網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明是一種網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有：信息融合單元，對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件數(shù)據(jù)的多模態(tài)特性進(jìn)行融合，用于獲得社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合信息，構(gòu)建跨社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義描述模型；跟蹤單元與信息融合單元連接，基于跨社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)語(yǔ)義描述模型，面對(duì)包含豐富多媒體信息的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件具有的跨模態(tài)屬性、跨平臺(tái)屬性和跨時(shí)空屬性，獲得社會(huì)事件在各個(gè)屬性上的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)跟蹤數(shù)據(jù)；分析與預(yù)測(cè)單元與跟蹤單元連接，基于語(yǔ)義關(guān)聯(lián)跟蹤數(shù)據(jù)，獲得基于社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。
【專利說(shuō)明】網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的關(guān)聯(lián)跟蹤與預(yù)測(cè)【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種關(guān)于網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)框架體系。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速普及，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為大多數(shù)人生活中不可或缺的工具。網(wǎng)民數(shù)量正在快速的增長(zhǎng)，逐漸成為一個(gè)龐大的群體，根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告顯示，截至2012年12月底，中國(guó)網(wǎng)頁(yè)數(shù)量為1227億個(gè)，比2011年同期增長(zhǎng)41.7%。以上統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，我們已經(jīng)生活在海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中。我們不僅需要對(duì)這些網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的存儲(chǔ)，并且還需要研究怎么處理網(wǎng)絡(luò)中海量的數(shù)據(jù)，從而得到其隱藏在海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)后的潛在有用信息。面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上的海量文本，圖像，視頻數(shù)據(jù)，如何對(duì)社會(huì)熱點(diǎn)事件產(chǎn)生的大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地組織、獲取、挖掘與監(jiān)控已成為一項(xiàng)迫切的應(yīng)用需求。
[0003]一個(gè)新聞熱點(diǎn)事件是隨著時(shí)間不斷發(fā)展變化的，隨著事件的發(fā)展，有新的重要的新聞故事發(fā)生，有舊的故事消亡。當(dāng)用戶搜索這個(gè)新聞事件時(shí)，一個(gè)重要的任務(wù)就是發(fā)現(xiàn)新聞話題，找出各個(gè)新聞故事之間的相關(guān)性，并以此構(gòu)建一個(gè)事件發(fā)展的過(guò)程圖，將這個(gè)事件主題的發(fā)展脈絡(luò)建立起來(lái)。因此，在搜索一個(gè)熱點(diǎn)事件時(shí)，用戶希望看到的搜索結(jié)果并不是僅根據(jù)文本相關(guān)性排列的一系列新聞條目，讓用戶在一堆雜亂無(wú)章的新聞條目中去尋找事件各個(gè)故事之間的關(guān)系和事件的進(jìn)展，而應(yīng)是能根據(jù)事件的發(fā)展將事件演化的關(guān)系、事件的發(fā)展、事件主題的演化過(guò)程等信息，以一種清晰的、圖形化的界面展示給用戶，讓用戶能夠快速知道整個(gè)事件的發(fā)展演變過(guò)程，并且讓用戶快速了解和分析這個(gè)事件的主題。如何迅速、準(zhǔn)確、適量地提供用戶所需信息，并在一定程度上揭示信息之間的關(guān)聯(lián)，把一個(gè)熱點(diǎn)事件的完整演變過(guò)程呈現(xiàn)給用戶，為用戶提供智能的信息檢索服務(wù)，并且讓用戶快速了解和分析這個(gè)事件的主題，已成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同關(guān)心的課題。
