在经济高速发展的社会转型期,涉及多领域的各类突发事件层出不穷,对人们的生命财产造成巨大的损失,甚至影响到国家的经济发展。提升应急管理能力是现代社会高速发展的必要保障,需要运用多学科知识对突发事件进行系统、科学、有效的应急处置。应急预案是为有效应对复杂突发事件而预先制定的指导性方案,有利于提高应急处置效率。在实际的现场救援中,应急预案往往信息化程度低,缺乏针对性,不能及时提供有序的救援指挥。为应急决策者短时间内参考针对性的方案,应急预案的快速生成是个亟待解决的现实问题。现有的多数应急预案生成方法是案例推理技术,针对非常规突发事件,本文通过新突发事件与应急预案库的相似度计算,提出了基于改进平滑逆频率(Smooth Inverse Frequency,SIF)算法的应急预案生成框架,从而生成新的应急预案。首先,将文本化应急预案进行半结构化处理,利用XML技术存储半结构化应急预案。根据应急预案语料库特点,利用Jieba对预案内容进行分词处理,基于Fasttext的词向量训练提高了训练速度。再次,用结合应急预案类型的SIF算法向量化表示应急预案和新突发事件,计算应急预案与新突发事件相似度高的各章节内容,依次得到每个章节各级标题内容,生成符合该突发事件的半结构化应急预案。最后,根据应急预案评价指标体系,运用层次分析法得出评估指标权重,再用区间二元语义和信息公理评估生成的应急预案。实验结果表明,与基于TFIDF-Glove、TFIDF-Word2vec、SIF-Glove 和 SIF-Word2vec方法的向量化表示相比,使用本文所提出方法生成的应急预案,从各项指标分析预案的质量是较优的。而且能以较短的时间生成应急预案,提高了决策效率,从而使应急决策者做出有效的应急措施。