Resumen

Las medidas de emergencia completas son una de las garantías importantes para una respuesta de emergencia efectiva. Se propone un método de evaluación basado en datos generados por el usuario (UGC, por sus siglas en inglés) para evaluar la completitud de las medidas de emergencia. Para implementar este método, se recopilaron inicialmente datos de UGC que incluían las necesidades de emergencia de los usuarios y los planes de emergencia que comprendían medidas de emergencia para emergencias específicas utilizando un programa rastreador. Luego se estableció una plantilla de características para identificar las relaciones entre diferentes características, y se utilizó un modelo de Campo Aleatorio Condicional (CRF, por sus siglas en inglés) para extraer las medidas de emergencia del plan de emergencia y las necesidades de emergencia de los datos de UGC. Posteriormente se aplicó una red Siamesa para calcular la similitud entre las medidas de emergencia y las necesidades de emergencia. Las medidas de emergencia faltantes se obtuvieron en base a las similitudes, y se definió un método cuantitativo para calcular la completitud. Finalmente, utilizando la provincia A como estudio de caso, se evaluó la completitud de las medidas de emergencia y se identificaron las medidas de emergencia que necesitan ser fortalecidas y mejoradas.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Medidas de emergencia; Método de evaluación; Contenidos generados por los usuarios; Datos de CGU; Campo aleatorio condicional; Red siamesa
• Keywords:Emergency measures; Evaluation method; User-Generated Content; UGC data; Conditional Random Field; Siamese network