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救助要請抽出のための災害時ツイートの解析
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/203907
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/203907aa682ac1-d50a-49a4-b2fc-0601d1d31d9e
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
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公開日 | 2020-03-05 | |||||||||||
タイトル | ||||||||||||
タイトル | 救助要請抽出のための災害時ツイートの解析 | |||||||||||
言語 | ||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
資源タイプ | technical report | |||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
現在,大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
現在,大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
現在,大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||||
en | ||||||||||||
Presently with Osaka Uniersity | ||||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||||
en | ||||||||||||
Presently with Osaka Uniersity | ||||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||||
en | ||||||||||||
Presently with Osaka Uniersity | ||||||||||||
著者名 |
山根, 有輝也
× 山根, 有輝也
× 小泉, 佑揮
× 長谷川, 亨
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論文抄録 | ||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||
内容記述 | 2018 年の西日本豪雨をはじめ,災害時に救助要請を表明するために SNS,とりわけ Twitter が利用されつつある.現実には,「救助要請」などのキーワードを含んでいながら救助要請と関連のないツイートも多い.本研究では救助要請の機械的な抽出に向けて,現実の災害時のツイート,具体的には 2018 年西日本豪雨災害におけるツイートを解析する.さらに,2019 年台風 19 号における救助要請関連ツイートを対象に,リカレントニューラルネットワークによる救助要請の抽出実験を実施し,機械学習による救助要請抽出の課題を検討する. | |||||||||||
論文抄録(英) | ||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||
内容記述 | During catastrophic disasters like the Japan floods 2018, phone-based emergency call systems may not work as expected due to heavy congestion or network disruption. Social media, e.g., Twitter and Facebook, has been playing an important role as a communication tool to deliver rescue requests, which complements phone-based emergency call systems, in disasters. Understanding rescue requests on social media is key to realizing the automatic extraction of rescue requests from a vast amount of social media posts. This paper analyzes rescue-related tweets, which are tweets containing rescue-related keywords like #rescue, and proposes a taxonomy for rescue-related tweets. According to the analysis, we construct a classifier based on a recurrent neural network and an annotation mechanism to identify why the classifier identifies a tweet as a rescue request or not. Using these two models, we reveal that the reason why there are many false negatives, i.e., the number of rescue requests identified as non-rescue requests. | |||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
収録物識別子 | AN10116224 | |||||||||||
書誌情報 |
研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS) 巻 2020-DPS-182, 号 25, p. 1-6, 発行日 2020-03-05 |
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ISSN | ||||||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
収録物識別子 | 2188-8906 | |||||||||||
Notice | ||||||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
出版者 | ||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |