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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-02-18 10:30 被害状況判断のための災害時ツイート分類および特徴分析による改良 ○及川佑人・プタシンスキ ミハウ・桝井文人（北見工大）  NLC2020-22 |
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| 抄録 | （和） | 災害時の救助活動において有用なツイートを抽出する研究が盛んに行われている．これまでの研究では，特定の住所や場所を含むツイートを抽出することに重点が置かれてきた．我々は，住所を含まないツイートであっても被災者の居場所の推測等を通じて災害時の救援活動に役立つと考える．本研究では災害を直接経験したユーザーのツイート等を抽出して被害状況の判断に活用することを目的に，BERTによりツイートを3つのクラスに分類した．また，訓練データの特徴分析を通じてアノテーション基準を再考した結果、分類性能に向上が見られた．これらにより，災害時における円滑な情報支援への応用が期待できる． |
| （英） | In extracting tweets useful in rescue missions during disasters, previous research have focused on extracting tweets containing specific addresses or locations. We assume that tweets without addresses can also be useful for disaster relief as the location can be inferred or written indirectly. In this study, we focus on extracting tweets from users who directly experienced the disaster (tweets with high directness) and classified them into three classes using BERT, based on the assumption that the tweets, when provided to rescue teams, can be useful for evaluating the disaster situation. Additionally, we performed feature analysis of the training data, which helped us update the annotation criteria, and improve the classification efficacy. The results were satisfying enough to be considered for application in efficient information extraction during disasters. | |
| キーワード | （和） | 災害情報 / 救助要請 / Twitter / BERT / 文書分類 / テキストマイニング / / |
| （英） | Disaster Information / Rescue Request / Twitter / BERT / Document Classification / Text Mining / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 374, NLC2020-22, pp. 7-12, 2021年2月. | |
| 資料番号 | NLC2020-22 | |
| 発行日 | 2021-02-11 (NLC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLC2020-22 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2021-02-18 - 2021-02-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 第17回テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The 17th Text Analytics Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2021-02-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 被害状況判断のための災害時ツイート分類および特徴分析による改良 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Classification of disaster tweets for damage assessment, and improvement by feature analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 災害情報 / Disaster Information |
| キーワード(2)（和/英） | 救助要請 / Rescue Request |
| キーワード(3)（和/英） | Twitter / Twitter |
| キーワード(4)（和/英） | BERT / BERT |
| キーワード(5)（和/英） | 文書分類 / Document Classification |
| キーワード(6)（和/英） | テキストマイニング / Text Mining |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 及川 佑人 / Yuto Oikawa / オイカワ ユウト |
| 第1著者 所属（和/英） | 北見工業大学 (略称： 北見工大) Kitami Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | プタシンスキ ミハウ / Ptaszynski Michal / プタシンスキ ミハウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北見工業大学 (略称： 北見工大) Kitami Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 桝井 文人 / Fumito Masui / マスイ フミト |
| 第3著者 所属（和/英） | 北見工業大学 (略称： 北見工大) Kitami Institute of Technology (略称： KIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-02-18 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2020-22 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.374 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-11 (NLC) |
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