IGSNRR OpenIR
主题模型在基于社交媒体的灾害分类中的应用及比较
苏凯1; 程昌秀1; Nikita Murzintcev2; 张婷1
2019
Source Publication地球信息科学学报
ISSN1560-8999
Volume21Issue:8Pages:1152
Abstract“一带一路”沿线为自然灾害高发地区,且多为经济欠发达、抗灾能力弱的发展中国家。灾害发生时,挖掘和分析相关推特数据有助于开展应急救援、灾情评估、减灾防灾等工作,为中国国际救援与救助工作提供重要支撑。主题模型能在没有经验语料库的情况下,从海量灾害相关推文中快速聚合出对灾害救援、评估有价值的信息。本文采用BTM模型和LDA模型,对2013年海燕台风相关推文进行细粒度的主题聚类,分析2个模型的精度并测试它们对近似灾害主题的区分能力,并基于“需求相关”主题类的推文,通过地名匹配,分析了海燕台风发生过程中菲律宾物资、医疗等需求程度的空间分布。结果表明:①在区分主题近似的短文本时,BTM总体精度为0.598,LDA的总体精度仅为0.321,说明在海燕台风灾害推文的主题识别中,BTM模型的精度高于LDA模型;②BTM能够较好识别出“灾害地点相关”、“祈福相关”等较为精细的灾害主题;③经初步验证,基于“需求相关”主题文本生成的物资、医疗等需求的需求程度空间分布与实际需求情况基本相符。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/75732
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.北京师范大学
2.中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
苏凯,程昌秀,Nikita Murzintcev,等. 主题模型在基于社交媒体的灾害分类中的应用及比较[J]. 地球信息科学学报,2019,21(8):1152.
APA 苏凯,程昌秀,Nikita Murzintcev,&张婷.(2019).主题模型在基于社交媒体的灾害分类中的应用及比较.地球信息科学学报,21(8),1152.
MLA 苏凯,et al."主题模型在基于社交媒体的灾害分类中的应用及比较".地球信息科学学报 21.8(2019):1152.
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