Verbesserung von Geolokalisierungstools für humanitäre Einsätze

Geolokalisierung ist der Prozess, um den physischen Standort einer Person oder eines Objekts zu bestimmen. In der humanitären Arbeit ist es super wichtig zu wissen, wo Hilfe gebraucht wird. Das heisst, verwundbare Gruppen zu identifizieren, laufende Probleme zu verstehen und zu wissen, wo Ressourcen vorhanden sind. Humanitäre Organisationen erstellen viele Dokumente und Berichte, was eine riesige Menge an Text ergibt, die analysiert werden muss.

Neueste Fortschritte in der Technologie der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) können helfen, wichtige Informationen aus diesen Berichten herauszuziehen. Allerdings ist die Leistung der aktuellen Informationsgewinnungswerkzeuge nicht gut verstanden, ebenso wenig wie die Vorurteile, die möglicherweise in ihnen existieren.

Diese Arbeit hat das Ziel, bessere Ressourcen für die Verarbeitung humanitärer Texte zu erstellen. Der Fokus liegt auf der Verbesserung von Werkzeugen, die spezifische Ortsnamen in Texten identifizieren, auch bekannt als Named Entity Recognition (NER) Werkzeuge. Die beiden beliebten NER-Tools, die verwendet werden, sind Spacy und roBERTa. Wir stellen eine Methode namens FeatureRank vor, die identifizierte Standorte mit einer umfassenden Datenbank von geografischen Namen, bekannt als GeoNames, verbindet.

Wir haben herausgefunden, dass das Training dieser Tools mit Daten aus humanitären Dokumenten nicht nur deren Genauigkeit verbessert, sondern auch hilft, die Vorurteile zugunsten von Standorten in westlichen Ländern zu reduzieren. Unsere Studie zeigt, dass wir mehr Ressourcen aus nicht-westlichen Dokumenten brauchen, um sicherzustellen, dass diese Tools in verschiedenen Kontexten gut funktionieren.

#Das Problem Verstehen

Humanitäre Bemühungen erzeugen enorme Mengen an Daten und Berichten von einer Vielzahl von Organisationen weltweit. Zum Beispiel arbeitet die Internationale Föderation der Rotkreuz- und Rothalbmondgesellschaften in 192 Ländern mit fast 14 Millionen Freiwilligen.

Um die produzierten Informationen zu verwalten, wurden Werkzeuge wie die Data Entry and Exploration Platform (DEEP) erstellt. Diese Plattform hilft Organisationen, ihre Dokumentation zusammenzustellen und zu organisieren.

In einer Welt, die mit Informationen überflutet ist, kann die automatisierte Informationsgewinnung dabei helfen, nützliche Einblicke zu finden. Jüngste Fortschritte im Deep Learning und NLP ermöglichen es, bedeutende Details in Texten zu identifizieren und sie zu kategorisieren, was beim effektiven Teilen von Wissen hilft.

Geolokalisierung ist ein wichtiger Aspekt der humanitären Arbeit. Sie reicht von ganzen Ländern bis hin zu kleinen Orten wie Dörfern oder Flüchtlingslagern. Genaue Standortinformationen sind entscheidend, besonders im Hinblick auf die Ziele für nachhaltige Entwicklung, die sicherstellen wollen, dass niemand übersehen wird, wenn es um Unterstützung geht.

Leider zeigen viele Datenquellen für das Training von Modellen eine Voreingenommenheit gegenüber westlichen Standorten. Viele Standortdatenbanken bevorzugen die USA und andere westliche Länder, während alternative Quellen wie Twitter und Wikipedia in Ländern des globalen Südens nicht so gut vertreten sind.

Um dieses Problem zu lösen, wollen wir Tools entwickeln, die verschiedene humanitäre Daten genau verarbeiten und sicherstellen, dass alle Länder fair bei der Informationssammlung behandelt werden.

#Erstellung eines Geolokalisierungs-Extraktionstools

In dieser Studie arbeiten wir mit humanitären Partnern zusammen, um ein spezialisiertes Geolokalisierungs-Extraktionstool zu erstellen, das darauf abzielt, Dokumente von humanitären Projekten zu verarbeiten. Dieses Tool führt zwei wichtige Aufgaben aus:

1. Geotagging - Identifizierung von Textsegmenten, die sich auf geografische Standorte beziehen.
2. Geocoding - Verknüpfung dieser identifizierten Standorte mit genauen geografischen Koordinaten.

