論文の概要: Comparative Performance of Advanced NLP Models and LLMs in Multilingual Geo-Entity Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20414v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 09:47:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:07:39.180895
• Title: Comparative Performance of Advanced NLP Models and LLMs in Multilingual Geo-Entity Detection
• Title（参考訳）: 多言語ジオエンティティ検出における高度なNLPモデルとLLMの比較性能
• Authors: Kalin Kopanov,
• Abstract要約: 本稿では,主要なNLPモデルの包括的評価を行う。 精度,精度,リコール,F1スコアなどの指標を用いて,これらのモデルの性能について検討する。 この実験から得られた結論は、より高度で包括的なNLPツールの強化と作成を指向することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The integration of advanced Natural Language Processing (NLP) methodologies and Large Language Models (LLMs) has significantly enhanced the extraction and analysis of geospatial data from multilingual texts, impacting sectors such as national and international security. This paper presents a comprehensive evaluation of leading NLP models -- SpaCy, XLM-RoBERTa, mLUKE, GeoLM -- and LLMs, specifically OpenAI's GPT 3.5 and GPT 4, within the context of multilingual geo-entity detection. Utilizing datasets from Telegram channels in English, Russian, and Arabic, we examine the performance of these models through metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 scores, to assess their effectiveness in accurately identifying geospatial references. The analysis exposes each model's distinct advantages and challenges, underscoring the complexities involved in achieving precise geo-entity identification across varied linguistic landscapes. The conclusions drawn from this experiment aim to direct the enhancement and creation of more advanced and inclusive NLP tools, thus advancing the field of geospatial analysis and its application to global security.
• Abstract（参考訳）: 先進自然言語処理(NLP)手法と大規模言語モデル(LLM)の統合により,多言語テキストからの地理空間データの抽出と解析が大幅に向上し,国家や国際安全保障などの分野に影響を及ぼした。 本稿では,多言語ジオエンタリティ検出の文脈において,主要なNLPモデル - SpaCy, XLM-RoBERTa, mLUKE, GeoLM -- と LLM ,特に OpenAI の GPT 3.5 と GPT 4 を総合的に評価する。 英語,ロシア語,アラビア語のTelegramチャンネルからのデータセットを用いて,精度,精度,リコール,F1スコアなどの指標を用いて,これらのモデルの性能を調べ,地理空間参照を正確に同定する上での有効性を評価する。 この分析は、各モデルの異なる利点と課題を明らかにし、様々な言語的景観をまたいだ正確な地理的密度の同定を行うのに必要な複雑さを浮き彫りにしている。 この実験から得られた結論は、より高度で包括的なNLPツールの強化と作成を推進し、地球空間解析の分野をグローバルセキュリティに適用することを目的としている。

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