【摘要】：當今世界正在見證一個大數(shù)據和信息爆炸時代,每天由不同信息源產生的以不同模態(tài)呈現(xiàn)的海量新聞報道、社交媒體信息等。當代的新聞消息,不僅僅通過新聞網站、報紙、廣播等傳統(tǒng)媒體進行報道,也利用豐富多變的社交媒體網絡平臺(像微博、Twitter、Facebook、Instagram等)進行廣泛地傳播,快速成為人們談論的話題。在傳統(tǒng)的自然語言處理領域,可以通過提取新聞網站中報道信息,檢測新聞事件。但處于以社交媒體為主導的互聯(lián)網時代中,從單一的官方新聞媒體了解事件的官方信息,更需要從社交媒體網絡中了解相關事件下大眾,以及事件相關的內容信息。在本文中,我們將以社交媒體為代表的新媒體和以新聞報道為代表的傳統(tǒng)媒體相結合,利用快捷、有效、受眾廣泛的社交媒體信息對檢測到的新聞媒體的事件進行分析,提出一種基于社交媒體網絡的新聞事件檢測與信息增強方法。本文所提框架共包括三部分:數(shù)據采集模塊、事件檢測初始化模塊、已檢測事件信息增強模塊。大規(guī)模的抓取了新加坡范圍內Twitter數(shù)據和新聞數(shù)據,構建數(shù)據集,運用自然語言處理技術對文本進行預處理,并提取新聞文本中的多種特征屬性,提出了結合共享時間、共享關鍵字、共享社交化標簽的事件類摘要的方法,對Twitter數(shù)據集進行查詢,而后濾除與事件無關的冗余數(shù)據,用具有地理標簽的相關Twitter數(shù)據對已檢測的新聞事件進行信息增強,并在地圖上對已檢測事件相關Tweets增強數(shù)據進行展示。
[Abstract]:Today the world is witnessing an era of big data and information explosion, with mass news reports, social media information and so on, produced by different information sources and presented in different modes every day. Contemporary news not only reports through traditional media, such as news websites, newspapers, radio and so on, but also makes use of the rich and changeable social media network platform (such as Weibo, Twitter,Facebook,Instagram and so on) to carry on the widespread dissemination, quickly becomes the topic that people talk about. In the traditional field of natural language processing, news events can be detected by extracting information from news websites. But in the era of the Internet dominated by social media, it is more necessary to know the public and the content of the event from the social media network to understand the official information of the event from a single official news media. In this paper, we will combine the new media represented by social media with the traditional media represented by news reports, and analyze the events of the news media detected by using the quick, effective and wide range of social media information. This paper presents a method of news event detection and information enhancement based on social media network. The proposed framework consists of three parts: data acquisition module, event detection initialization module and detected event information enhancement module. This paper grabs the Twitter data and news data in Singapore on a large scale, constructs the data set, uses the natural language processing technology to preprocess the text, and extracts a variety of characteristic attributes from the news text, and proposes a combination of sharing time. Sharing keywords, sharing event class abstracts with social tags, querying Twitter datasets, filtering out redundant data independent of events, and enhancing information of detected news events with Twitter data with geographical tags. The Tweets enhancement data related to detected events are displayed on the map.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2269094