CrisisMMD：来自自然灾害的多模态 Twitter 数据集
社会与信息网络
2018-05-03 v1 计算机与社会
摘要
在自然与人为灾害期间，人们使用 Twitter 等社交媒体平台发布文本与多媒体内容，以报告伤员或死者、基础设施损毁、失踪或寻获人员以及其他类型的信息。研究表明，这类在线信息若能得到及时有效的处理，对于人道主义组织获取态势感知并规划救援行动极为有用。除文本内容的分析外，近期研究已表明社交媒体上的图像内容可显著提升灾害响应。尽管大量研究主要关注文本内容以提取有用信息，聚焦于图像内容或两类内容结合的工作仍很有限。原因之一是该领域缺乏标注的图像数据。因此，本文旨在通过发布一个从不同自然灾害期间收集的 Twitter 大型多模态数据集来解决这一局限。我们提供三类标注，可用于应对不同人道主义组织的若干危机响应与管理任务。
引用
@article{arxiv.1805.00713,
title = {CrisisMMD: Multimodal Twitter Datasets from Natural Disasters},
author = {Firoj Alam and Ferda Ofli and Muhammad Imran},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.00713},
year = {2018}
}
备注
9 pages