基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法     

林筱妍  吴升 《地球信息科学学报》2022,24(1):114-126

灾害期间的舆情引导有助于维护社会稳定。社交媒体是舆论传播的重要渠道,通过微博评论了解用户的网络情感及关注的话题,可以帮助相关舆情监测部门掌握公众的关注热点,从而选择适当的干预节点来应对网络舆情,并对公众情绪进行疏导,这对于应急管理具有现实意义。现有的研究大多是利用有监督的机器学习方法进行情感分类,这需要人工进行语料的标注,工作量大。本文根据微博评论文本的特点,综合考虑情感词以及表情符号等多重情感源,构建了台风灾害领域情感词典。在此基础上,提出了一种基于情感词语义规则的情感倾向计算方法,以及基于词向量的话题聚类方法。首先,采集了近年5次台风灾害期间共计40多万条微博评论文本,基于大连理工情感词汇本体库进行扩展构建了台风灾害领域情感词典,结合PMI法构建表情符号词典,根据语义规则确定情感倾向,并使用3500条评论文本验证了该方法的有效性。然后,本文基于词向量、TF-IDF与K-means的聚类方法探索灾害期间热点话题。最后,以2020年4号台风“黑格比”为例,基于台风期间的5万余条微博评论文本进行了舆情情感分析,并识别出6类与台风相关的话题。通过时空分析发现,随着时间的推移,微博评论文本的数量发生一定变化,评论数量多的地区大都集中在沿海地区和经济水平高的地区,台风登陆当天浙江省的恐惧情感达到最高。结果表明,基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法,能在类似灾害事件发生时为政府部门掌握和引导网络舆情提供辅助。  相似文献   

南方Cass6.1地形数据到基础地理信息标准数据转换方法     

桂新  张求喜 《测绘与空间地理信息》2013,(12):110-111,118

矢量地形图数据是基础地理信息数据库建设的基础,本文分析了数字城市空间基础数据建设中碰到的一些问题。初步探讨了外业南方Cass6．1地形数据与大比例尺基础地理信息要素数据字典之间的异同,给出了解决方法,并应用于实际项目,取得了良好效果。  相似文献   

Detail focused fusion of hyperspectral and multispectral imagesEI北大核心CSCD     

Fang S.  Yan M.  Zhang J.  Cao Y. 《遥感学报》2022,(12):2594-2602

Hyperspectral image (HSI) and multispectral image (MSI) are two types of images widely used in the field of remote sensing. These images are useful in certain applications, such as environmental monitoring, target detection, and mineral exploration. HSI contains a large amount of spectral information. Photons are typically collected in a larger spatial area on the sensor to ensure a sufficiently high signal-to-noise ratio (SNR). Accordingly, the HSI spatial resolution is much lower compared with MSI. This low spatial resolution greatly affects the practicality of HSI. Accordingly, fusing a low-spatial resolution HSI (LR-HSI) with a high-spatial resolution MSI (HR-MSI) in the same scene to obtain a high-resolution HSI (HR-HSI) is a method for solving such problems, which resolves the contradiction that the spatial resolution and the spectral resolution cannot simultaneously maintain a high level. From the analysis of fusion effect, the spatial and spectral reconstruction errors of the existing algorithms are mainly reflected in the edge and detail areas. The method proposed in this work was a fusion algorithm for dictionary construction and image reconstruction based on detail attention. In terms of maintaining spectral characteristics, the spectral distribution in the detail area is complex and diverse because of the proximity effect of the image. This work proposes to perform dictionary learning on the image and detail layers. The detail perception error terms and a constraint of edge adaptive directional total variation are proposed for spatial characteristic enhancement, which is combined with a local low rank constraint in the same fusion framework to estimate the sparse coefficient. Experiments were conducted on two datasets, namely, Pavia University and Indian Pine, to verify the effectiveness of the proposed method. The quantitative evaluation metrics contain peak SNR, relative dimensionless global error in synthesis, spectral angle map, and universal image quality index. Based on the experimental comparison, the fusion result of the algorithm proposed in this work is significantly improved compared with those of the other algorithms in terms of spatial and spectral characteristics. This work uses dictionary learning to propose a fusion algorithm for dictionary construction and image reconstruction with attention to details through the analysis of the existing hyperspectral and multispectral image fusion algorithms. A hierarchical dictionary learning algorithm is proposed to address the problem of large reconstruction error in the detail part of the existing algorithms. The detail perception error term and the direction adaptive full variational regularization term are used to improve the spectral dictionary solution and coefficient estimation, respectively. The result of the fusion is the error in the spectral characteristics and spatial texture of the detail, which achieves an accurate representation of the edge detail. © 2022 National Remote Sensing Bulletin. All rights reserved.  相似文献   