[0004]由于互聯(lián)網(wǎng)具有虛擬性、隱蔽性、發(fā)散性、滲透性和隨意性等特點(diǎn)，當(dāng)一個(gè)熱點(diǎn)事件發(fā)生時(shí)，越來(lái)越多的網(wǎng)民愿意通過(guò)網(wǎng)絡(luò)渠道來(lái)表達(dá)自己的觀點(diǎn)。當(dāng)今，信息傳播與意見(jiàn)交互空前迅捷，網(wǎng)絡(luò)輿論的表達(dá)訴求也日益多元。如果不能有效地進(jìn)行引導(dǎo)，負(fù)面的網(wǎng)絡(luò)輿情將對(duì)社會(huì)公共安全形成較大的威脅?？v觀國(guó)際大環(huán)境和我國(guó)的國(guó)情，網(wǎng)絡(luò)安全、社會(huì)穩(wěn)定以及對(duì)熱點(diǎn)事件的監(jiān)管都面臨著重大的挑戰(zhàn)。中東地區(qū)的茉莉花革命在各個(gè)國(guó)家的迅速蔓延和網(wǎng)絡(luò)信息的傳播互動(dòng)，以及我國(guó)近期出現(xiàn)的“江蘇啟東728事件”、“中日釣魚島之爭(zhēng)”等一系列牽動(dòng)億萬(wàn)網(wǎng)友的熱點(diǎn)事件在網(wǎng)絡(luò)上迅速的傳播以及網(wǎng)友廣泛的參與，無(wú)不說(shuō)明了我們所面臨的社會(huì)事件分析形勢(shì)極其嚴(yán)峻。我國(guó)正處于全面建設(shè)小康與和諧社會(huì)的關(guān)鍵時(shí)期，特別需要一個(gè)安全穩(wěn)定的政治和社會(huì)環(huán)境，因此政府及相關(guān)管理者亟需對(duì)于網(wǎng)絡(luò)上輿論信息進(jìn)行有效地挖掘、分析與處理，把握處理危機(jī)事件的最佳時(shí)機(jī)。然而，僅僅依靠人工方式難以應(yīng)對(duì)海量的網(wǎng)絡(luò)信息的搜集和處理，需要融合多種信息技術(shù)，通過(guò)適當(dāng)?shù)挠?jì)算機(jī)技術(shù)，分析當(dāng)前的社會(huì)熱點(diǎn)事件與突發(fā)事件，對(duì)網(wǎng)絡(luò)中負(fù)面的輿情和誤導(dǎo)性言論及時(shí)、迅速做出反應(yīng)，挖掘網(wǎng)絡(luò)中形成事件各個(gè)過(guò)程的緣由，將謠言和危機(jī)扼殺于無(wú)形，從而提高對(duì)熱點(diǎn)事件和突發(fā)事件的監(jiān)管和處理能力。
[0005]現(xiàn)有的社會(huì)事件的跟蹤和預(yù)測(cè)算法只是使用了單個(gè)平臺(tái)的文本信息。還在文本信息理解上，聚類技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘以及模式識(shí)別的基本技術(shù)，通過(guò)對(duì)文本信息進(jìn)行聚類來(lái)得到社會(huì)事件的主題，傳統(tǒng)的聚類方法對(duì)于社會(huì)事件的爆發(fā)性和區(qū)域性等特性，其主題挖掘精確度不高，很難對(duì)一個(gè)完整事件進(jìn)行其語(yǔ)義描述。因?yàn)槌宋谋拘畔?，事件也有其豐富的視覺(jué)信息。對(duì)一個(gè)事件來(lái)說(shuō)，其在不同的網(wǎng)站會(huì)有不同的用戶評(píng)論，然而，這兩個(gè)網(wǎng)站可能有非常相似的視覺(jué)信息，比如，圖像或者視頻，這些信息為跨時(shí)間跨網(wǎng)站構(gòu)建一個(gè)事件條目演變的橋梁是非常有用的。例如，事件“2012年美國(guó)總統(tǒng)大選”，這個(gè)事件的各個(gè)條目關(guān)于奧巴馬的圖像是很大地關(guān)聯(lián)的。因此，采用多模態(tài)信息融合更能正確地對(duì)社會(huì)事件進(jìn)行描述。并且，不同的平臺(tái)也能夠互相彌補(bǔ)和增強(qiáng)。例如，大部分事件在Google News上是來(lái)自于官方媒體，但是他們?cè)贔lickr上也有許多用戶評(píng)論。因此，信息在不同的平臺(tái)上能夠互相幫助，尤其是在一個(gè)平臺(tái)中的優(yōu)勢(shì)來(lái)補(bǔ)充另一個(gè)平臺(tái)中的弱勢(shì)更為有效。關(guān)鍵的挑戰(zhàn)是如何來(lái)找到最有效的方法來(lái)構(gòu)建兩個(gè)平臺(tái)之間的語(yǔ)義鴻溝。針對(duì)這種情況，如果能夠把視覺(jué)信息融入，對(duì)社會(huì)事件建立一個(gè)統(tǒng)一的多模態(tài)信息描述，并且在不同平臺(tái)上對(duì)社會(huì)事件進(jìn)行有效地協(xié)同關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)的多模態(tài)信息融合的事件語(yǔ)義描述體系?；诳缙脚_(tái)多媒體信息的社會(huì)事件協(xié)同跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)方法能夠把多平臺(tái)的多模態(tài)信息有效地結(jié)合起來(lái)，從而改善這一不足。
