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A proposal for an architecture to extract information from sms messages during emergency situations

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Previous issue date: 2015 / In mass emergencies, a fair amount of information is exchanged via SMS messages. These messages tend to be informal and to contain abbreviations and misspellings, which makes them difficult to treat. This is a problem for current Information Extraction tools, especially for messages in Portuguese. This work proposes an architecture to extract information from SMS messages during emergencies. The architecture comprises four components: Linguistic Processing, Temporal Processing, Event Processing, and Information Fusion. We also defined an SMS corpus building process. From the proposal of this architecture, we conducted a case study, which included building BraCorpSMS, a corpus of SMS messages received by an electric utility company. We built a prototype in Python using NLTK to validate the architecture. The prototype had its Information Extraction components evaluated achieving Precision of 88%, Recall of 59% and balanced F-measure of 71%. The results indicate improvement opportunities, but as this is the first work for Portuguese facing processing SMS messages during emergency situations, it also serves as a roadmap for future work in the area. / Durante situações de emergência, uma grande quantidade de informação é trocada via mensagens SMS. Estas mensagens costumam ter escrita informal e contêm abreviações e erros de grafia, o que dificulta seu processamento. Este é um problema para as ferramentas de Extração de Informação atuais, especialmente para o Português. Este trabalho propõe uma arquitetura de extração de informação de mensagens SMS em situações de emergência. A arquitetura contempla quatro componentes: processamento linguístico, processamento temporal, processamento de eventos e fusão da informação. Também se define um processo para criação de corpus de SMSs. A partir da arquitetura proposta, foi realizado um estudo de caso que incluiu a construção do BraCorpSMS, um corpus de mensagens SMS recebidos por uma companhia de energia elétrica e um protótipo em Python utilizando NLTK para validar a arquitetura. O protótipo teve seus componentes de Extração de Informação avaliados, obtendo 88% de Precisão, 59% de Cobertura e 71% de Medida-F. Os resultados indicam oportunidades de avanços, mas, sendo este o primeiro trabalho para o Português voltado para o processamento de mensagens SMS em situações de emergência, também serve de roteiro para trabalhos futuros nesta área.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:RI_PUC_RS:oai:meriva.pucrs.br:10923/7249
Date January 2015
CreatorsMonteiro, Douglas Machado
ContributorsLima, Vera Lúcia Strube de
PublisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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