【摘 要】
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近年来,各领域内频频发生各类突发事件,对社会稳定发展产生了一定程度的影响.本文提出了一种基于多种词特征的微博突发事件检测模型,可以在海量微博数据中对突发事件进行检测
【机 构】
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北京信息科技大学智能信息处理研究所,北京大学计算语言学研究所,国家经济安全预警工程北京实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61772081);科技创新服务能力建设-科研基地建设-北京实验室-国家经济安全预警工程北京实验室项目(No.PXM2018-014224-000010)
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近年来,各领域内频频发生各类突发事件,对社会稳定发展产生了一定程度的影响.本文提出了一种基于多种词特征的微博突发事件检测模型,可以在海量微博数据中对突发事件进行检测,便于相关决策者进行微博监控和舆论引导,尽可能减少突发事件给社会带来的危害.首先根据时间信息对微博数据进行时间切片,对每一个时间窗口内的数据分别计算各个词语的词频特征、话题标签特征和词频增长率特征;然后基于D-S证据理论和层次分析法,确定词的各个特征权重,并进行加权融合得到词的突发特征值,将突发特征值大的词挑选出来构成突发特征词集,构建基于共现
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