摘要
本发明属于属于人工智能技术领域,具体涉及一种包含语义抽取的突发事件感知方法,包括下列步骤:S1、构建关于突发事件的历史词库,通过历史数据训练形成词汇组与用户间的关联权重;S2、基于双层模型构建实体变体词扩展模型实现变体词库的生成,双层模型包括专有名词扩展层和历史词库扩展层;S3、采集网络上的文本数据,基于文本分类规则对文本数据进行分类处理,并初步提取实体词;S4、将提取的实体词输入变体词扩展模型,得到相应的变体词汇组,完成实体词的识别抽取;S5、基于知识图谱进行态势分析,预测突发事件的发生和发展态势。本发明在不同用户对不同近似词的关联关系上挖掘整体网络适用的变体词库,提升了词汇扩展的可靠性。
技术关键词
文本
分类规则
语义特征
核心
更新知识图谱
语义相关度
样本
频率
实体
人工智能技术
节点
聚类算法
数据
关系
网络
标记
因子
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多模态
质检方法
团体保单
文本特征向量
一致性检测
视频异常检测方法
词嵌入向量
编码特征
二分类器
图像编码器
语义提取方法
语音
语义标签
联合损失函数
门控循环单元网络