論文の概要: WildFireCan-MMD: A Multimodal Dataset for Classification of User-Generated Content During Wildfires in Canada

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13231v3
• Date: Wed, 03 Sep 2025 16:22:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:02.955434
• Title: WildFireCan-MMD: A Multimodal Dataset for Classification of User-Generated Content During Wildfires in Canada
• Title（参考訳）: WildFireCan-MMD:カナダにおける山火事時のユーザ生成コンテンツの分類のためのマルチモーダルデータセット
• Authors: Braeden Sherritt, Isar Nejadgholi, Efstratios Aivaliotis, Khaled Mslmani, Marzieh Amini,
• Abstract要約: 我々は、最近のカナダの山火事から得られたXポストのマルチモーダルデータセットであるWildFireCan-MMDを紹介する。 このデータセット上でゼロショット視覚言語モデルを評価し、その結果をカスタムトレーニングおよびベースライン分類器と比較する。 我々の最高のパフォーマンスのカスタムモデルは84.48%のfスコアに達し、VLMとベースライン分類器を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.544737059518234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rapid information access is vital during wildfires, yet traditional data sources are slow and costly. Social media offers real-time updates, but extracting relevant insights remains a challenge. In this work, we focus on multimodal wildfire social media data, which, although existing in current datasets, is currently underrepresented in Canadian contexts. We present WildFireCan-MMD, a new multimodal dataset of X posts from recent Canadian wildfires, annotated across twelve key themes. We evaluate zero-shot vision-language models on this dataset and compare their results with those of custom-trained and baseline classifiers. We show that while baseline methods and zero-shot prompting offer quick deployment, custom-trained models outperform them when labelled data is available. Our best-performing custom model reaches 84.48% f-score, outperforming VLMs and baseline classifiers. We also demonstrate how this model can be used to uncover trends during wildfires, through the collection and analysis of a large unlabeled dataset. Our dataset facilitates future research in wildfire response, and our findings highlight the importance of tailored datasets and task-specific training. Importantly, such datasets should be localized, as disaster response requirements vary across regions and contexts.
• Abstract（参考訳）: 急激な情報アクセスは山火事の間は不可欠だが、従来のデータソースは遅くてコストがかかる。 ソーシャルメディアはリアルタイムのアップデートを提供するが、関連する洞察を抽出することは依然として課題だ。 本研究では、現在のデータセットには存在するが、現在、カナダの文脈では表現されていないマルチモーダルな山火事のソーシャルメディアデータに焦点を当てる。 我々は、最近のカナダの山火事のXポストのマルチモーダルデータセットであるWildFireCan-MMDを紹介し、12のキーテーマに注釈を付けた。 このデータセット上でゼロショット視覚言語モデルを評価し、その結果をカスタムトレーニングおよびベースライン分類器と比較する。 ベースラインメソッドとゼロショットプロンプトは迅速なデプロイメントを提供するが、ラベル付きデータが利用可能になった場合、カスタムトレーニングされたモデルの方が優れていることを示す。 我々の最高のパフォーマンスのカスタムモデルは84.48%のfスコアに達し、VLMとベースライン分類器を上回っている。 また,このモデルを用いて,大規模未ラベルデータセットの収集と解析を通じて,山火事時の傾向を明らかにする方法も示す。 我々のデータセットは、今後の山火事対策の研究を促進するものであり、我々の発見は、調整されたデータセットとタスク固有のトレーニングの重要性を強調している。 重要なことは、災害対応要求が地域や状況によって異なるため、そのようなデータセットをローカライズする必要がある。

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