[0006]現(xiàn)有的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的跟蹤和預(yù)測(cè)方法研究還處于初始階段，至今沒(méi)有一個(gè)完整的流程和框架體系。本發(fā)明是一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤與預(yù)測(cè)的框架體系，有效地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的不足，實(shí)現(xiàn)了基于多模態(tài)信息語(yǔ)義融合的跨模態(tài)、跨平臺(tái)和跨時(shí)空的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤與全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007](一 )要解決的技術(shù)問(wèn)題
[0008]本發(fā)明的目的是提供了一種基于網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件協(xié)同跟蹤預(yù)測(cè)的完整框架體系。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件數(shù)據(jù)的多模態(tài)特性，在不同模態(tài)、平臺(tái)和時(shí)空上對(duì)熱點(diǎn)社會(huì)事件進(jìn)行有效地協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤；通過(guò)跟蹤多個(gè)事件之后，我們可以把整個(gè)事件的過(guò)程隨著時(shí)間的推移可視化顯示；基于跟蹤的結(jié)果，還可以得到一個(gè)社會(huì)事件的完整描述，通過(guò)這些信息的關(guān)聯(lián)分析和主題挖掘模型，可以挖掘出社會(huì)事件的主題和輿論導(dǎo)向，并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，獲悉這個(gè)社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)，能夠?qū)崿F(xiàn)基于社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)，為此提出關(guān)于網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)框架。
[0009]( 二 )技術(shù)方案
[0010]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供關(guān)于網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括:
[0011]信息融合單元，對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件數(shù)據(jù)的多模態(tài)特性進(jìn)行融合，使用自然語(yǔ)言理解和圖像與視頻處理分析技術(shù)，用于獲得社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合信息，構(gòu)建跨社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義描述模型；
[0012]跟蹤單元與信息融合單元連接，基于跨社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)語(yǔ)義描述模型，面對(duì)包含豐富多媒體信息的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件具有的跨模態(tài)屬性、跨平臺(tái)屬性和跨時(shí)空屬性，結(jié)合協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤技術(shù)，獲得社會(huì)事件在各個(gè)屬性上的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)跟蹤數(shù)據(jù)；
[0013]分析與預(yù)測(cè)單元與跟蹤單元連接，基于語(yǔ)義關(guān)聯(lián)跟蹤數(shù)據(jù)，得到一個(gè)社會(huì)事件隨著時(shí)間發(fā)展的整個(gè)過(guò)程信息，通過(guò)社會(huì)事件主題挖掘模型、社會(huì)事件模式預(yù)測(cè)和社會(huì)事件統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型挖掘過(guò)程信息，挖掘出過(guò)程信息的社會(huì)事件的主題和輿論導(dǎo)向，從而知道這個(gè)社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)，獲得基于社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。
