الملخص
تمت ترجمة أجزاء من هذه الصفحة آلياً وقد تحتوي على أخطاء.
Disaster-risk-reduction archives describe hazard events in prose that databases such as EM-DAT (Delforge et al., 2025) cannot ingest directly. We present an LLM pipeline that generates candidate georeferenced event records using a controlled hazard vocabulary and fixed schema, retaining evidence for review. Applied to 10,000 documents from PreventionWeb, the knowledge hub managed by UNDRR, it produced 3,572 records from 1,913 documents across 24 hazard types and resolved 81% of location mentions to OpenStreetMap geometries. On 171 human-positive document windows from a stratified 217-document reference set, GPT-5 achieved 86.0% pooled attribute $F_1$, versus 44.2% for the spaCy-gazetteer baseline. Evaluation pools hazard families, location strings, and event years within documents, without assessing their assignment to individual events. GPT-5.4 ranked highest among ten LLMs (86.6% $F_1$). Verbatim evidence occurrence was 72.0% for GPT-5 and 47.2% for GPT-5.4, measuring textual traceability without establishing attribute support. We report production failure modes and automated label and location-rule compliance checks. Prompts, schema, and outputs will be released for adaptation to national reporting archives.
الكلمات المفتاحية
الموضوع
بيانات النشر
- المجلة
- غير متاح
- وصول مفتوح
- وصول مفتوح أخضر
اقتبس هذه المقالة
APA 7
Andreozzi, C., Nguyen-Le, P. A., Jin, Z., & Mani, R. (2026). من تقارير UNDRR إلى سجلات الأحداث: استخراج الكوارث المرجعية جغرافيًا بالنماذج اللغوية الكبيرة المقيّدة بالمخطط. https://omanscience.com/ar/articles/from-undrr-reports-to-event-records-schema-constrained-llm-extraction-of-georeferenced-disasters
MLA 9
Andreozzi, Camilla, et al. "من تقارير UNDRR إلى سجلات الأحداث: استخراج الكوارث المرجعية جغرافيًا بالنماذج اللغوية الكبيرة المقيّدة بالمخطط." https://omanscience.com/ar/articles/from-undrr-reports-to-event-records-schema-constrained-llm-extraction-of-georeferenced-disasters.
شيكاغو (المؤلف–التاريخ)
Andreozzi, Camilla, Phuong-Anh Nguyen-Le, Zhijing Jin, and Revati Mani. 2026. "من تقارير UNDRR إلى سجلات الأحداث: استخراج الكوارث المرجعية جغرافيًا بالنماذج اللغوية الكبيرة المقيّدة بالمخطط." https://omanscience.com/ar/articles/from-undrr-reports-to-event-records-schema-constrained-llm-extraction-of-georeferenced-disasters.
هارفارد
Andreozzi, C., Nguyen-Le, P. A., Jin, Z. and Mani, R. (2026) 'من تقارير UNDRR إلى سجلات الأحداث: استخراج الكوارث المرجعية جغرافيًا بالنماذج اللغوية الكبيرة المقيّدة بالمخطط', Available at: https://omanscience.com/ar/articles/from-undrr-reports-to-event-records-schema-constrained-llm-extraction-of-georeferenced-disasters.
فانكوفر
Andreozzi C, Nguyen-Le PA, Jin Z, Mani R. من تقارير UNDRR إلى سجلات الأحداث: استخراج الكوارث المرجعية جغرافيًا بالنماذج اللغوية الكبيرة المقيّدة بالمخطط. https://omanscience.com/ar/articles/from-undrr-reports-to-event-records-schema-constrained-llm-extraction-of-georeferenced-disasters
IEEE
C. Andreozzi, P. A. Nguyen-Le, Z. Jin, and R. Mani, "من تقارير UNDRR إلى سجلات الأحداث: استخراج الكوارث المرجعية جغرافيًا بالنماذج اللغوية الكبيرة المقيّدة بالمخطط," https://omanscience.com/ar/articles/from-undrr-reports-to-event-records-schema-constrained-llm-extraction-of-georeferenced-disasters.