【摘 要】
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[目的/意义]针对当前对突发公共卫生重大传染病事件的决策支持研究较少,相关实体知识抽取模型建设不足的情况,本研究基于语料库技术、机器学习、深度学习模型,构建重大传染病
【基金项目】
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国家社会科学基金重点项目“总体国家安全观下的国家情报工作制度创新研究”(编号:20ATQ004)。
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[目的/意义]针对当前对突发公共卫生重大传染病事件的决策支持研究较少,相关实体知识抽取模型建设不足的情况,本研究基于语料库技术、机器学习、深度学习模型,构建重大传染病实体知识抽取模型,为突发公共卫生重大传染病事件提供决策支持。[方法/过程]以人民网传染病新闻、百度百科传染病词条、中科院病毒案例库为研究对象,采用条件随机场模型、循环神经网络模型、预训练文本表征模型,基于BERT对突发公共卫生重大传染病事件的实体知识进行识别与分析,并通过可视化的方式,对传染病的时序演化情况进行了分析。[结果/结论]构建了基于
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