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WASSERWIRTSCHAFT
Erschienen in: WASSERWIRTSCHAFT 1/2022

01.05.2022 | Practice

Automatized Drought Impact Detection Using Natural Language Processing

verfasst von: Jan Sodoge, Mariana Madruga de Brito, Christian Kuhlicke

Erschienen in: WASSERWIRTSCHAFT | Sonderheft 1/2022

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Auszug

Our Team developed a method for the automatized detection of drought impacts based on newspaper articles. The method can extract different classes of drought impacts and their geographic and temporal scope from text data. We generated a multi-sectoral dataset of drought impacts in Germany from 2000 to 2021. …
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Literatur
[1]
de Brito, M. M.; Kuhlicke, C.; Marx, A.: Near-real-time drought impact assessment: a text mining approach on the 2018/19 drought in Germany. In: Environ Res Lett 15 (2020), p. 1040-1049.
[2]
Cammalleri, C.; Naumann, G.; Mentaschi, L et al.: Global warming and drought impacts in the EU. Publications Office of the European Union, 2020.
[3]
Naumann, G.; Cammalleri, C.; Mentaschi, L.; Feyen, L.: Increased economic drought impacts in Europe with anthropogenic warming. In: Nature Climate Change 11 (2021), p. 485-491.
[4]
Hirschberg, J.; Manning, C. D.: Advances in natural language processing. In: Science 349 (2015), p. 261-266.
[5]
de Brito, M. M.: Compound and cascading drought impacts do not happen by chance: A proposal to quantify their relationships. In: Science of The Total Environment 778 (2021), p. 146236.
Metadaten
Titel
Automatized Drought Impact Detection Using Natural Language Processing
verfasst von
Jan Sodoge
Mariana Madruga de Brito
Christian Kuhlicke
Publikationsdatum
01.05.2022
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
WASSERWIRTSCHAFT / Ausgabe Sonderheft 1/2022
Print ISSN: 0043-0978
Elektronische ISSN: 2192-8762
DOI
https://doi.org/10.1007/s35147-022-1008-7

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