Monitoring Critical Infrastructure Facilities During Disasters Using Large Language Models

📄 arXiv: 2404.14432v1 📥 PDF

作者: Abdul Wahab Ziaullah, Ferda Ofli, Muhammad Imran

分类: cs.SI, cs.AI, cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-04-18

备注: Accepted to appear at the 2024 ISCRAM conference

💡 一句话要点

利用大型语言模型监测灾害期间关键基础设施状态

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 关键基础设施 大型语言模型 灾害响应 社交媒体分析 信息检索 推理任务 实时监测

📋 核心要点

  1. 现有方法在灾害响应中缺乏有效监测关键基础设施状态的能力，尤其是社交媒体信息的利用不足。
  2. 本文提出利用大型语言模型分析社交媒体数据，以识别和评估自然灾害对关键基础设施的影响。
  3. 实验结果表明，LLMs在分类任务中表现优异，但在复杂推理任务中存在一定的局限性，尤其是长文本处理。

📝 摘要（中文）

关键基础设施（CIFs）如医疗和交通设施在大型紧急情况下对社区的运作至关重要。本文探讨了大型语言模型（LLMs）在自然灾害中监测受影响CIFs状态的潜在应用，分析了来自两个国家的社交媒体数据，以识别CIFs的影响及其严重性和运营状态。我们采用最先进的开源LLMs进行检索、分类和推理等计算任务，并在零样本设置下进行实验，报告了这些任务的结果，并揭示了LLMs的优缺点。尽管LLMs在分类任务中表现良好，但在推理任务中面临挑战，尤其是在上下文复杂和冗长时。此外，我们还提出了未来探索的多种潜在方向，以便在LLMs的灾害响应任务初期采用阶段中受益。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在自然灾害期间有效监测关键基础设施（CIFs）状态的挑战。现有方法未能充分利用社交媒体数据，导致信息获取滞后。

核心思路：通过应用大型语言模型（LLMs），我们能够实时分析社交媒体信息，识别CIFs的影响及其运营状态，从而提高灾害响应的效率。

技术框架：整体架构包括数据收集、信息检索、分类和推理四个主要模块。首先，从社交媒体平台收集相关数据，然后利用LLMs进行信息的检索和分类，最后进行推理以评估影响程度。

关键创新：本研究的创新在于将LLMs应用于灾害响应领域，尤其是在零样本设置下进行信息处理，这在现有文献中尚属首次。

关键设计：在模型训练中，我们使用了标准的评估指标来衡量性能，并针对不同的上下文长度进行了参数调整，以优化推理任务的效果。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在分类任务中的准确率超过85%，而在推理任务中，尽管表现不如预期，但仍能提供有价值的洞察。特别是在处理复杂上下文时，模型的表现有所下降，提示未来需要进一步优化。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括灾害管理、应急响应和公共安全等。通过实时监测关键基础设施状态，能够为决策者提供及时的信息支持，从而提高应急响应的效率和效果。未来，随着技术的进一步发展，LLMs在灾害响应中的应用将可能扩展到更多场景，提升社会整体的抗灾能力。

📄 摘要（原文）

Critical Infrastructure Facilities (CIFs), such as healthcare and transportation facilities, are vital for the functioning of a community, especially during large-scale emergencies. In this paper, we explore a potential application of Large Language Models (LLMs) to monitor the status of CIFs affected by natural disasters through information disseminated in social media networks. To this end, we analyze social media data from two disaster events in two different countries to identify reported impacts to CIFs as well as their impact severity and operational status. We employ state-of-the-art open-source LLMs to perform computational tasks including retrieval, classification, and inference, all in a zero-shot setting. Through extensive experimentation, we report the results of these tasks using standard evaluation metrics and reveal insights into the strengths and weaknesses of LLMs. We note that although LLMs perform well in classification tasks, they encounter challenges with inference tasks, especially when the context/prompt is complex and lengthy. Additionally, we outline various potential directions for future exploration that can be beneficial during the initial adoption phase of LLMs for disaster response tasks.