Snabba krisinsatser kräver realtidsanalys av budskap. Efter en katastrof försöker volontärer klassificera tweets för att fastställa behov, t.ex. förnödenheter, infrastrukturskador osv. Eftersom märkta data, övervakad maskininlärning kan hjälpa till att klassificera dessa meddelanden. Bristfällig märkning av data orsakar dålig prestanda i maskinträning. Kan vi återanvända gamla tweets till att träna klassificerare? Hur kan vi välja märkta tweets för utbildning? Särskilt studerar vi nyttan av märkta data från tidigare händelser. Hjälper etiketterade tweets på olika språk? Vi observerar prestandan hos våra klassificerare utbildade med hjälp av olika kombinationer av utbildningsset som erhållits från tidigare katastrofer. Vi utför omfattande experiment på verkliga krisdataset och visar att tidigare etiketter är användbara när både käll- och målhändelser är av samma typ (t.ex. båda jordbävningarna). För liknande språk (t.ex. italienska och spanska) var anpassning av domäner på flera språk användbar, men när det gäller olika språk (t.ex. italienska och engelska) minskade föreställningen.
I REF visar författarna prestanda för ett antal icke-neurala nätverksklassificeringar som är utbildade på märkta data från tidigare krishändelser.
Cross-Language Domain Adaptation for Classifying Crisis-Related Short Messages
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}