Wir tragen zwei Datensätze für diese Aufgaben bei, wobei einer sich auf Geotagging und der andere auf Geocoding konzentriert. Humanitäre Berichte werden von Spezialisten annotiert, um potenzielle Ortsnamen zu identifizieren, die dann mit Einträgen in GeoNames, einer umfangreichen geografischen Datenbank, verknüpft werden.

Mit diesen annotierten Datensätzen verbessern wir die Leistung bestehender NER-Tools und erreichen höhere Genauigkeitsraten bei unseren Ziel-Datensätzen. Die neue Geocoding-Methode, FeatureRank, wird mit anderen Basismethoden in der Literatur verglichen.

#Verwandte Literatur

Named Entity Recognition (NER) identifiziert wichtige Entitäten in Texten, wobei der Fokus typischerweise auf Personen, Organisationen und Orten liegt. Frühe Modelle verwendeten traditionelle maschinelle Lernmethoden, aber Fortschritte seit 2011 haben die Einführung von neuronalen Netzwerken gesehen, die den Bau anpassungsfähigerer Modelle ermöglichen.

Neuere grosse vortrainierte Modelle wie BERT haben die Fähigkeiten von NLP-Systemen verbessert, indem sie eine effektive Darstellung von Texten ermöglichen, ohne dass man direkten Zugang zu riesigen Datenmengen benötigt.

Allerdings haben nur sehr wenige Studien spezifisch geografisches NER im humanitären Kontext behandelt. Die meisten Ansätze konzentrierten sich auf die allgemeine Textverarbeitung, mit begrenzter Anwendung auf die einzigartigen Herausforderungen humanitärer Daten.

Dieses Desinteresse an geografischem NER ist bedeutend, besonders wenn man die Vorurteile bedenkt, die aus der ausschliesslichen Reliance auf westlich fokussierte Daten entstehen könnten.

#Datensammlung und Annotation

Um unsere Datensätze zu erstellen, nutzen wir Informationen aus der HumSet-Datenbank, die Teil der DEEP-Plattform ist. Jedes Dokument in dieser Datenbank enthält relevante Auszüge, die gemäss humanitären Analyse-Rahmenwerken annotiert wurden. Diese Dokumente stammen aus verschiedenen Quellen, darunter Berichte von humanitären Organisationen und Medienartikel.

Der Datensatz ist mehrsprachig, wobei die Mehrheit in Englisch, Spanisch und Französisch verfasst ist. Die Dokumente beinhalten verschiedene Arten von Inhalten, von Text über Bilder bis hin zu Tabellen. Wir verwenden einen Parser, um den Text zu extrahieren und zu bereinigen, während nicht-textuelle Elemente verworfen werden.

Wir führen zwei Hauptannotationsaufgaben durch: Geotagging und Geocoding.

#Annotation: Geotagging

Für das Geotagging haben wir 500 englischsprachige Dokumente aus der HumSet-Datenbank ausgewählt. Diese Auswahl zielt darauf ab, möglichst viele verschiedene Standorte zu erfassen und gleichzeitig die Verteilung der Länder im Datensatz im Auge zu behalten.

Wir verwenden Vorannotationen, um den Labeling-Prozess zu erleichtern. Dabei werden Basismodell-Analysen durchgeführt, um potenzielle Standorte im Text vorzuschlagen, die die Annotatoren dann überprüfen und korrigieren können.

Die Annotatoren kategorisieren Standortbegriffe als entweder wörtlich (direkt auf einen Ort verweisend) oder assoziativ (bezeichnend für eine Beziehung zu einem Ort, ohne ihn direkt zu benennen).

#Annotierter Geotagging-Datensatz

Der resultierende annotierte Datensatz enthält über 11.000 Ortsnamen, die aus den 500 ausgewählten Dokumenten extrahiert wurden.

Die häufigsten genannten Standorte in unserem Datensatz sind Libyen, Syrien und Afghanistan, die Bereiche mit laufenden humanitären Sorgen hervorheben.

