報検出方法より優れていることを示す。
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