面向微博的突发事件抽取方法研究

发布时间:2022-09-17 11:41
  突然事件的发生不仅会扰乱社会秩序,而且损坏人民群众生命财产,对社会造成严重危害的同时对公安维护社会稳定工作和保护人民财产安全提出了严峻考验。伴随社交媒体快速发展,互联网上突发事件信息数量也剧增。如何准确地从大量无结构事件信息中识别并抽取出突发事件信息,分析突发事件舆情趋势,历来受到公安部门重视。本文调研了国内外研究现状,深入分析了现有的突发事件抽取方法,针对微博文本中突发事件抽取和要素抽取与事件类型分类预测两个主要方面展开研究,并提出多分类突发事件抽取模型和数据加权优化事件类型分类方法,对于抽取突发事件信息,减少基层民警工作量具有积极辅助作用。全文主要研究工作如下:首先,文中结合现有突发事件抽取现状提出一种新的突发事件抽取模型,并据此抽取突发事件相关信息。现有突发事件抽取模型较多采用级联方式,弊端是事件信息利用不足,容易产生级联误差,同时语法、句法分析受限于未登录词和专家经验等导致抽取结果并不理想。文中通过对文本中词性特征、语义关系等进行挖掘,并结合谷歌公司新提出的词向量训练模型——BERT模型,采用多层长短期记忆网络LSTM结构抽取候选事件句特征,生成候选短语向量并通过多分类方式取代... 

【文章页数】:68 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
abstract
引言
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 本文主要研究内容
    1.4 本文具体章节安排
2 事件抽取相关理论分析
    2.1 突发事件定义及目标抽取
    2.2 事件抽取主流方法
    2.3 文本处理及特征选择
    2.4 本章小结
3 基于多分类模型的微博文本突发事件抽取
    3.1 突发事件抽取任务描述
    3.2 多分类模型概述
        3.2.1 文本向量化
        3.2.2 短语向量表示
        3.2.3 任务联合建模
        3.2.4 短语剪枝优化
    3.3 实验与分析
        3.3.1 数据集分析
        3.3.2 实验测评指标
        3.3.3 对比实验分析
    3.4 本章小结
4 微博文本中突发事件要素抽取与分类预测
    4.1 事件要素抽取与类型分类预测意义
    4.2 要素抽取与分类预测模型
        4.2.1 数据预处理阶段
        4.2.2 数据加权优化
    4.3 数据训练预测
    4.4 实验与分析
    4.5 本章小结
5 结论与展望
    5.1 工作结论
    5.2 未来展望
参考文献
在学研究成果
致谢


【参考文献】:
期刊论文
[1]新浪微博博主话语权的建构与消解[J]. 杨振.  视听. 2020(01)
[2]基于BERT-IDCNN-CRF的中文命名实体识别方法[J]. 李妮,关焕梅,杨飘,董文永.  山东大学学报(理学版). 2020(01)
[3]论数据挖掘在涉警舆情监测中的应用[J]. 曹略耕.  森林公安. 2019(05)
[4]对恐怖袭击事件的多元统计分析[J]. 谢振东,文帆,周子雅,欧辉.  经济数学. 2019(03)
[5]CNNIC发布第44次《中国互联网络发展状况统计报告》[J]. 于朝晖.  网信军民融合. 2019(09)
[6]元事件抽取研究综述[J]. 高李政,周刚,罗军勇,兰明敬.  计算机科学. 2019(08)
[7]大数据时代下对公安信息化的再思考[J]. 张涛,陆娟.  公安教育. 2019(06)
[8]大数据时代的数据挖掘综述[J]. 蔡萌萌,张巍巍,王泓霖.  价值工程. 2019(05)
[9]基于文体和词表的突发事件信息抽取研究[J]. 邱奇志,周三三,刘长发,陈晖.  中文信息学报. 2018(09)
[10]基于递归神经网络的中文事件检测[J]. 马晨曦,陈兴蜀,王文贤,王海舟.  信息网络安全. 2018(05)

博士论文
[1]面向事件的文本知识发现与表示[D]. 王先传.上海大学 2017
[2]事件本体及其在查询扩展中的应用[D]. 仲兆满.上海大学 2011
[3]自由文本的信息抽取模式获取的研究[D]. 姜吉发.中国科学院研究生院(计算技术研究所) 2004

硕士论文
[1]突发事件网络信息抽取和可视化技术研究[D]. 赵军磊.华侨大学 2019
[2]面向突发事件的事件识别及其应用研究[D]. 刘天琪.安徽理工大学 2018
[3]基于多特征融合的微博突发事件检测方法研究[D]. 王建.北京信息科技大学 2018
[4]基于深度学习的中文文本情感分析[D]. 汪健.国防科技大学 2017
[5]基于数据挖掘技术的公安信息分析系统设计与实现[D]. 周锦宇.湖南大学 2016
[6]基于微博的突发事件检测研究[D]. 李红梅.南京理工大学 2016
[7]互联网热点事件挖掘技术的研究与应用[D]. 赵连锴.华南理工大学 2016
[8]面向微博文本的事件抽取[D]. 陈亮宇.东南大学 2015
[9]社会网络中的微博用户推荐算法研究[D]. 徐华华.华中科技大学 2013
[10]基于事件框架的突发事件信息抽取[D]. 冯礼.上海交通大学 2008



本文编号:3679162

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/xixikjs/3679162.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户da16c***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com