[0014]本發(fā)明的有益效果:本發(fā)明采用了社會(huì)事件的多模態(tài)信息融合與建模，使用了基于跨平臺(tái)、跨模態(tài)和跨時(shí)空這三個(gè)不同屬性的社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤，挖掘出各個(gè)社會(huì)事件的主題和輿論導(dǎo)向，并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，從而預(yù)測(cè)出其后續(xù)發(fā)展的軌跡，最終提出了關(guān)于網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)框架體系，包括關(guān)于多媒體信息的社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)方法。該發(fā)明解決了網(wǎng)絡(luò)上不同的熱點(diǎn)社會(huì)事件在不同模態(tài)、平臺(tái)和時(shí)空上完整演變過(guò)程的描述以及對(duì)其跟蹤和預(yù)測(cè)問(wèn)題，其中使用提出的協(xié)同概率多假設(shè)關(guān)聯(lián)跟蹤算法可以大大提高系統(tǒng)對(duì)社會(huì)事件在各個(gè)時(shí)間段的跟蹤正確精度，從而更準(zhǔn)確的提供整個(gè)事件的發(fā)展演變過(guò)程，方便用戶的了解和輿情的分析與預(yù)測(cè)。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0015]圖1a和圖1b是本發(fā)明面向網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤與預(yù)測(cè)系統(tǒng)的完整框架體系;
[0016]圖2是本發(fā)明中基于文本的主題挖掘語(yǔ)義描述示意圖；
[0017]圖3是本發(fā)明中基于圖像視頻的主題挖掘語(yǔ)義描述示意圖；
[0018]圖4是本發(fā)明中跨模態(tài)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)示意圖片；
[0019]圖5是本發(fā)明中跨平臺(tái)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)示意圖片；
[0020]圖6是本發(fā)明中跨時(shí)空語(yǔ)義關(guān)聯(lián)示意圖片；
[0021]圖7是本發(fā)明中基于社會(huì)事件的多模態(tài)主題挖掘示意圖片；
[0022]圖8是一條公路最近幾年各個(gè)時(shí)期路面擁堵情況分布示意圖片；
【具體實(shí)施方式】
[0023]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合具體實(shí)施例，并參照附圖，對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。
[0024]如圖1a和圖1b所示是本發(fā)明面向網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件協(xié)同跟蹤與預(yù)測(cè)系統(tǒng)的完整框架體系，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)對(duì)于多媒體信息的網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)，得到各個(gè)社會(huì)事件從開始到結(jié)束一個(gè)完整的描述。這樣可以把整個(gè)事件過(guò)程隨著時(shí)間的推移可視化顯示，以一種清晰的、圖形化的界面展示給用戶，讓用戶能夠快速知道整個(gè)事件的發(fā)展演變過(guò)程，并能夠挖掘各個(gè)事件的語(yǔ)義主題，能夠知道社會(huì)事件的輿論導(dǎo)向，并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，獲悉這個(gè)社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)，能夠?qū)崿F(xiàn)基于社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)。本發(fā)明的結(jié)構(gòu)如圖1a和圖1b顯示，其包含三個(gè)組成部分該系統(tǒng)包括:信息融合單元I跟蹤單元2和分析與預(yù)測(cè)單元，實(shí)現(xiàn)所述系統(tǒng)的技術(shù)方案如下所述:
[0025]I社會(huì)事件的多模態(tài)信息融合與建模
