Creating Geospatial Trajectories from Human Trafficking Text Corpora

人口贩卖是一种影响全球数百万人生命的犯罪行为。贩子通过强迫劳动、非自愿性行为或器官移植等方式剥削受害者。当移民未能支付走私者费用并被迫进行强迫活动时，移民走私也可以被视为人口贩卖的一种形式。多家新闻机构和反人口贩卖组织报道了人口贩卖幸存者的故事，其中包括在贩卖路线上访问的地点名称。确定这些路线可以提供预防这种令人发指的犯罪所必需的知识。在本文中，我们提出了一个故事到轨迹（N2T）信息提取系统，该系统通过使用自然语言处理（NLP）技术分析报道的叙述，提取相关信息，并应用地理空间增强技术，以自动绘制人口贩卖路线的轨迹。我们在人口贩卖文本语料库上评估了N2T，并证明了我们利用数据预处理和将NLP库与增强数据库技术相结合的方法优于现有的地理位置检测方法。

本论文旨在提出一种基于自然语言处理和地理空间增强的信息提取系统，用于自动绘制人口贩卖路线。

利用NLP技术对报道的叙述进行分析，提取相关信息，并应用地理空间增强技术自动绘制人口贩卖路线。

论文使用NLP技术和地理空间增强技术，相比现有的地理定位检测方法表现更好。实验使用了人口贩卖文本语料库，并展示了N2T的有效性。

最近的相关研究包括基于机器学习的人口贩卖预测模型和基于社交媒体的人口贩卖信息提取方法。