论文

IUU+DB:通过 LLM 驱动的信息提取追踪非法、未报告和不受监管的捕捞、海鲜欺诈和劳工虐待

IUU+DB: Tracking Illegal, Unreported, and Unregulated Fishing, Seafood Fraud, and Labor Abuse through LLM-driven Information Extraction

应用与实践行业应用

摘要

非法、未报告和无管制捕捞(IUU)传统上是指违反适用法律或发生在缺乏适用法律的地区的捕捞活动。我们提出 IUU+ 一词来涵盖更广泛的渔业部门环境和相关供应链贸易相关犯罪和行为。尽管 IUU+ 活动被广泛认为对海洋生态系统、市场和生计构成严重威胁,但对这些事件的定量了解,例如其频率、地理位置、物种、行为者和非法活动类型的模式,仍然很难获得。我们提出了 IUU+DB,这是一个 大语言模型 驱动的系统,用于构建 IUU+ 活动的全球事件数据库。该系统摄取异构文档,对它们是否描述相关事件进行分类,提取关键数据元素,例如参与者、位置、物种、船只、违规行为和执法结果,并支持重复数据删除和趋势分析。案例研究和验证结果表明,IUU+DB可以帮助整理零散的证据,揭示地理和行为热点,支持学术界和非政府组织针对渔业领域的具体研究,协助行业进行来源和物种风险评估,并为政府机构的政策实施和有针对性的执法工作提供支持。