[0026]利用信息融合單元1，對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件數(shù)據(jù)的多模態(tài)特性進(jìn)行融合，使用自然語(yǔ)言理解和圖像與視頻處理分析技術(shù)，用于獲得社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合信息，構(gòu)建跨社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義描述模型；
[0027]其中，所述構(gòu)建跨社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義描述模型，用于提取各個(gè)社會(huì)事件的文本和視覺(jué)的跨媒體信息的特征，并對(duì)各個(gè)社會(huì)事件的文本、視覺(jué)的跨媒體信息進(jìn)行語(yǔ)義層次挖掘，從而實(shí)現(xiàn)社會(huì)事件的語(yǔ)義描述，構(gòu)建基于多模態(tài)的信息融合的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，從而得到各個(gè)社會(huì)事件的多模態(tài)語(yǔ)義描述。
[0028]其中，所述社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合信息包含基于自然語(yǔ)言理解的文本分析、以及基于圖像和視頻處理，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息融合的事件語(yǔ)義描述體系，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)的語(yǔ)義信息融合。
[0029]其中，基于文本分析、以及圖像和視頻的主題挖掘語(yǔ)義描述，采取提升算法選取有效的文本主題以及圖像和視頻主題。
[0030]1.1基于自然語(yǔ)言理解的文本分析
[0031]針對(duì)文本信息，考慮使用變形的主題模型(LDA, Latent Dirichlet Allocation)來(lái)獲取其各個(gè)事件的主題信息，并利用文本的上下文信息，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)事件文本的描述，建立以實(shí)體、事件與主題為核心的語(yǔ)義描述體系，主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行探討:
[0032]a)實(shí)體識(shí)別和關(guān)聯(lián)
[0033]抽取文本中的命名性提及、代詞性提及和名詞性提及，并把指稱同一實(shí)體概念的提及連接起來(lái)，還將利用統(tǒng)計(jì)翻譯和文本檢索相結(jié)合的方法建立中英文實(shí)體的對(duì)應(yīng)，實(shí)現(xiàn)多語(yǔ)目息的關(guān)聯(lián)和整合。
[0034]b)事件抽取和描述
[0035]考慮到事件類別識(shí)別和元素抽取是與以動(dòng)詞為中心的句法語(yǔ)義分析密切相關(guān)的，充分利用句法語(yǔ)義特征以及表層特征，進(jìn)行事件類別識(shí)別和事件元素抽取。使用變形的主題模型(LDA)來(lái)實(shí)現(xiàn)社會(huì)事件文本的描述。
[0036]1.2基于圖像視頻處理技術(shù)
[0037]通過(guò)圖像和視頻，我們能夠非常方便有效地了解各個(gè)社會(huì)事件。我們通過(guò)考慮圖像和視頻的結(jié)構(gòu)信息，利用稀疏學(xué)習(xí)和字典學(xué)習(xí)，從而建立統(tǒng)一的基于詞袋模型的視覺(jué)語(yǔ)義描述體系。
[0038]1.3基于多模態(tài)的語(yǔ)義信息融合
[0039]社會(huì)事件內(nèi)容包含文本、圖像、視頻和聲音等多模態(tài)信息，對(duì)文本處理上，我們考慮使用變形的主題模型(LDA)來(lái)獲取其各個(gè)事件的描述，對(duì)圖像視頻處理，考慮其空間結(jié)構(gòu)關(guān)系，利用稀疏學(xué)習(xí)和字典學(xué)習(xí)，構(gòu)建視覺(jué)主題模型，從而獲取各個(gè)事件的視覺(jué)主題，并根據(jù)視覺(jué)主題進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)事件的語(yǔ)義描述。
[0040]如圖2本發(fā)明中基于文本的主題挖掘語(yǔ)義描述所示，給定所有的文檔集合D，我們采用變形的主題模型(LDA)挖掘事件的主題Z1,Z2...ZK;，然后基于主題Z1,Z2...ZK;建立文檔的語(yǔ)義描述的詞W1、W2…Wj…Wn。
[0041]如圖3本發(fā)明中基于圖像視頻的主題挖掘語(yǔ)義描述所示，基于圖像視頻集合i的主題挖掘語(yǔ)義描述，給定所有事件的圖片或者視頻集，挖掘出各個(gè)事件的圖片或者視頻的主題類別Cp (V..tv..ck，基于主題類別C；、(ν..(ν..(；建立圖片或者視頻的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的各個(gè)特征描述子n.wr.\。[0042]基于文本以及圖像和視頻的主題挖掘語(yǔ)義描述，采取提升算法選取有效的文本主題以及圖像和視頻主題，從而實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息融合的事件語(yǔ)義描述體系，實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)信息融合的社會(huì)事件描述。
