CReMa：通过计算机识别和匹配社交媒体上的跨语言请求和提供以进行危机响应
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。在应对危机时，社交媒体平台起着至关重要的作用，通过促进沟通和协调资源。本研究提出了一个系统方法 CReMa 来高效地在社交媒体平台上识别和匹配援助请求和提供，利用危机专用模型和跨语言嵌入空间，从而优化识别和匹配任务，并在分类和危机嵌入生成任务中胜过强基线算法。同时，我们还介绍了一个模拟澳大利亚 16...
CReMa是一个系统方法，用于在社交媒体上识别和匹配援助请求和提供。研究使用危机专用模型和跨语言嵌入空间，优化了识别和匹配任务，并在分类和危机嵌入生成任务中胜过强基线算法。同时，还介绍了一个模拟澳大利亚16种常用语言的多语言数据集，并通过实验证明了方法的有效性。此外，还分析了一个全球数据集，了解社交媒体上的求助和援助模式。这些研究成果推动了危机信息学领域的发展。
