基于影响力的微博新兴热点事件检测

从微博中准确高效地挖掘出正在发生的热点事件是近年来研究的热点。通过综合考虑微博用户的粉丝数量和微博本身的转发、评论次数计算每条微博的影响力,从而提出一种基于影响力的微博新兴热点事件检测方法 IEED(Influence-Based Emerging Hotspot Event Detection)。该方法运用层次聚类将微博帖子聚类为事件集,并提取出事件中的关键词构成事件摘要。通过运用现实生活中的新浪微博数据作为实验数据集来测试所提出的方法,实验结果证明,基于影响力的微博新兴热点事件检测方法(IEED)能在早期高效地检测出微博中的新兴热点事件,具备一定的应用价值。     

基于图卷积网络的微博新闻故事线抽取方法

微博作为人们获取和传播新闻事件的主要平台,隐藏着丰富的事件信息。从微博数据中抽取故事线能为用户提供一种直观的方式来准确理解事件演化,然而微博数据稀疏和上下文缺乏的特点为故事线抽取带来了挑战。因此,通过两个连续的任务从微博数据中自动抽取故事线：1）基于微博传播影响力对事件进行建模,并提取出首要事件;2）基于事件特征建立异构事件图,提出事件图卷积网络（E-GCN）模型来提升对事件间隐式关系的学习能力,从而实现事件的故事分支预测并链接事件。在真实数据集上从故事分支和故事线两个角度进行评测,结果表明所提方法在故事分支生成测评中,相较于贝叶斯模型、斯坦纳树和故事森林在F1值上,在Dataset1上分别高出28个百分点、20个百分点和27个百分点,在Dataset2上分别高出19个百分点、12个百分点和22个百分点;而在故事线抽取评测中,相较于故事时间线、斯坦纳树和故事森林在正确的边准确率上,在Dataset1上分别高出33个百分点、23个百分点和17个百分点,在Dataset2上分别高出12个百分点、3个百分点和9个百分点。     

基于多模态特征深度融合的微博流事件检测与跟踪

作为一种重要的社会媒体平台,分析、检测并跟踪微博内重大社会事件可以及时提供舆论焦点.但因其碎片化、异构性和实时性,传统方法很难有效分析海量微博,为此,提出一种基于多模态特征深度融合的微博事件检测与跟踪框架.首先基于文本处理对微博事件进行标注;然后用多模态特征深度融合实现事件的检测与表示;最后利用基于时间平滑的图变换模型完成事件流的跟踪.在真实数据集上的实验表明,所提出的方法能有效检测和跟踪微博流事件.     

面向图注意力网络的突发热点事件联合抽取

当前,突发热点事件的传播日益迅猛与广泛.如何通过事件抽取准确快速地抽取出事件触发词及其事件元素,有助于决策者分析舆情态势、引导社会舆论.针对现有事件抽取方法多是从单个句子中抽取事件元素,而突发热点事件的事件元素往往分布在多个句子当中的问题,提出了一种基于图注意力网络的突发热点事件联合抽取方法,该方法分为三个阶段：基于TextRank的事件句抽取、基于图注意力网络的篇章级事件联合抽取、突发热点事件补全.在抽取出新闻主旨事件以后对整篇新闻做事件抽取,利用候选事件与新闻主旨事件的事件向量相似度以及事件论元相似度对该新闻主旨事件进行补全.实验结果表明,该方法在DUEE1.0数据集上进行触发词抽取和论元角色抽取任务时的F1指标分别达到83.2%、59.1%;在中文突发事件语料库上进行触发词抽取和论元角色抽取任务时的F1指标分别达到82.7%、58.7%,验证了模型的合理性和有效性.     

基于重点博文的突发事件检测方法

突发事件容易引起社会舆论,是监管的重要对象。传统事件检测忽略了博文间影响力的差异。考虑到不同微博对事件的影响力不同,针对时序微博数据流,提出一种结合微博影响力与突发词的突发事件检测框架。在综合考虑用户及博文影响力的基础上,挖掘时间窗口内的重点微博,根据重点微博及历史数据计算突发词,再通过突发词检索的方式构建出具有突发性的潜在事件数据集,通过聚类算法检测突发事件。对比两种常见的事件检测方法,实验表明所提方法在准确率与效率上均有明显提升。     

融合触发词特征的事件抽取

事件抽取是信息抽取领域的重点研究方向.为了提升事件抽取效果,解决通用事件抽取方法无法充分利用文本特征信息的问题,提出了融合触发词特征的事件抽取方法.通过构建远程触发词库,为事件类型分类模型提供额外特征信息,增强事件触发词的发掘能力,再融合事件类型与触发词距离特征,提升事件要素抽取模型的表示学习能力,最后,将事件类型分类模型与事件要素抽取模型串联,提升事件抽取效果.在DuEE数据集上进行实验,与其他模型相比,本模型提升了准确率、召回率、F1值,证明了本模型的有效性.     

