יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

סיפורי אסונות מאומתים

Verifiable Disaster Storylines and Causal Knowledge Graphs: A Citation-Grounded Pipeline from Heterogeneous Humanitarian Sources
פיתוח צינור ליצירת סיפורי אסונות מאומתים ממקורות הומניטריים שונים, המשלב מידע מובנה ובלתי מובנה. הצינור משתמש ב-Retrieval-Augmented Generation כדי ליצור גרפים של ידע גורמי. המערכת נבדקה על ידי מומחים ולא-מומחים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.00858v2 Announce Type: replace Abstract: Effective humanitarian response depends on the rapid synthesis of heterogeneous, high-volume information sources - a task that routinely exceeds human analytical capacity in the critical early hours of a crisis. We present a pipeline that combines structured disaster records from EM-DAT with unstructured documents from ReliefWeb and the European Media Monitor (EMM) to produce source-grounded disaster storylines and causal knowledge graphs supporting situational awareness for responders and analysts. Using Retrieval-Augmented Generation, the pipeline extracts structured storylines - tabular event profiles covering 17 fields, from severity and key drivers to child-sensitive impact indicators - and constructs causal knowledge graphs where ea
קרא במקור המקורי