Can We Predict the Unpredictable? Leveraging DisasterNet-LLM for Multimodal Disaster Classification

📄 arXiv: 2506.23462v1 📥 PDF

作者: Manaswi Kulahara, Gautam Siddharth Kashyap, Nipun Joshi, Arpita Soni

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-06-30

备注: Accepted in the 2025 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2025), scheduled for 3 - 8 August 2025 in Brisbane, Australia

💡 一句话要点

提出DisasterNet-LLM以解决多模态灾害分类问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态数据 灾害分类 大型语言模型 跨模态注意力 自适应变换器 灾害管理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的灾害管理方法难以有效整合多模态数据，导致分析结果不够准确和及时。
  2. 论文提出DisasterNet-LLM，通过跨模态注意力机制和自适应变换器来提升灾害分类的准确性。
  3. 实验结果显示，DisasterNet-LLM在多模态灾害分类任务中取得了89.5%的准确率，显著优于其他模型。

📝 摘要（中文）

有效的灾害管理需要及时和准确的洞察，但传统方法在整合图像、天气记录和文本报告等多模态数据方面存在困难。为此，我们提出了DisasterNet-LLM，这是一种专门设计的大型语言模型，旨在进行全面的灾害分析。通过利用先进的预训练、跨模态注意力机制和自适应变换器，DisasterNet-LLM在灾害分类方面表现出色。实验结果表明，其在多模态灾害分类任务中的准确率达到89.5%，F1分数为88.0%，AUC为0.92%，BERTScore为0.88%，优于现有的最先进模型。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决传统灾害管理方法在整合多模态数据（如图像、天气记录和文本报告）时的不足，导致的分析结果不准确和反应不及时的问题。

核心思路：论文的核心解决思路是设计DisasterNet-LLM，一个专门针对灾害分析的大型语言模型，通过先进的预训练和跨模态注意力机制来提升模型的分类能力。

技术框架：DisasterNet-LLM的整体架构包括多个模块：首先是数据预处理模块，整合不同模态的数据；其次是跨模态注意力机制模块，增强不同模态间的信息交互；最后是自适应变换器模块，优化模型的学习能力。

关键创新：论文的主要创新点在于引入了跨模态注意力机制和自适应变换器，这使得DisasterNet-LLM能够更有效地处理和融合多模态数据，显著提高了灾害分类的准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以平衡不同模态的贡献，并通过调节超参数来优化模型性能，确保在多模态数据处理时的高效性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，DisasterNet-LLM在多模态灾害分类任务中取得了89.5%的准确率，F1分数为88.0%，AUC为0.92%，BERTScore为0.88%。这些结果均显著优于现有的最先进模型，展示了该模型在灾害管理中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然灾害监测、应急响应和灾后恢复等。通过提高灾害分类的准确性，DisasterNet-LLM可以帮助决策者更快地做出反应，从而减少灾害造成的损失。未来，该模型有望在更广泛的领域中应用，如气候变化研究和城市规划等。

📄 摘要（原文）

Effective disaster management requires timely and accurate insights, yet traditional methods struggle to integrate multimodal data such as images, weather records, and textual reports. To address this, we propose DisasterNet-LLM, a specialized Large Language Model (LLM) designed for comprehensive disaster analysis. By leveraging advanced pretraining, cross-modal attention mechanisms, and adaptive transformers, DisasterNet-LLM excels in disaster classification. Experimental results demonstrate its superiority over state-of-the-art models, achieving higher accuracy of 89.5%, an F1 score of 88.0%, AUC of 0.92%, and BERTScore of 0.88% in multimodal disaster classification tasks.