基于上下文融合的文档级事件抽取方法

基于句子级别的抽取方法不足以解决中文事件元素分散问题。针对该问题,提出基于上下文融合的文档级事件抽取方法。首先将文档分割为多个段落,利用双向长短期记忆网络提取段落序列特征;其次采用自注意力机制捕获段落上下文的交互信息;然后与文档序列特征融合以更新语义表示;最后采用序列标注方式抽取事件元素并匹配事件类型。与其他事件抽取方法在相同的中文数据集上进行对比,实验结果表明,该方法能有效抽取文档中分散的事件元素,并提升模型的抽取性能。     

基于滑动窗口的微博时间线摘要算法

时间线摘要是在时间维度上对文本进行内容归纳和概要生成的技术。传统的时间线摘要主要研究诸如新闻之类的长文本,而本文研究微博短文本的时间线摘要问题。由于微博短文本内容特征有限,无法仅依靠文本内容生成摘要,本文采用内容覆盖性、时间分布性和传播影响力3种指标评价时间线摘要,并提出了基于滑动窗口的微博时间线摘要算法(Microblog timeline summariaztion based on sliding window, MTSW)。该算法首先利用词项强度和熵来确定代表性词项;然后基于上述3种指标构建出评价时间线摘要的综合评价指标;最后采用滑动窗口的方法,遍历时间轴上的微博消息序列,生成微博时间线摘要。利用真实微博数据集的实验结果表明,MTSW算法生成的时间线摘要可以有效地反映热点事件发展演化的过程。     

基于双重注意力机制的事件抽取方法

针对事件抽取存在未充分利用句法关系、论元角色缺失的情况,提出了基于双重注意力机制的事件抽取（event extraction based on dual attention mechanism,EEDAM）方法,有助于提高事件抽取的精确率和召回率.首先,基于4种嵌入向量进行句子编码,引入依赖关系,构建依赖关系图,使深度神经网络可以充分利用句法关系.然后,通过图转换注意网络生成新的依赖弧和聚合节点信息,捕获长程依赖关系和潜在交互,加权融合注意力网络,捕捉句中关键的语义信息,抽取句子级事件论元,提升模型预测能力.最后,利用关键句检测和相似性排序,进行文档级论元填充.实验结果表明,采用基于双重注意力机制的事件抽取方法,在ACE2005数据集上,较最佳基线联合多中文事件抽取器（joint multiple Chinese event extractor,JMCEE）在精确率、召回率和F1-score分别提高17.82%、4.61%、9.80%;在大坝安全运行日志数据集上,较最佳基线JMCEE在精确率、召回率和F1-score上分别提高18.08%、4.41%、9.93%.     

一种融合时空关联与社会事件的交通流预测方法

交通流预测作为智能交通系统的一个关键问题,是国内外交通领域的研究热点。交通流预测的主要挑战在于交通流数据本身具有复杂的时空关联,且易受各种社会事件的影响。针对这些挑战,提出一种用于交通流预测的深度学习框架。一方面,针对道路网络非欧氏的空间关联以及交通流时序数据的时间关联,设计了一种融合图卷积神经网络和循环神经网络的特征抽取子网络;另一方面,针对社会事件对交通流的潜在影响,设计了一种基于卷积神经网络的社会事件特征抽取子网络。最后,融合时空关联特征抽取子网络和社会事件特征抽取子网络,实现交通流预测模型。为了验证模型的有效性,文中基于真实交通流数据进行了实验。结果表明,所提模型与传统的预测模型相比具有较高的准确度,准确度提高了3%~6%。     

利用词项语义共现和社团划分发现微博热点事件

针对传统词项之间语义关系抽取难以适用于微博,导致发现微博热点事件不敏感的问题,提出一种基于词项语义共现和社团划分的方法发现热点事件。首先利用热度定义对微博数据进行初次筛选,通过构建共现词项图来模拟词项间的语义相关性,并结合修改的TF-IDF公式计算词项间的语义相关度;借助社区划分和模块度的概念对词项图进行划分,完成词项聚类,进而获得热点事件。实验结果表明,与同类方法相比,该方法的准确率较高,发现的热点事件与实时事件基本保持一致,具有较好的热点识别效果。     

