Textual risk mining for maritime situational awareness
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose an auxiliary Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) integrated system for maritime situational awareness (MSA) operations. We bring into account a new and influential asset - human intuition and perception - to the existing semi-automated decision support systems that mostly rely on numerical data collected by electronic sensors or cameras located either directly on the vessels or in the maritime command-and-control centers. For our project, we gathered weekly textual reports spanning twelve months from the United States Worldwide Threats to Shipping Reports repository that belongs to the National Geospatial-Intelligence Agency (NGA), We considered the maritime incident reports written by human operators as a valuable and accessible unstructured textual input source in which a span of text1is called “risk” if it expresses one of the following kinds of vessel incidents: fired, robbed, boarded, hijacked, attacked, chased, approached, kidnapped, boarding attempted, suspiciously approached or clashed with. Our approach benefits from probability distributions of some useful features annotated based on a list of lexicons that contain expressions denoting vessel types, risks types, risk associates, maritime geographical locations, dates and times. These distributions are captured and used to anchor the span of “risks” as they are described in the textual reports. After some preprocessing steps that include tokenization, named entity extraction and part-of-speech tagging, the textual risk mining system applies a variety of sequence classification algorithms, e.g., Conditional Random Fields, Conditional Markov Models and Hidden Markov Models in order to compare the risk classification performance. Empirical results show that our NLP/ML-based system can extract variable-length risk spans from the textual reports with about 90% correctness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».