論文の概要: A Novel End-To-End Event Geolocation Method Leveraging Hyperbolic Space and Toponym Hierarchies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10870v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 15:43:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:58:45.648310
• Title: A Novel End-To-End Event Geolocation Method Leveraging Hyperbolic Space and Toponym Hierarchies
• Title（参考訳）: 双曲空間とトポニム階層を利用した新しいエンドツーエンドイベントジオロケーション法
• Authors: Yaqiong Qiao, Guojun Huang,
• Abstract要約: ソーシャルデータに基づくイベントのタイムリーな検出とロケーションは、危機対応やリソース割り当てといったアプリケーションにとって重要な情報を提供することができる。 本稿では,双曲空間とトポニム階層を利用した新しいエンドツーエンドイベント位置情報手法(GTOP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Timely detection and geolocation of events based on social data can provide critical information for applications such as crisis response and resource allocation. However, most existing methods are greatly affected by event detection errors, leading to insufficient geolocation accuracy. To this end, this paper proposes a novel end-to-end event geolocation method (GTOP) leveraging Hyperbolic space and toponym hierarchies. Specifically, the proposed method contains one event detection module and one geolocation module. The event detection module constructs a heterogeneous information networks based on social data, and then constructs a homogeneous message graph and combines it with the text and time feature of the message to learning initial features of nodes. Node features are updated in Hyperbolic space and then fed into a classifier for event detection. To reduce the geolocation error, this paper proposes a noise toponym filtering algorithm (HIST) based on the hierarchical structure of toponyms. HIST analyzes the hierarchical structure of toponyms mentioned in the event cluster, taking the highly frequent city-level locations as the coarse-grained locations for events. By comparing the hierarchical structure of the toponyms within the cluster against those of the coarse-grained locations of events, HIST filters out noisy toponyms. To further improve the geolocation accuracy, we propose a fine-grained pseudo toponyms generation algorithm (FIT) based on the output of HIST, and combine generated pseudo toponyms with filtered toponyms to locate events based on the geographic center points of the combined toponyms. Extensive experiments are conducted on the Chinese dataset constructed in this paper and another public English dataset. The experimental results show that the proposed method is superior to the state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルデータに基づくイベントのタイムリーな検出とロケーションは、危機対応やリソース割り当てといったアプリケーションにとって重要な情報を提供することができる。 しかし、既存のほとんどの手法は事象検出誤差に大きく影響されており、位置情報の精度は不十分である。 そこで本研究では,ハイパーボリック空間とトポニム階層を利用した新しいエンドツーエンドイベントジオロケーション手法(GTOP)を提案する。 具体的には,1つのイベント検出モジュールと1つの位置情報モジュールを含む。 イベント検出モジュールは、ソーシャルデータに基づいて異質な情報ネットワークを構築し、同質なメッセージグラフを構築し、メッセージのテキストと時間の特徴を組み合わせてノードの初期特徴を学習する。 ノード機能はHyperbolic空間で更新され、イベント検出のための分類器に入力される。 位置ずれを低減するために,階層構造に基づく雑音トポニムフィルタリングアルゴリズム(HIST)を提案する。 HISTはイベントクラスタで言及されているトポロニムの階層構造を分析し、頻繁な都市レベルの場所をイベントの粗い粒度の場所とみなす。 クラスタ内のトポニムの階層構造とイベントの粗い粒度の場所を比較することで、HISTはノイズの多いトポニムをフィルタリングする。 位置情報の精度をさらに向上するため,HISTの出力に基づく微粒な擬似トポニム生成アルゴリズム (FIT) を提案し, 生成された擬似トポニムとフィルタ付きトポニムを組み合わせて, 合成したトポニムの地理的中心点に基づくイベントの探索を行う。 本論文で構築した中国語のデータセットと、他の公的な英語のデータセットについて、広範囲にわたる実験を行った。 実験の結果,提案手法は最先端のベースラインよりも優れていることがわかった。

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