[0043]2社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤模型
[0044]利用跟蹤單元2與信息融合單元I連接，基于跨社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)語(yǔ)義描述模型，面對(duì)包含豐富多媒體信息的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件具有的跨模態(tài)屬性、跨平臺(tái)屬性和跨時(shí)空屬性，結(jié)合協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤技術(shù)，獲得社會(huì)事件在各個(gè)屬性上的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)跟蹤數(shù)據(jù)；
[0045]其中，所述社會(huì)事件在各個(gè)屬性上的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)跟蹤數(shù)據(jù)，用于將互聯(lián)網(wǎng)中語(yǔ)義相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容聚集起來(lái),構(gòu)成一個(gè)能夠反映社會(huì)事件共同主題的集合。
[0046]其中，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的跨平臺(tái)屬性，提出協(xié)同概率多假設(shè)跟蹤方法，實(shí)現(xiàn)兩個(gè)平臺(tái)上多個(gè)社會(huì)事件數(shù)據(jù)的語(yǔ)義協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤，用于實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的跨模態(tài)及跨時(shí)空的關(guān)聯(lián)跟蹤。
[0047]社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤模型，將互聯(lián)網(wǎng)中語(yǔ)義相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容聚集起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)能夠反映社會(huì)事件共同主題的集合。面對(duì)包含豐富多媒體信息的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件具有跨平臺(tái)、跨模態(tài)和跨時(shí)空等屬性，結(jié)合協(xié)同學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)社會(huì)事件在各個(gè)屬性上的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤。
[0048]2.1跨模態(tài)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)
[0049]對(duì)于跨模態(tài)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，其目的是實(shí)現(xiàn)社會(huì)事件在不同模態(tài)間的關(guān)聯(lián)，如圖4本發(fā)明中跨模態(tài)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)所示，針對(duì)美國(guó)總統(tǒng)選舉和發(fā)射火星勘測(cè)軌道飛行器這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件，將其文本域中的多個(gè)文本與視覺(jué)域的中的多個(gè)圖像做出跨模態(tài)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)發(fā)生在同一段時(shí)期的相關(guān)文本和圖像進(jìn)行跨模態(tài)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。
[0050]我們擬在特征層采用多媒體特征融合分析來(lái)挖掘不同模態(tài)、媒體空間的潛在語(yǔ)義相關(guān)關(guān)系，將不同媒體的信息映射到一個(gè)較高維度的公共空間中，在同一空間選取合適的測(cè)度，從而衡量信息樣本的相似性，并用跨媒體特征的隱含語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣來(lái)刻畫。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建模態(tài)特征的隱含語(yǔ)義索引，用于將跨媒體樣本投影到一個(gè)隱含的語(yǔ)義空間，建立跨媒體內(nèi)容在不同特征空間上的映射和關(guān)聯(lián)。
