위험 상황에서 위협을 효과적으로 식별하고 잠재적 피해를 완화하는 것은 매우 중요합니다. 본 논문은 13가지 위기 시나리오에 걸쳐 경고 메시지 생성을 위한 최초의 대규모 데이터 세트인 CrisiText를 제시합니다. 이 데이터 세트는 40만 개 이상의 경고 메시지를 포함하며, 각 메시지에는 세 가지의 최적화되지 않은 경고 유형이 함께 제공됩니다. 본 연구에서는 감독 기반 미세 조정, 선호도 정렬, 제로샷 및 퓨샷 접근 방식을 비교하는 일련의 실험을 수행했습니다. 또한, Out-of-distribution 시나리오에서 모델 성능을 평가하고 자동 후편집기의 효과를 평가했습니다.
