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及时有效地从快速更新的交通微博文本中提取位置信息是实现智能交通服务的前提之一.该文分析交通事件文本中常用的位置表达模式,结合有限状态机进行位置模式匹配,提出一种微博文本位置信息提取模型.首先根据微博文本位置信息的句法表达特征,基于线性参照方法提取空间特征词的词性与角色属性,构建位置表达模式,并表达为T rie搜索树结构;其次对微博文本进行分词、词性标注等预处理,利用有限状态机建立位置信息提取模型,实现微博文本位置信息提取;最后以南昌、广州、深圳3个城市9799条路况微博文本为实验数据,验证该模型的有效性.结果表明,该模型的准确率和召回率均达85％ 以上,可有效提取交通微博文本中的位置信息. 相似文献
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以2020年第6号台风“米克拉”为例,采集了5916条新浪微博作为数据源,综合应用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型、文本情感分析方法和空间分析技术,挖掘、分析台风的灾情时空过程。基于LDA主题模型建立了主题-词矩阵并进行隐含主题聚类,这些微博文本被分为灾损类信息、预警类信息、防御类信息和无关信息;从主题信息和文本情感值两个角度入手,对此次台风事件网络舆情的演化过程进行分析。结果表明:“米克拉”登陆前有大量积极情感的微博,主要包含渴望降雨、降温等信息,此类微博大量分布在漳州、厦门、福州等地区;在台风入境后消极情感的微博大量增多,主要描述道路、树木等受大风和大雨影响的灾损类信息,此类信息的空间位置主要分布在漳州和厦门,能较好地反映台风灾害影响的时空分布。通过对微博主题类别和情感极性进行时空分析,实现台风灾害事件发展趋势的监测,为防灾减灾提供参考依据。 相似文献
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本文以“社交媒体多层次信息流”为概念框架,分析了四川九寨沟7.0级地震发生后,个人、当地的组织、宏观层面的主流媒体使用社交媒体所发挥的作用。通过对微博的数据进行挖掘分析,总结出地震灾害发生后社交媒体所具有的5项功能:人际之间的交流,地方政府、本土组织以及当地媒体的传播渠道,大众传媒信息发布的渠道,信息的收集和分享,微观、中观以及宏观各主体间沟通的渠道。在强震发生后社交媒体有巨大的传播潜力,本文的研究成果对未来大震发生后如何利用社交媒体来应对灾害有一定的借鉴意义。 相似文献
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为了总结四川省地震局在新媒体时代的涉震舆情引导处置经验,给相关部门提供借鉴案例,本文以四川省地震局官方微博为研究对象,探讨其在2019年长宁MS6.0地震后虚假信息、燕子群飞、2020年绵阳老井升温、2018年“古天文学家王笑冬”预报地震4个典型涉震舆情事件中的应对策略,并提出5点新媒体时代涉震舆情处置的建议：把“化危为机”作为舆情应对的“战略考量”,把团队培养作为舆情处置的“储备考量”,把实时监控作为舆情操作的“决策考量”,把科普宣传作为舆情优化的“手段考量”,把“战时思维”作为舆情引导的“意识考量”。 相似文献
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地震速报微博发布系统的研发 总被引：1，自引：0，他引：1
微博已成为当今数据发布和传播的最佳自媒体平台,将地震速报信息及时发布到微博上有利于信息的传播,使民众及时获取地震消息,提高地震系统的社会服务能力。地震速报微博发布系统能实时读取EQIM地震台网速报信息并将共享服务系统中的地震数据发送到指定微博账号,同时发布具有中国地震台网中心LOGO标识的震中位置图;在读取EQIM和发送微博时充分考虑到震级、台网代码、震中中文地名等多种过滤条件。该系统已运行近3年时间,运行稳定、可靠,达到了预期的效果,特别是在朝鲜核爆、芦山地震、鲁甸地震等地震事件中及时向社会公众提供了地震速报信息,取得了较好的社会效益。 相似文献
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随着新媒体的不断兴起,愈来愈多的人习惯于将微博、微信作为其获取信息的首要来源,各类政务微博、政务微信应运而生。对于气象部门来说,微博、微信公众号正以其高效性、快捷性、互动性等优势,发展成为公众气象服务的重要平台。霾天气是近几年来公众关注度最高的天气现象之一,在霾天气的公众气象服务中,各级气象部门的官方微博、微信发挥了重要作用。文章以"中央气象台"官方微博和微信公众号为例,运用统计学方法,分析中央气象台利用新媒体载体进行霾天气公众气象服务的特点,并针对微博、微信在公众气象服务领域中的应用及发展进行探讨。分析得出:(1)"中央气象台"微博账号霾天气微博中,霾预报及实况相关的原创短微博(140字内)受公众关注度最高;(2)"中央气象台"微信公众号中,霾天气微信关注度较台风类微信明显偏低,与其他类天气基本持平;(3)"中央气象台"微博与网友互动能力上较为薄弱,需加强后台技术支持。 相似文献