本文關(guān)鍵詞：蘊含地理事件微博客消息的自動識別方法

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【摘要】：微博客文本蘊含類型豐富的地理事件信息,能夠彌補傳統(tǒng)定點監(jiān)測手段的不足,提高事件應(yīng)急響應(yīng)質(zhì)量。然而,由于大規(guī)模標注語料的普遍匱乏,無法利用監(jiān)督學(xué)習過程識別蘊含地理事件信息的微博客文本。為此,本文提出一種蘊含地理事件微博客消息的自動識別方法,通過快速獲取的語料資源增強識別效果。該方法利用主題模型具有提取文檔中主題集合的優(yōu)勢,通過主題過濾候選語料文本,實現(xiàn)地理事件語料的自動提取。同時,將分布式表達詞向量模型引入事件相關(guān)性計算過程,借助詞向量隱含的語義信息豐富微博客短文本的上下文內(nèi)容,進一步增強事件消息的識別效果。通過以新浪微博為數(shù)據(jù)源開展的實驗分析表明,本文提出的蘊含地理事件信息微博客消息識別方法,識別來自事件微博話題的消息文本的F-1值可達到71.41%,比經(jīng)典的基于SVM模型的監(jiān)督學(xué)習方法提高了10.79%。在模擬真實微博環(huán)境的500萬微博客數(shù)據(jù)集上的識別準確率達到60%。
【作者單位】： 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 微博客 地理事件 事件文本識別 主題模型 詞向量
【基金】：國家“863”計劃課題(2013AA120305) 國家自然科學(xué)基金項目(41401460)
【分類號】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 1引言文本[7]。對于內(nèi)容自由度更高的開放文本,監(jiān)督學(xué)習識別方法的效果更好,但監(jiān)督學(xué)習方法需要足夠近年來,隨著智能終端和移動互聯(lián)網(wǎng)的普及,的標注語料進行模型訓(xùn)練,大部分研究使用的語料位置服務(wù)應(yīng)用不斷增長,與空間位置密切相關(guān)的地主要來源于開放的測評語料[4,8]或人工標

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1 陳U，

本文編號：920761