#Annotation: Geocoding

Der zweite annotierte Datensatz unterstützt die Geocoding-Aufgabe, bei der identifizierte Ortsnamen mit ihren geografischen Koordinaten verknüpft werden. Dafür nutzen wir die GeoNames-Datenbank, die Millionen geografischer Einträge enthält.

Wir bereiten die Toponyme für die Analyse durch sorgfältige Bereinigungs- und Zuordnungsprozesse vor. Unser Annotationsteam, geleitet von Experten, arbeitet daran, diese Toponymnamen den entsprechenden Einträgen in GeoNames zuzuordnen.

#Anpassung der Geolokalisierung für humanitäre Texte

Als nächstes bewerten wir die Geotagging-Methoden und optimieren sie mit unseren annotierten Daten. Wir prüfen die Leistung der NER-Modelle Spacy und roBERTa und nutzen sowohl exakte als auch partielle Übereinstimmungsbewertung.

Wir stellen fest, dass das Training dieser Modelle mit zusätzlichen humanitären Daten ihre Leistung erheblich verbessert. Darüber hinaus werden die Modelle weniger voreingenommen, je besser sie abgestimmt sind.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Kombination der Ausgaben beider Modelle zu noch besseren Ergebnissen führen kann, insbesondere wenn es darum geht, eine höhere Anzahl korrekter Übereinstimmungen zu finden.

#Ansätze zum Geocoding

Wir bewerten bestehende Geocoding-Methoden aus der Literatur, die sich darauf konzentrieren, Toponyme bestimmten Standorten zuzuordnen. Eine Methode bevorzugt eindeutige Referenzpunkte aus dem Text, während eine andere Kandidatenstandorte basierend auf der Nähe clustering.

Wir schlagen jedoch einen massgeschneiderten, feature-basierten Geocoding-Ansatz vor, der nicht nur geografische Distanz, sondern auch Bevölkerungs- und geopolitische Merkmale berücksichtigt. Diese Methode, genannt FeatureRank, bewertet Kandidaten basierend auf verschiedenen Kriterien und ordnet sie entsprechend.

Während unserer Bewertung vergleichen wir die Leistung von FeatureRank mit Basismethoden und stellen fest, dass unsere massgeschneiderte Methode überlegene Ergebnisse liefert.

#Anwendungsstudie

Abschliessend wenden wir unseren optimierten Toponym-Extraktions- und massgeschneiderten Geocoding-Algorithmus auf einen grossen Datensatz humanitärer Dokumente an. Obwohl wir keine verlässlichen Daten für eine präzise Validierung haben, analysieren wir Vorurteile in den von den Basismodellen und unseren abgestimmten Versionen identifizierten Standorten.

Wir stellen fest, dass die Basismodelle tendenziell mehr Standorte in den USA und Europa hervorheben, was eine westliche Voreingenommenheit widerspiegelt. Im Gegensatz dazu zeigen unsere abgestimmten Modelle eine ausgewogenere Verteilung der identifizierten Standorte über verschiedene Regionen, einschliesslich Gebieten, die nicht im Training abgedeckt waren.

#Fazit

Im Laufe unserer Arbeit haben wir gezeigt, dass Trainingsdaten aus dem humanitären Sektor die Leistung von NER-Tools für Geolokalisierung verbessern können. Dies steigert nicht nur die Genauigkeit, sondern scheint auch die Vorurteile zugunsten westlicher Standorte zu reduzieren.

Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung systematischer Bewertungen zur Erkennung von Vorurteilen in Datenextraktionstools. Während wir diese Tools weiter verfeinern, ist es entscheidend, die Bedürfnisse verwundbarer Bevölkerungsgruppen effektiv zu adressieren.

Mehr Arbeit ist erforderlich, um die Fähigkeiten dieser Modelle zu verbessern und sicherzustellen, dass sie sich an die sich entwickelnde Landschaft humanitärer Bedürfnisse anpassen können. Wir hoffen, dass die Ressourcen und Richtlinien, die in dieser Studie bereitgestellt werden, weitere Fortschritte auf diesem Gebiet anregen.