【摘 要】
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[目的/意义]疫情信息碎片化和非结构化给应急决策带来了挑战。为支撑应急决策数字化和促进应急管理智能化,结合自然语言处理、事件本体实现疫情信息管理和知识表示的自动化。[方法/过程]提出一种基于网络爬虫、自然语言处理、事件本体的领域本体知识库自动构建策略。首先,运用网络爬虫和自然语言处理进行信息采集和事件要素自动提取,在此基础上构建疫情事件本体模型。然后,设计本体构建与更新算法,通过该算法完成事件本体的自动构建与扩充。[结果/结论]研究结果表明,该策略具备疫情信息动态管理与自动更新的可行性,且事件本体能够有效
【机 构】
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上海大学管理学院,悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所
【基金项目】
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国家社会科学基金国家应急管理体系建设研究专项项目"基于人工智能机器学习和区块链技术支撑的疫情监测防控研究"(项目编号:20VYJ064)研究成果之一。
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[目的/意义]疫情信息碎片化和非结构化给应急决策带来了挑战。为支撑应急决策数字化和促进应急管理智能化,结合自然语言处理、事件本体实现疫情信息管理和知识表示的自动化。[方法/过程]提出一种基于网络爬虫、自然语言处理、事件本体的领域本体知识库自动构建策略。首先,运用网络爬虫和自然语言处理进行信息采集和事件要素自动提取,在此基础上构建疫情事件本体模型。然后,设计本体构建与更新算法,通过该算法完成事件本体的自动构建与扩充。[结果/结论]研究结果表明,该策略具备疫情信息动态管理与自动更新的可行性,且事件本体能够有效
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