Städerna består av komplexa system med fysiska, it-relaterade och sociala komponenter. Nuvarande arbeten med att utvinna och förstå stadsevenemang är främst beroende av teknikaktiverad infrastruktur för att observera och registrera evenemang. I detta arbete föreslår vi en strategi för att utnyttja medborgarnas observationer av olika stadssystem och stadstjänster, såsom trafik, kollektivtrafik, vattenförsörjning, väder, avloppsvatten och allmän säkerhet, som en källa till stadsevenemang. Vi undersöker möjligheten att använda sådana textströmmar för att extrahera stadshändelser från kommenterad text. Vi formaliserar problemet med att kommentera sociala strömmar såsom mikrobloggar som ett sekvensmärkningsproblem. Vi presenterar en ny process för skapande av träningsdata för att märka träningssekvensmodeller. Vår automatiska process för att skapa data använder domänkunskap på instansnivå (t.ex. platser i en stad, möjliga evenemangstermer). Vi jämför denna automatiserade notationsprocess med ett toppmodernt verktyg som behöver manuellt skapade träningsdata och visar att det har jämförbar prestanda i notationsuppgifter. En aggregeringsalgoritm presenteras sedan för händelseextraktion från kommenterad text. Vi gör en omfattande utvärdering av händelseanteckningar och händelseextrahering på en verklig datauppsättning bestående av händelserapporter och tweets som samlats in under 4 månader från San Francisco Bay Area. Utvärderingsresultaten är lovande och ger insikter i nyttan av social ström för att extrahera stadsevenemang.
REF fokuserade på att extrahera stadshändelser genom att lösa ett sekvensmärkningsproblem.
Extracting City Traffic Events from Social Streams
{'venue': 'TIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}