蕴含地理事件微博客消息的自动识别方法

发布时间：2017-09-26 01:32

  本文关键词：蕴含地理事件微博客消息的自动识别方法

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【摘要】：微博客文本蕴含类型丰富的地理事件信息,能够弥补传统定点监测手段的不足,提高事件应急响应质量。然而,由于大规模标注语料的普遍匮乏,无法利用监督学习过程识别蕴含地理事件信息的微博客文本。为此,本文提出一种蕴含地理事件微博客消息的自动识别方法,通过快速获取的语料资源增强识别效果。该方法利用主题模型具有提取文档中主题集合的优势,通过主题过滤候选语料文本,实现地理事件语料的自动提取。同时,将分布式表达词向量模型引入事件相关性计算过程,借助词向量隐含的语义信息丰富微博客短文本的上下文内容,进一步增强事件消息的识别效果。通过以新浪微博为数据源开展的实验分析表明,本文提出的蕴含地理事件信息微博客消息识别方法,识别来自事件微博话题的消息文本的F-1值可达到71.41%,比经典的基于SVM模型的监督学习方法提高了10.79%。在模拟真实微博环境的500万微博客数据集上的识别准确率达到60%。
【作者单位】： 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室;中国科学院大学;
【关键词】： 微博客 地理事件 事件文本识别 主题模型 词向量
【基金】：国家“863”计划课题(2013AA120305) 国家自然科学基金项目(41401460)
【分类号】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 1引言文本[7]。对于内容自由度更高的开放文本,监督学习识别方法的效果更好,但监督学习方法需要足够近年来,随着智能终端和移动互联网的普及,的标注语料进行模型训练,大部分研究使用的语料位置服务应用不断增长,与空间位置密切相关的地主要来源于开放的测评语料[4,8]或人工标

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1 陈U，

本文编号：920761