基于深度学习的社交媒体情感信息抽取及其在灾情分析中的应用研究

编号 zgly0001706867

文献类型 期刊论文

文献题名 基于深度学习的社交媒体情感信息抽取及其在灾情分析中的应用研究

作者 杨腾飞  解吉波  闫东川  李国庆 

作者单位 中国科学院空天信息创新研究院  中国科学院遥感与数字地球研究所  中国科学院大学 

母体文献 地理与地理信息科学 

年卷期 2020年02期

年份 2020 

分类号 TP18  P208 

关键词 深度学习  社交媒体  公众情感  减灾 

文摘内容 社交媒体具有强实效性、广传播性和低成本等优点,在减灾救援中发挥了重要作用,但较少有人抽取其中隐含的公众细粒度情感信息进行灾情分析。该文基于深度学习算法抽取社交媒体中蕴含的细粒度情感信息,同时结合社交媒体中包含的时空信息构建涉灾地理信息数据,在此基础上利用GIS空间分析方法研究灾害进展特征,分析结果可为减灾救援提供有效的信息参考,并以2017年8月8日九寨沟地震事件为案例,验证了该方法在减灾中的应用效果。