近年来,随着互联网技术的不断发展和自媒体的广泛普及,越来越多的人开始在网络平台上发表自己对公共安全事件的观点和看法。其中,食品安全问题作为民众极为关心的问题,一经出现便会引发大量讨论。而互联网的开放式信息传播使得食品安全网络舆情的监管和治理变得越发困难。此外,食品安全网络舆情具有传播速度快、关注度广等特点,食品安全网络舆情数据的快速增长和实时变化,都为食品安全网络舆情的治理带来了新的挑战。同时,人工智能技术的蓬勃发展为实现快速获取网络舆情信息进而分析网络舆情演化规律提供了新的可能。快速准确地抽取食品安全网络舆情相关信息并明确其走势和演化方向以帮助政府等有关部门及时准确地采取引导措施,具有重要的理论和现实意义。由于网络舆论的出现往往是由事件引起的,因此考虑通过网络舆情事件的角度对网络舆情的演化规律进行分析。本文通过构建食品安全事理知识图谱的方式对食品安全网络舆情的演化路径进行分析。首先,针对目前事件语料库的匮乏,构建了食品安全事件语料库。通过对微博和新闻网站中的食品安全事件相关新闻进行爬取、整理和归纳,总结出了一套面向食品安全领域的事件标注模板,并依据此模板对新闻文本进行标注得到食品安全事件语料库用于事件抽取和事件关系抽取模型的训练。其次,采用Bert和双向长短期记忆网络相结合的方式构建了中文食品安全事件抽取模型。该模型将事件抽取任务看成是序列标注任务,通过对文本进行语义建模的方式对文本中的事件进行识别和分类。然后,从显性事件关系抽取和隐性事件关系抽取两个方面,分别用模式匹配和神经网络抽取事件序列和因果关系,最后得到包含这两种关系的事件对。最后,以“固体饮料冒充”这一事件为例,通过事件抽取、事件关系抽取和事件泛化等步骤构建了描述事件逻辑的事理图谱,并基于该事理图谱对网络舆情的演化路径进行分析。通过本文提出的事理图谱的构建方法可以得到较为客观和完善的带有食品安全领域特点的食品安全事理图谱。此外,利用事理图谱可以快速理清食品安全网络舆情事件演化路径,充分体现了其在网络舆情监测、预测和管理中的价值性。