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• 理论探索 •
王连喜1,2
摘要： ［目的／意义］旨在提出一种基于领域词典的突发公共安全领域舆情事件自动识别方法，有效识别公共安全领域的热点舆情事件，预防危机舆情事件，提高政府公信力。［方法／过程］首先以中国应急服务网中的公共安全事件语料为数据来源，提取并筛选公共安全领域的高频词汇；然后结合人工干预方式选择部分高频且与领域高度相关的种子词；随后以互信息方法计算种子词与语料中的其他词汇共现概率（点互信息），同时以与种子词具有较高点互信息的词汇作为领域候选词，并结合人工审核方式对候选词汇进行调整。最后在对待识别语料进行文本表示的基础上，将其与词典中的领域词汇进行匹配，并以语料中出现的公共安全领域词汇的数量和权重来判断待识别语料是否为突发公共安全舆情事件。［结果／结论］在标注语料上的实验结果表明，与经典的NaiveBayes方法相比，提出的方法能够有效提高公共安全领域热点舆情事件的识别准确率。
