【摘 要】
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为提取灾害性新闻中的基本要素，迅速掌握灾害事件信息和发展趋势，将目标分类和命名实体识别（named entity recognition, NER）相结合，提出改进的灾害新闻3要素提取方法。构建滑动窗检测器搭载不同的分类模型，实现对新闻文本的灾害主题识别与时空位置要素范围判定，结合命名实体识别完成对时空位置要素的精准提取，并以灾害事故信息文本为例进行测试。研究结果表明：通过在火灾、地震和滑坡新闻中
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（72174031）； 北京市科学技术研究院北科青年学者计划项目（YS202004）；
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为提取灾害性新闻中的基本要素，迅速掌握灾害事件信息和发展趋势，将目标分类和命名实体识别（named entity recognition, NER）相结合，提出改进的灾害新闻3要素提取方法。构建滑动窗检测器搭载不同的分类模型，实现对新闻文本的灾害主题识别与时空位置要素范围判定，结合命名实体识别完成对时空位置要素的精准提取，并以灾害事故信息文本为例进行测试。研究结果表明：通过在火灾、地震和滑坡新闻中进行数据集中测试，发现本文方法相较于LSTM,BILSTM,BILSTM-CRF提取效果更优；本文方法可对大量灾害性新闻的灾害3要素进行识别提取，对灾害信息进行时空规律分析，研究结果可在灾害应急响应中发挥重要作用。
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