發(fā)布時(shí)間：2017-09-26 01:32

  本文關(guān)鍵詞：蘊(yùn)含地理事件微博客消息的自動(dòng)識(shí)別方法

  更多相關(guān)文章： 微博客 地理事件 事件文本識(shí)別 主題模型 詞向量

【摘要】：微博客文本蘊(yùn)含類(lèi)型豐富的地理事件信息,能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)定點(diǎn)監(jiān)測(cè)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(biāo)注語(yǔ)料的普遍匱乏,無(wú)法利用監(jiān)督學(xué)習(xí)過(guò)程識(shí)別蘊(yùn)含地理事件信息的微博客文本。為此,本文提出一種蘊(yùn)含地理事件微博客消息的自動(dòng)識(shí)別方法,通過(guò)快速獲取的語(yǔ)料資源增強(qiáng)識(shí)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(shì),通過(guò)主題過(guò)濾候選語(yǔ)料文本,實(shí)現(xiàn)地理事件語(yǔ)料的自動(dòng)提取。同時(shí),將分布式表達(dá)詞向量模型引入事件相關(guān)性計(jì)算過(guò)程,借助詞向量隱含的語(yǔ)義信息豐富微博客短文本的上下文內(nèi)容,進(jìn)一步增強(qiáng)事件消息的識(shí)別效果。通過(guò)以新浪微博為數(shù)據(jù)源開(kāi)展的實(shí)驗(yàn)分析表明,本文提出的蘊(yùn)含地理事件信息微博客消息識(shí)別方法,識(shí)別來(lái)自事件微博話(huà)題的消息文本的F-1值可達(dá)到71.41%,比經(jīng)典的基于SVM模型的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法提高了10.79%。在模擬真實(shí)微博環(huán)境的500萬(wàn)微博客數(shù)據(jù)集上的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到60%。
【作者單位】： 中國(guó)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(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 微博客 地理事件 事件文本識(shí)別 主題模型 詞向量
【基金】：國(guó)家“863”計(jì)劃課題(2013AA120305) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41401460)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 1引言文本[7]。對(duì)于內(nèi)容自由度更高的開(kāi)放文本,監(jiān)督學(xué)習(xí)識(shí)別方法的效果更好,但監(jiān)督學(xué)習(xí)方法需要足夠近年來(lái),隨著智能終端和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及,的標(biāo)注語(yǔ)料進(jìn)行模型訓(xùn)練,大部分研究使用的語(yǔ)料位置服務(wù)應(yīng)用不斷增長(zhǎng),與空間位置密切相關(guān)的地主要來(lái)源于開(kāi)放的測(cè)評(píng)語(yǔ)料[4,8]或人工標(biāo)

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 陳U，

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