情报视角下的突发事件监测与识别研究

突发事件的监测与识别是应急决策情报体系的一个重要环节.为构建一个以情报为核心的突发事件监测与识别的理论架构,从情报视角出发,将突发事件的监测与识别归纳为:①一个目标:为应急决策情报体系服务;②两个侧重:过程与方法;③3个原则:全源情报、实时情报、精准情报;④3个步骤:情报收集、情报分析、情报评估与利用.最后,对情报视角下突发事件监测与识别的前景进行分析.     

The development of discourse presentation in The Times, 1833–1988

Newspaper preferences for particular formats of speech presentation differ and they change in the course of time. In this contribution we focus on The Times and trace such developments in the formative years of the modern Anglo-American newspapers, from 1833 to 1988. We extracted data from The Times Digital Archive in six samples of roughly 5000 words at intervals of 31 years and analysed the texts manually for instances of reported speech. Our analysis shows that the focus has shifted from the presentation of speech events as coherent wholes in earlier newspapers towards a more selective use of individual statements that summarise an event or characterise it from different angles. And it also shows that the frequency of indirect forms of discourse presentation decreases over the years in favour of direct forms. This gives further support to the claim that in terms of discourse presentation broadsheets slowly develop into the direction spearheaded by tabloids.     

突发公共卫生事件中微博谣言的识别

[目的/意义] 在"新冠"疫情这类突发公共卫生事件中,网络社交媒体上迅速产生大量关于疫情的言论,其中包含不少蓄意传播的谣言,不仅危害公众心理健康,而且会影响应对公共卫生事件的方案实施。识别突发公共卫生事件的谣言能够使民众正确面对危机,为社会安定、网络治理起到积极的维护作用。[方法/过程] 首先对采集到的疫情期间已被证实的谣言进行深度分析,提取谣言文本的主要特征,包括上下文特征、话题类别特征、情感程度特征、关键词特征等;然后针对文本分类模型中的文本特征表达较为单一的问题,利用不同的模型对提取的谣言文本特征进行向量化,并对各类文本特征进行加强和融合。其中通过TF-IDF计算的词向量权重在捕获上下文特征的同时,能够加强词粒度的关键词特征信息。最后,使用BiLSTM+DNN模型对融合的特征向量进行分类判别。[结果/结论] 实验结果表明,话题类别、情感程度等特征对谣言识别均有贡献,特别是经过强化后的词向量与其他特征融合后对识别准确率有明显提升,召回率、F1值等指标均达到90%以上,效果超过其他的谣言识别模型,说明笔者所构建的方法能够很好地实现对突发公共卫生事件背景下的谣言识别。     

学术文本词汇功能识别--基于标题生成策略和注意力机制的问题方法抽取

学术文本词汇功能识别的目的是实现学术文本中表征问题、方法和对象等词汇的抽取。针对传统识别方法中训练难以获取所导致的识别准确率低、召回率有限和泛化能力差等问题,本研究提出了一种基于深度学习和标题生成策略的学术文本词汇功能识别方法,将任务形式由信息抽取转化为特定形式的标题生成问题。本研究采用构建seq2seq模型和引入注意力机制的方式捕获词汇多层语义信息,最终实现学术文本中问题和方法指代词的生成和获取。实验结果表明,通过应用深度学习方法和标题生成策略,本研究提出的模型能够从摘要中有效识别学术文献的主要研究问题和主要研究方法,并较已有方法在识别效果上有明显提升。     

Costs and the Serials Information Chain:

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自助借还书系统中的多书侦测研究

对所借图书进行多书侦测研究,可尽量减少自助式借还书过程中的违规操作,设计一种工作于可见光波段的多书侦测系统。该系统利用摄像装置跟踪被借还图书,提取并分析图书侧面图以判断是否存在违规操作。系统能够自适应地进行图书侧面的识别和提取,具有良好的侦测借还书过程中违规行为的能力。     

基于隐马尔科夫模型的中文术语识别研究

基于对中文文本信息语法构成尤其是词性搭配的概率特征的分析,提出一种基于双层隐马尔科夫模型的中文泛术语识别和提取的思路和系统框架,并实现相关系统,基于训练语料对多个领域的文本信息进行术语提取测试。实验结果表明,所提出的基于隐马尔科夫模型的中文泛术语识别和提取思想具有较好的实践参考意义。     

Web表格信息抽取研究综述

介绍Web表格的特点与结构、Web表格信息抽取及其过程,分析Web表格信息抽取的4个关键技术：Web表格定位、Web表格结构识别、Web表格内容整合和抽取结果表示,以及Web表格信息抽取的应用。最后指出目前国内外该项研究的不足之处及未来发展方向。     

组织专家的检索系统设计与实现

组织专家的检索是当前垂直信息检索研究的热门领域,也是组织信息检索研究的重要内容。本文总结了目前国内外组织专家的检索研究现状,分析了构建组织专家的检索系统的需求和挑战,采用基于相关文档集的归并排序法,利用组织内外的网页和期刊数据库等信息智能识别专家的专长,并基于此设计了从数据资源采集、规整、索引、检索到可视化等整个过程的组织专家的检索系统模型及以武汉大学为例的检索系统平台。     

移动图书馆信息接受场景识别研究

[目的/意义]为克服普适计算环境对移动图书馆信息接受情境自身来源的多样性和异构性的感知和计算能力不足,以实现用户信息接受的畅体验。[方法/过程]以情境感知理论为基础,采用Hopfield神经网络算法取代情境本体构建和推理,构建移动图书馆场景识别机理模型。[结果/结论]该模型简化移动图书馆场景化情境配置的复杂度,场景识别的正确率可达73%。