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基于百度热搜新闻词的社会风险事件5W提取研究
被引量:
7
1
作者
许诺
唐锡晋
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第2期334-342,共9页
当今中国处于经济转型升级的关键时期,社会主要矛盾发生了历史性变化,社会风险事件发生的频率比以往更高,危害社会稳定.将公众在线的搜索和关注数据映射为潜在的社会风险事件,如何有效地自动标注风险事件以及直观、清晰地描述社会风险...
当今中国处于经济转型升级的关键时期,社会主要矛盾发生了历史性变化,社会风险事件发生的频率比以往更高,危害社会稳定.将公众在线的搜索和关注数据映射为潜在的社会风险事件,如何有效地自动标注风险事件以及直观、清晰地描述社会风险事件是本文关注的重点.本文尝试定义风险事件的5W框架来结构化的描述社会风险,包括地点(where)、时间(when)、人物(who)、原因(why)和发生内容(what).风险事件的5W抽取可转化为不同的机器学习任务,包括命名实体识别、风险分类以及关键词抽取.依据5W的抽取任务进而探索有效的抽取方法.通过对风险事件5W的自动抽取,将现实中社会风险这种wicked问题转化为结构化问题进行分析,为研究社会风险提供一个新的视角,对政府部门进行舆情分析与风险监测具有重要意义.
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关键词
热搜新闻词
社会
风险
事件
5W
条件随机场
风险
主题词
原文传递
题名
基于百度热搜新闻词的社会风险事件5W提取研究
被引量:
7
1
作者
许诺
唐锡晋
机构
中国科学院数学与系统科学研究院
中国科学院大学
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第2期334-342,共9页
基金
国家重点研发计划基金(2016YFB1000902)
国家自然科学基金(61473284,71731002,71971190)。
文摘
当今中国处于经济转型升级的关键时期,社会主要矛盾发生了历史性变化,社会风险事件发生的频率比以往更高,危害社会稳定.将公众在线的搜索和关注数据映射为潜在的社会风险事件,如何有效地自动标注风险事件以及直观、清晰地描述社会风险事件是本文关注的重点.本文尝试定义风险事件的5W框架来结构化的描述社会风险,包括地点(where)、时间(when)、人物(who)、原因(why)和发生内容(what).风险事件的5W抽取可转化为不同的机器学习任务,包括命名实体识别、风险分类以及关键词抽取.依据5W的抽取任务进而探索有效的抽取方法.通过对风险事件5W的自动抽取,将现实中社会风险这种wicked问题转化为结构化问题进行分析,为研究社会风险提供一个新的视角,对政府部门进行舆情分析与风险监测具有重要意义.
关键词
热搜新闻词
社会
风险
事件
5W
条件随机场
风险
主题词
Keywords
societal risk events
hot news search words
5W
CRFs
risk-labeled keywords
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
C91 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于百度热搜新闻词的社会风险事件5W提取研究
许诺
唐锡晋
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2020
7
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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