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【24h】

Automatic report generation based on multi-modal information

机译：基于多模式信息的自动报告生成

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摘要

In this paper, we propose a new framework which can utilize multi-modal social media information to automatically generate related reports for users or government. First, we utilize DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) to detect events in official news websites. Then, some unofficial information details are extracted from social network platforms (Foursquare, Twitter, YouTube), which will be leveraged to enhance the official report in order to excavate some latent and useful information. In this process, we applied some classic textual processing methods and computer vision technologies to reduce the noise information uploaded by user generated contents (UGCs). Then, we applied LSTM-CNN model to generate the related image caption and successfully convert visual information to textual information. Finally, we extracted some latent topics using graph cluster method to generate the final report. To demonstrate the effectiveness of our framework, we got a large of multi-source event dataset from official news websites and Twitter. Finally, the user study demonstrates the practicability of our approach.
机译：在本文中，我们提出了一个可以利用多模式社交媒体信息自动为用户或政府生成相关报告的新框架。首先，我们利用DBSCAN（基于噪声的应用程序基于密度的空间聚类）来检测官方新闻网站中的事件。然后，从社交网络平台（Foursquare，Twitter，YouTube）中提取一些非官方的信息详细信息，这些信息将用于增强官方报告，以挖掘一些潜在的有用信息。在此过程中，我们应用了一些经典的文本处理方法和计算机视觉技术来减少用户生成的内容（UGC）上传的噪声信息。然后，我们应用LSTM-CNN模型生成相关的图像标题，并将视觉信息成功转换为文本信息。最后，我们使用图聚类方法提取了一些潜在主题以生成最终报告。为了证明我们框架的有效性，我们从官方新闻网站和Twitter获得了大量的多源事件数据集。最后，用户研究证明了我们方法的实用性。

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