[0051]2.2跨平臺(tái)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)
[0052]這里跨平臺(tái)關(guān)聯(lián)表示多源平臺(tái)(如人民網(wǎng)和新浪微博)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。社會(huì)事件的發(fā)生和發(fā)展以及所經(jīng)歷的各個(gè)子事件往往在網(wǎng)絡(luò)上同時(shí)存在于多個(gè)平臺(tái)上，例如一個(gè)事件的信息在兩個(gè)平臺(tái)(人民網(wǎng)和新浪微博)上都會(huì)有相應(yīng)的描述，并且互相補(bǔ)充，因此研究跨平臺(tái)的復(fù)雜關(guān)系是有必要的，從而發(fā)現(xiàn)和挖掘信息樣本跨平臺(tái)的語(yǔ)義關(guān)系。社會(huì)事件的跨平臺(tái)屬性通常是由社會(huì)事件的某一子事件引發(fā)而來(lái)的，然后在網(wǎng)絡(luò)空間的各個(gè)平臺(tái)上產(chǎn)生大量的網(wǎng)絡(luò)言論，因此跨平臺(tái)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵在于基于各個(gè)子事件通過(guò)協(xié)同互補(bǔ)關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)不同平臺(tái)上的信息對(duì)應(yīng)。圖5本發(fā)明中跨平臺(tái)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)所示，這是“希臘抗議”和“中日釣魚島爭(zhēng)端”的社會(huì)事件，其各個(gè)子事件的演變過(guò)程在人民網(wǎng)和新浪微博上都有相應(yīng)的描述，利用我們提出的協(xié)同概率多假設(shè)關(guān)聯(lián)跟蹤模型對(duì)這兩個(gè)平臺(tái)的數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)，可以把這兩個(gè)社會(huì)事件在人民網(wǎng)和新浪微博這兩個(gè)平臺(tái)上各個(gè)時(shí)刻的信息進(jìn)行相互關(guān)聯(lián)和補(bǔ)充，從而更加清楚地知道這個(gè)事件在這個(gè)時(shí)刻發(fā)生的具體信息，可以準(zhǔn)確地分析各個(gè)子事件，更好地對(duì)社會(huì)事件進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)測(cè)。
[0053]2.3跨時(shí)空語(yǔ)義關(guān)聯(lián)
[0054]這里的跨時(shí)空是指地理位置和時(shí)間上的不同。因?yàn)橐粋€(gè)社會(huì)事件發(fā)生之后，在不同的空間上，人們對(duì)這個(gè)事件的看法是不同的，并且還會(huì)隨著時(shí)間的改變而改變。所以，我們需要建立一種跨時(shí)空語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，把一個(gè)事件在不同地域所呈現(xiàn)的不同信息所描述出來(lái)，從而使決策者掌握各個(gè)地域之間的相互聯(lián)系和區(qū)別，更好地引導(dǎo)事件的輿論發(fā)展，為國(guó)家服務(wù)。我們把這個(gè)事件文本中的詞作為樣本空間，對(duì)于每個(gè)信息樣本，已知“詞-時(shí)間-地點(diǎn)”三元組，我們將首先建立時(shí)間尺度和地理空間尺度的相似性測(cè)度，計(jì)算出各個(gè)樣本間在地理位鉻和時(shí)間上的相關(guān)性，繼而對(duì)于樣本空間“詞典”中某詞，分別統(tǒng)計(jì)以下四個(gè)頻率值:同時(shí)在某個(gè)時(shí)間間隔和某個(gè)地區(qū)出現(xiàn)的頻率，不在某個(gè)時(shí)間間隔但在某個(gè)地區(qū)出現(xiàn)的頻率，在某個(gè)時(shí)間間隔但不在某個(gè)地區(qū)出現(xiàn)的頻率，以及不在某個(gè)時(shí)間間隔也不在某個(gè)地區(qū)出現(xiàn)的頻率這四個(gè)量，通過(guò)對(duì)詞基于空間與時(shí)間的頻率分析，得到每個(gè)詞在一定空間與時(shí)間的熱度系數(shù)，根據(jù)這一熱度系數(shù)融合地理位置與時(shí)間上的相關(guān)性，進(jìn)而得到跨時(shí)空語(yǔ)義的關(guān)聯(lián)。