論文の概要: Harnessing Large Language Models for Disaster Management: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06932v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 21:00:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:29:58.787863
• Title: Harnessing Large Language Models for Disaster Management: A Survey
• Title（参考訳）: 災害管理のための大規模言語モデルのハーネス化に関する調査
• Authors: Zhenyu Lei, Yushun Dong, Weiyu Li, Rong Ding, Qi Wang, Jundong Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、その例外的な能力で科学研究に革命をもたらし、様々な分野を変革した。 本研究の目的は,災害対策のための高度LLMの開発における専門家コミュニティの指導であり,自然災害に対するレジリエンスを高めることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.00123968209682
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have revolutionized scientific research with their exceptional capabilities and transformed various fields. Among their practical applications, LLMs have been playing a crucial role in mitigating threats to human life, infrastructure, and the environment. Despite growing research in disaster LLMs, there remains a lack of systematic review and in-depth analysis of LLMs for natural disaster management. To address the gap, this paper presents a comprehensive survey of existing LLMs in natural disaster management, along with a taxonomy that categorizes existing works based on disaster phases and application scenarios. By collecting public datasets and identifying key challenges and opportunities, this study aims to guide the professional community in developing advanced LLMs for disaster management to enhance the resilience against natural disasters.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、その例外的な能力で科学研究に革命をもたらし、様々な分野を変革した。 彼らの実践的応用の中で、LLMは人命、インフラ、環境に対する脅威を軽減する重要な役割を担っている。 災害LLMの研究は増え続けているが、自然災害管理のためのLLMの体系的レビューや詳細な分析はいまだに残っていない。 このギャップに対処するため,本論文では,災害対策における既存LCMの包括的調査と,災害相と適用シナリオに基づく既存業務の分類について述べる。 本研究は,公共データセットを収集し,重要な課題と機会を特定することにより,災害対策のための高度LLMの開発における専門家コミュニティの指導と,自然災害に対するレジリエンスの向上を目的とする。

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