EDM:高效的微博事件检测算法

微博数据具有实时动态特性,人们通过分析微博数据可以检测现实生活中的事件。同时,微博数据的海量、短文本和丰富的社交关系等特性也为事件检测带来了新的挑战。综合考虑了微博数据的文本特征(转帖、评论、内嵌链接、用户标签hashtag、命名实体等)、语义特征、时序特性和社交关系特性,提出了一种有效的基于微博数据的事件检测算法(event detection in microblogs,EDM)。还提出了一种通过提取事件关键要素,即关键词、命名实体、发帖时间和用户情感倾向性,构成事件摘要的方法。与基于LDA(latent Dirichlet allocation)模型的事件检测算法进行实验对比,结果表明,EDM算法能够取得更好的事件检测效果,并且能够提供更直观可读的事件摘要。     

基于多特征的微博突发事件检测算法

为了降低社交媒体中突发事件带来的危害,提出一种基于多特征的微博突发事件检测算法。该算法融合了文本情感过滤和用户影响力计算方法。首先,通过噪声过滤和情感过滤得到饱含负面情感的微博文本;然后,采用提出的用户影响力计算方法并结合突发词提取算法来提取突发词特征;最后,引入凝聚式层次聚类算法对突发词集进行聚类,从中提取突发事件。通过实验检测,准确率为66.84%,验证了该方法能有效地对突发事件进行检测。     

面向新冠新闻的三阶段篇章级事件抽取方法

事件抽取是信息抽取领域的一个研究热点。在新冠肺炎疫情常态化下,利用事件抽取技术可以筛选出有价值的信息。然而事件抽取领域缺乏精标注的新冠新闻训练数据集,且因部分事件的复杂性,论元不只存在于一句话中,需要多个句子才能完整描述一个事件。因此,首先构建新冠肺炎新闻数据集,接着提出一种三阶段的管道方法实现从篇章中抽取新冠肺炎事件。该方法对数据集进行事件类型分类;进行事件句的抽取;实现篇章级论元抽取。实验结果表明提出的方法能够减少事件分类时间,抽取两个事件句的条件下,对数据通报类论元识别效果最好,准确率、召回率和F1值达到75.0%、73.0%,和74.0%,证明方法能有效抽取新冠肺炎相关篇章级事件。     

基于主题模型的微博转发行为预测

在全部微博内容中,由用户转发而产生的信息占有非常大的比例。同时,内容的转发也是微博中信息传播的主要途径。因此,用户的转发行为有着重要的研究价值,可应用于社交营销、微博检索、热点事件预测等领域中。该文中,我们通过分析所收集的大量真实的新浪微博数据,发现影响用户转发行为的一些因素: 微博作者、用户兴趣以及微博热度。基于这些发现,该文提出了一种新颖的基于LDA模型的方法,综合利用以上3个特征预测用户转发行为。为了对该方法进行评价,我们利用收集的大量的微博数据及对应的社交网络结构模拟真实用户环境。实验表明,该方法的性能优于目前最好的方法,F值比其他基线方法高出35%—45%。     

基于PAM概率主题模型的微博热点挖掘

针对微博本身的语言特点,提出采用PAM（Pachinko Allocation Model）这种能够提取文本隐含主题的产生式模型,对微博的非结构化文本信息进行热点提取。采用吉布斯抽样方法计算模型参数,获取微博热点的分类分析以及关键词。在真实数据集上的实验表明,PAM模型能够有效地对微博热点进行挖掘。     

面向不平衡微博数据集的转发行为预测方法

针对微博转发预测方法研究中的数据集不平衡问题,提出了一种融合过采样技术和随机森林(RF)算法的微博转发行为预测方法。首先,定义了个体信息、社交关系和微博主题3类与微博转发行为相关的特征,并基于信息增益算法实现了关键特征选取;其次,综合微博特征数据的特点来改进少数类样本合成过采样技术(SMOTE),对原始数据集进行非参数概率分布估计,并根据近似概率分布对数据集进行过采样处理,从而使正反例数据量达到平衡;最后,利用随机森林算法,依据微博转发关键特征进行分类器训练,并利用袋外(OOB)数据误差估计来分析和设置随机森林算法的相关参数。通过与基于决策树(DT)、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)和随机森林等算法的微博转发预测方法进行对比,所提方法整体性能优于基准方法中性能最优的SVM方法,召回率提高了8%,F值提高了5%。实验结果表明,所提方法在实际应用中能够有效提高微博转发行为预测的准确率。