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[目的/意义] 快速、准确地从突发网络舆情文本中识别事件。[方法/过程] 提出一种融合句法特征和句法相似度的网络舆情突发事件识别方法。结合句法特征提出面向事件的句法特征提取方法,利用事件语义标注和句法特征提取方法构造事件句法特征库,通过计算待测文本与句法库的句法相似度来识别网络舆情突发事件。[结果/结论] 以新型冠状病毒肺炎疫情为例,所提出网络舆情突发事件识别方法在该舆情下的最优相似度为0.93,在此相似度下从一段新的文本中识别出160个事件和30个非事件,F1值达到了0.848。通过方法测评证明网络舆情突发事件识别方法在利用句法相似度识别事件和进行相同相邻词性合并等方面创新的有效性。 相似文献
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【目的/意义】旨在从网络舆情用户信息及文本内容视角出发,构建不同维度的网络舆情主题图谱,结合主
题图谱对网络舆情进行特征演化及可视化分析,为舆情管理提供参考。【方法/过程】本文以实体抽取和关系构建技
术为基础,构建了网络舆情主题图谱模型,并以“台风利奇马”事件为例,建立了三个不同维度的主题图谱,结合用
户和文本等多维度微观数据,对网络舆情特征演化进行分析。【结果/结论】在该事件中,用户影响力节点具备多元
化、相关性、官方主导性等特点;网络舆情演化对应台风事件发展存在一定的滞后性;PC终端存在传播媒介种类少、
发博数量多且用户集中等特点,移动终端存在传播媒介种类多、发博数量少且用户分布均匀等特点。【创新/局限】
本文借助主题图谱,构建了网络舆情用户节点和文本节点及其关联关系,从用户、账户、内容三个维度系统且全面
的展示了网络舆情特征的演化规律。 相似文献
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