| 基于预训练语言模型的互联网开源信息抽取与情报分析应用研究——以“学术、讲座、论坛”等会议活动为例 |
| |
| 引用本文： | 王宇琪,周庆山.基于预训练语言模型的互联网开源信息抽取与情报分析应用研究——以“学术、讲座、论坛”等会议活动为例[J].情报理论与实践,2024(1):154-163. |
| |
| 作者姓名： | 王宇琪 周庆山 |
| |
| 作者单位： | 北京大学信息管理系 |
| |
| 摘 要： | 目的/意义]互联网开源信息具有海量、多源异构等特点，如何从中及时发现有价值的信息，并对信息加以情报利用一直是情报研究和实践应用的重点领域之一。文章提出一套开源的学术会议领域信息抽取框架，解决信息抽取语义理解和关联融合的问题，并将其应用于情报研究中，为解决情报分析的智能应用提供工具和方法。方法/过程]采集网络上新闻报道的内容，采用预训练语言模型方法挖掘学术会议事件信息，提出面向特定领域的信息抽取框架，实现会议名称及其举办时间、地点、出席人、发言人信息的抽取，并进行实际的情报利用研究案例分析。结果/结论]相较于单一抽取实体的方法，抽取会议核心元素更具有情报关联性和准确性，可以更好地对开源热点事件发现和跟踪监测、目标人物轨迹动向分析等研究提供方法，为情报分析应用和情报研判奠定基础。
|
| 关 键 词： | 互联网开源信息 学术会议事件信息 信息抽取框架 预训练语言模型 情报分析应用 |
|
