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利用大型语言模型监控灾害期间的关键基础设施设施
利用大型语言模型监测社交媒体网络中自然灾害对重要基础设施设施的影响，包括分类和推理任务，虽然大型语言模型在分类任务中表现良好，但在推理任务中遇到挑战，尤其是当上下文 / 提示复杂而冗长时。
PDF3 months ago
地理人工智能用于知识图谱建设：识别连锁事件之间的因果关系以支持环境恢复力研究
本文介绍了我们的 GeoAI（地理空间人工智能）解决方案，通过一组空间和时间启用的语义规则，来识别事件，特别是灾害事件之间的因果关系，在灾害事件建模的用例中，我们演示了如何利用这些定义的规则实现自动提取不同事件之间的因果关系。
PDF2 years ago
HumAID: 通过深度学习基准从 Twitter 中获取人工注释的灾难事件数据
本文提出一种基于深度学习模型和人类标注的新型大规模社交媒体数据集，用于自然灾害期间信息分类和简洁归纳，以改善现有数据集的局限性，提高分类准确度。
PDF3 years ago
利用多模态深度学习分析社交媒体数据，以用于灾害响应
本论文使用多模态深度学习技术，提出了一种分析社交媒体数据中文字和图像模态的联合表征，并在真实的灾难数据集上进行了广泛的实验，证明了该多模式架构比单模型（例如，仅使用文本或图像）的模型表现更好。
PDF4 years ago