High Accuracy Location Information Extraction from Social Network Texts Using Natural Language Processing

要約

テロリズムは世界的な疫病となっており、国家の発展に深刻な影響を及ぼしています。
テロは毎日罪のない人々を殺害し、教育活動を妨げているだけでなく、経済成長も妨げています。
機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) は、正確なデータが利用可能であれば、将来のテロ攻撃をリアルタイムで予測することで、テロとの戦いに貢献できます。
この論文は、ソーシャル ネットワークのテキストを使用して必要な情報を抽出し、テロ攻撃を予測するための適切なデータセットを構築する研究プロジェクトの一部です。
私たちはブルキナファソのテロに関する 3,000 件のソーシャル ネットワーク テキストのセットを収集し、そのサブセットを使用して既存の NLP ソリューションを実験しました。
実験により、既存のソリューションでは位置認識の精度が低いことが明らかになりましたが、当社のソリューションではそれが解決されました。
プロジェクトの目標を達成するための日付とアクション情報を抽出するためにソリューションを拡張します。

要約(オリジナル)

Terrorism has become a worldwide plague with severe consequences for the development of nations. Besides killing innocent people daily and preventing educational activities from taking place, terrorism is also hindering economic growth. Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) can contribute to fighting terrorism by predicting in real-time future terrorist attacks if accurate data is available. This paper is part of a research project that uses text from social networks to extract necessary information to build an adequate dataset for terrorist attack prediction. We collected a set of 3000 social network texts about terrorism in Burkina Faso and used a subset to experiment with existing NLP solutions. The experiment reveals that existing solutions have poor accuracy for location recognition, which our solution resolves. We will extend the solution to extract dates and action information to achieve the project’s goal.

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