使用自然语言处理来检测文本中的显著部分已被广泛应用于减少信息溢出的影响。本研究介绍了一个用于检测与太空领域创新想法相关的显著信息的数据集 SPACE-IDEAS。SPACE-IDEAS 中的文本差异很大，包括非正式的、技术的、学术的和商业导向的写作风格。除了手动注释的数据集外，我们还发布了一个使用大型生成语言模型进行注释的扩展版本。我们训练了不同的句子和连续句子分类器，并展示了自动注释的数据集可以通过多任务学习来训练更好的分类器。

Mar, 2024

本篇研究提出了一种基于监督式机器学习的算法，利用新闻文章数据中的 N-gram 模式、提及频率和句子上下文等上下文信息，对文本数据中的位置词进行判断，并在 GEO 码表现上提高了 25% 的准确性。

Nov, 2016

本综述介绍了从文本中检测事件的方法，探讨了任务定义、评估方法、基准数据集和方法学的分类，并展望了事件检测的未来研究方向。

Oct, 2022

本研究提出了一种基于案例推理的方法，能够自动预测军事战略站点上的罕见事件，通过实验证明了该方法在军事防御方面的强大潜力。

Feb, 2022

利用卫星图像和隐私增强的移动数据相结合的新型数据融合方法，用于增强实时或历史事件推断任务，应用场景包括农村地区的小规模灾害检测（如龙卷风、野火和洪水）、偏远荒野地区失踪徒步者的搜救以及战乱国家的活动冲突区域和人口流离失所地的识别。

Jan, 2024

这篇论文介绍了欧洲空间局使用人工智能和自然语言处理自动从空间文件中提取信息的方法，并通过多个实例研究来展示这种方法的价值，包括任务设计、质量保证、长期数据保存和开放空间创新平台。

Oct, 2022

本研究旨在自动从新闻中提取社会政治事件，并讨论计算语言学和社会政治学研究在大规模跨源、跨国和跨语言的社会政治事件信息收集中的相互支持，研究内容包括机器学习方法学的评估、语言资源、物质冲突预测、核心参照识别等。

May, 2020

本文介绍了一种自动地从文本中找到政治事件发生地点的方法，基于一个包含 8,000 个标签的句子集合，使用了一种将自动提取的事件和文本位置联系起来的方法，该模型在注释任务上达到了人类水平表现，胜过了先前的事件地理定位系统，并可应用于大多数地理环境下的事件提取系统。本文形式化了事件 - 位置链接任务、描述了神经网络模型，并演示了一个工作流来回答叙利亚内战中传统军事攻势导致平民伤亡的开放性问题。

May, 2019

本文提出一种使用 Wikidata 知识库的方法来产生新闻文章的语义注释，并描述了一种语义搜索引擎，支持基于关键词的搜索和结构化数据搜索。

Apr, 2019

通过提取新闻媒体中的高分辨率时空信息，我们的研究工作展示了新闻媒体作为改善洪水损害数据的时间分辨率和扩大空间覆盖范围的有希望的来源。

Dec, 2023