危机期间寻找目击者推文
计算与语言
2022-04-06 v1 计算机与社会
摘要
灾害响应机构已开始将社交媒体作为快速突破信息的来源，以了解受世界各地众多危机影响人群的需求。这些机构寻找来自危机受影响区域内的推文，以获取受影响区域状态的最新更新。然而，只有 1% 的推文带有明确的地理位置信息标记。第一响应者因无法评估许多收集到的推文的来源而丢失了宝贵信息。在这项工作中，我们致力于识别源自危机区域内的非地理标记推文。为此，我们解决了三个问题：(1) 源自危机区域内的推文与源自区域外的推文在语言上是否存在差异，(2) 哪些语言模式可用于区分区域内和区域外推文，以及 (3) 对于非地理标记推文，我们能否在实时情况下自动识别那些源自危机区域内的推文？
引用
@article{arxiv.1403.1773,
title = {Finding Eyewitness Tweets During Crises},
author = {Fred Morstatter and Nichola Lubold and Heather Pon-Barry and Jürgen Pfeffer and Huan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.1773},
year = {2022}
}