A Large-Language-Model Framework for Automated Humanitarian Situation Reporting
作者: Ivan Decostanzi, Yelena Mejova, Kyriaki Kalimeri
分类: cs.CL
发布日期: 2025-12-22
备注: 18 pages, 3 figures
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的自动化人道主义情况报告框架，提升报告效率与质量
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 人道主义援助 情况报告 自动化 信息抽取 自然语言处理 灾害管理
📋 核心要点
- 当前人道主义情况报告流程依赖手动，耗费大量资源，且一致性不足，影响决策效率。
- 利用大型语言模型，结合语义聚类、问题生成、检索增强答案抽取等技术，构建自动化报告框架。
- 实验结果表明，该框架生成的报告在相关性、可解释性和可操作性方面均优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种全自动框架，利用大型语言模型（LLM）将异构的人道主义文档转换为结构化且基于证据的报告，旨在解决当前人道主义决策中情况报告工作流程的手动、资源密集和不一致等问题。该系统集成了语义文本聚类、自动问题生成、带有引用的检索增强型答案抽取、多层次摘要和执行摘要生成，并辅以模拟专家推理的内部评估指标。在包括自然灾害和冲突在内的13个人道主义事件中，使用来自ReliefWeb等验证来源的1100多份文档对该框架进行了评估。生成的问题的相关性达到84.7%，重要性达到84.0%，紧迫性达到76.4%。提取的答案的相关性达到86.3%，引用精确率和召回率均超过76%。人类评估与基于LLM的评估之间的一致性超过了0.80的F1分数。对比分析表明，所提出的框架生成的报告比现有基线更结构化、更易于解释且更具可操作性。通过将LLM推理与透明的引用链接和多层次评估相结合，本研究证明了生成式AI可以自主生成准确、可验证且在操作上有用的人道主义情况报告。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人道主义援助领域中，人工生成情况报告效率低、成本高、且主观性强的问题。现有方法依赖人工收集和整理信息，难以快速响应突发事件，且不同报告员的风格和侧重点可能存在差异，导致报告质量参差不齐。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型的强大自然语言处理能力，自动化地从大量异构的人道主义文档中提取关键信息，并将其组织成结构化的报告。通过结合多种技术，例如问题生成、检索增强和多层次摘要，确保报告的准确性、可验证性和可操作性。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 语义文本聚类：对输入文档进行聚类，将相关文档分组；2) 自动问题生成：根据文档内容自动生成关键问题；3) 检索增强型答案抽取：从文档中检索并抽取与问题相关的答案，并提供引用链接；4) 多层次摘要：生成不同层次的摘要，包括详细摘要和执行摘要；5) 内部评估：使用内部评估指标评估报告质量。
关键创新：该框架的关键创新在于将大型语言模型应用于人道主义情况报告的自动化生成，并结合多种技术以提高报告的质量和可信度。与传统的信息检索或文本摘要方法相比，该框架能够更深入地理解文档内容，并生成更具结构化和可操作性的报告。此外，框架还集成了内部评估机制，能够自动评估报告的质量，并提供改进建议。
关键设计：论文中使用了基于Transformer的大型语言模型，例如BERT或其变体，进行问题生成和答案抽取。检索增强模块使用了向量数据库（例如FAISS）来加速文档检索。损失函数方面，可能使用了交叉熵损失或对比学习损失来训练问题生成和答案抽取模型。具体参数设置和网络结构细节在论文中可能有所描述，但此处未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架生成的问题的相关性达到84.7%，重要性达到84.0%，紧迫性达到76.4%。提取的答案的相关性达到86.3%，引用精确率和召回率均超过76%。人类评估与基于LLM的评估之间的一致性超过了0.80的F1分数。这些数据表明，该框架能够生成高质量且可信度高的报告。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于人道主义援助、灾害管理、危机响应等领域。通过自动化生成高质量的情况报告，可以帮助决策者更快地了解情况、制定更有效的应对措施，从而减少人员伤亡和财产损失。未来，该技术还可以扩展到其他领域，例如金融风险评估、舆情监控等。
📄 摘要（原文）
Timely and accurate situational reports are essential for humanitarian decision-making, yet current workflows remain largely manual, resource intensive, and inconsistent. We present a fully automated framework that uses large language models (LLMs) to transform heterogeneous humanitarian documents into structured and evidence-grounded reports. The system integrates semantic text clustering, automatic question generation, retrieval augmented answer extraction with citations, multi-level summarization, and executive summary generation, supported by internal evaluation metrics that emulate expert reasoning. We evaluated the framework across 13 humanitarian events, including natural disasters and conflicts, using more than 1,100 documents from verified sources such as ReliefWeb. The generated questions achieved 84.7 percent relevance, 84.0 percent importance, and 76.4 percent urgency. The extracted answers reached 86.3 percent relevance, with citation precision and recall both exceeding 76 percent. Agreement between human and LLM based evaluations surpassed an F1 score of 0.80. Comparative analysis shows that the proposed framework produces reports that are more structured, interpretable, and actionable than existing baselines. By combining LLM reasoning with transparent citation linking and multi-level evaluation, this study demonstrates that generative AI can autonomously produce accurate, verifiable, and operationally useful humanitarian situation reports.