一种基于双曲空间和地名层次结构的新型事件地理定位方法
计算与语言
2024-12-17 v1
摘要
基于社交数据及时检测和定位事件可为危机响应和资源分配等应用提供关键信息。然而, 大多数现有方法受事件检测错误的影响, 导致地理定位准确性不足。为此, 本文提出一种新型 end-to-end 事件地理定位方法 (GTOP), 利用双曲空间和地名层次结构。具体而言, 该方法包含一个事件检测模块和一个地理定位模块。事件检测模块基于社交数据构建异构信息网络, 然后构建均质消息图并将其与消息的文本和时间特征结合以学习节点的初始特征。节点特征在双曲空间中更新后输入到分类器进行事件检测。为减少地理定位误差, 本文提出一种基于地名层次结构的噪声地名过滤算法 (HIST)。HIST 分析事件聚类中提及的地名的层次结构, 以高度频繁的城市级位置作为事件的粗粒度位置。通过将聚类内地名的层次结构与事件粗粒度位置的层次结构进行比较, HIST 过滤掉噪声地名。为进一步提高地理定位准确性, 我们提出一种基于 HIST 输出的细粒度伪地名生成算法 (FIT), 并将生成的伪地名与过滤后的地名组合, 基于组合地名的地理中心点进行事件定位。对本文构建的中文数据集和另一公共英文数据集进行了广泛实验。实验结果表明, 本文提出的方法在准确性方面优于最先进的基线方法。
引用
@article{arxiv.2412.10870,
title = {A Novel End-To-End Event Geolocation Method Leveraging Hyperbolic Space and Toponym Hierarchies},
author = {Yaqiong Qiao and Guojun Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.10870},
year = {2024}
}