基于MP方法的地震信号快速分解算法   总被引：1，自引：2，他引：1       下载免费PDF全文

陈发宇  杨长春 《地球物理学进展》2007,22(6):1692-1697

Matching Pursuits算法是信号分解的一种具体实现方法.针对地震信号在过完备库中进行分解时原子字典索引和计算量均非常庞大的问题,提出了一种原子字典索引的快速生成算法.首先根据地震信号的频带特征缩小字典索引的频率范围;然后同样依据地震信号的波形特征缩小字典索引的尺度范围.从而利用对地震信号的先验知识,收缩原子字典索引的扫描范围,实现基于Matching Pursuits算法的地震信号的快速分解.  相似文献   

信息库建设中的数据字典标准化生产     

刘晓慧  吴信才  刘福江  罗显刚 《测绘科学》2013,38(1):173-175

在信息库的建设中,对原有数据库的整合改造是保证实现信息共享的关键问题。本文基于《信息库-数据字典规范》,将XML模式应用于数据字典的标准模板,设计了一个标准化、实用化的数据字典采集器,达到规范化、自动化采集数据字典的目的,不仅方便数据库的维护,而且可以利用数据字典对数据库结构作检查,保证各参建单位数据库整合改造结果的一致性和协调性。  相似文献   

基于对象关系型数据库的多级地名地址服务研究     

董洁钰  马梦宇  陈荦  景宁 《地理信息世界》2017,24(4)

地名地址服务是网络地图服务的基础服务,其搜索效率和准确性对于用户体验来说至关重要。传统的地名地址服务通常基于全文索引实现,对于检索结果的排序主要根据与用户检索关键词的关联性来考虑。然而在实际应用中,常常需要对检索结果进行分级分类排序。基于Postgre SQL建立索引实现地名地址快速检索,探讨了地名地址全文检索技术与优化方案,通过修改分词字典和使用分级分类信息来优化检索结果,设计并实现了地名地址检索服务架构,进行了性能测试,证明其在大数据环境下可以提供给用户更好的检索体验。  相似文献   

地理信息数据库中数据字典的设计   总被引：2，自引：1，他引：1  

肖计划  刘海砚  栾晓岩 《测绘工程》2006,15(2):40-44

叙述了地图数据库设计的基本思想,通过示例介绍了数据字典在地理信息数据库中的运用。在地理信息数据库设计中,可以将数据字典分为三种类型,它们的应用增强了软件实现的灵活性和高效性,对于地理信息及数字地图制图软件的开发具有重要意义。  相似文献   

南非地理信息标准化综述     

赵杏英  李莉 《地理信息世界》2006,4(1):13-17

本文对南非地理信息标准的特点,标准化机构的发展历程,现有的地理信息标准作了介绍,对其中的南非地理空间数据字典作了着重描述,包括数据字典产生的背景,数据字典的内容与特点,以及数据字典的意义。  相似文献   

中文文本中时间信息解析方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

张春菊  张雪英  李明  王曙 《地理与地理信息科学》2014,30(6)

探讨了基于触发词汇和规则模型相结合的中文文本中时间信息解析方法。通过分析、归纳中文文本中时间信息描述特点,构建时间词汇词典和时间信息描述模式库,设计时间信息抽取、规范化表达和语义推理算法,实现了中文文本中时间信息的解析。实验结果表明,中文文本中时间信息抽取的准确率、召回率和F1值分别为75.00%、88.24%和40.54%,为泛在时空信息动态关联更新和实时挖掘分析提供数据源,且通过与空间维数据有机地、交互地组织,能够实时展现地理现象和事物的时空演化过程、时空分布特征,从而推动地理信息检索、LBS等地理信息服务向动态化、多维化方向发展。  相似文献   

基于数据字典的MapGIS属性数据逻辑检查——以全国矿产资源潜力评价基础成果数据检查为例   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

汪新庆  冯磊 《江苏地质》2013,37(3):478-481

在"全国矿产资源潜力评价"项目的基础成果数据验收汇总工作中,保证属性数据的填写质量是非常重要的一个环节,在专业领域内属性数据之中存在着一定的逻辑关系,可以通过计算机程序实现的方式检查数据是否存在着逻辑上的错误。在MapGIS 67二次开发环境下利用VC编程语言实现了属性数据逻辑检查程序,该程序基于数据字典技术,通过调用用户已设定的逻辑关系表达式对潜力评价基础数据进行属性逻辑检查,并将检查结果以报表的形式导出,大大提高了图件的检查验收工作的效率,并保证了数据的准确性与可靠性。该项技术已经成功应用于全国矿产资源潜力评价项目中稀土矿和钨矿的汇总工作。  相似文献