如圖6本發(fā)明中跨時(shí)空語(yǔ)義關(guān)聯(lián)所示，這是事件“H7N9”蔓延的時(shí)空演變過(guò)程，其蔓延和爆發(fā)呈現(xiàn)地區(qū)性和時(shí)間性，上海和安徽是最新發(fā)現(xiàn)的，然后開始蔓延到周邊省市，一開始都是小范圍的時(shí)空擴(kuò)展，但是，中間會(huì)有一個(gè)突發(fā)時(shí)刻，比如在4月3號(hào)，突然北京也發(fā)現(xiàn)H7N9感染者，H7N9的蔓延也是呈現(xiàn)時(shí)空特性，需要對(duì)這個(gè)事件建立一種跨時(shí)空語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，把一個(gè)事件在不同地域在不同時(shí)刻所呈現(xiàn)的不同信息所描述出來(lái)，從而使決策者掌握各個(gè)地域之間的相互聯(lián)系和區(qū)別，更好地對(duì)事件有一個(gè)理智的分析和判斷。
[0055]3社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)
[0056]利用分析與預(yù)測(cè)單元3與跟蹤單元2連接，基于語(yǔ)義關(guān)聯(lián)跟蹤數(shù)據(jù)，得到一個(gè)社會(huì)事件隨著時(shí)間發(fā)展的整個(gè)過(guò)程信息，通過(guò)社會(huì)事件主題挖掘模型、社會(huì)事件模式預(yù)測(cè)和社會(huì)事件統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型挖掘過(guò)程信息，挖掘出過(guò)程信息的社會(huì)事件的主題和輿論導(dǎo)向，從而知道這個(gè)社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)，獲得基于社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。
[0057]其中，所述社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，獲得多個(gè)事件在不同時(shí)間段的摘要細(xì)節(jié)信息和事件演變趨勢(shì)，得到各個(gè)社會(huì)事件從開始到結(jié)束一個(gè)完整的描述，并把整個(gè)事件過(guò)程隨著時(shí)間的推移可視化顯示，能夠根據(jù)事件的發(fā)展將事件演化的關(guān)系、事件的發(fā)展、事件主題的演化過(guò)程信息，以一種清晰的、圖形化的界面展示給用戶；通過(guò)對(duì)這些完整社會(huì)事件信息的關(guān)聯(lián)分析，挖掘出這個(gè)社會(huì)事件的主題和輿論導(dǎo)向，并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，從而預(yù)測(cè)出其后續(xù)發(fā)展的軌跡，揭示傳播行為的特性，知道這個(gè)社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)。
[0058]其中，所述基于社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)是根據(jù)跟蹤數(shù)據(jù)得到的每一個(gè)事件的所有信息，采取主題挖掘模型和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，預(yù)測(cè)出各個(gè)社會(huì)事件的主題及走勢(shì)，用于準(zhǔn)確地對(duì)社會(huì)事件進(jìn)行全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)。
[0059]一個(gè)社會(huì)事件的傳播是一個(gè)典型的動(dòng)態(tài)過(guò)程，是一個(gè)隨著時(shí)間隨著輿論導(dǎo)向不斷演變的過(guò)程，而且不論從時(shí)間維還是空間維，任何一個(gè)社會(huì)事件行為都不是簡(jiǎn)單孤立的，每個(gè)行為之間有著錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系，每個(gè)社會(huì)事件的發(fā)生也都有著顯性的或隱性的跡象。社會(huì)事件在網(wǎng)絡(luò)上會(huì)有大量的文本、圖像與視頻等多模態(tài)信息，使用我們提出的對(duì)社會(huì)事件的跨模態(tài)的信息融合與建模，能夠把一個(gè)社會(huì)事件的演變過(guò)程詳細(xì)的表示出來(lái)，通過(guò)這些信息的關(guān)聯(lián)分析，可以挖掘出社會(huì)事件的主題和輿論導(dǎo)向，并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，知道這個(gè)社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)，我們創(chuàng)造性地提出了三種不同社會(huì)事件的預(yù)測(cè)模型。
[0060]3.1社會(huì)事件主題挖掘
[0061]社會(huì)事件在網(wǎng)絡(luò)上會(huì)有大量的文本、圖像與視頻等多模態(tài)信息，通過(guò)對(duì)社會(huì)事件的跨模態(tài)跨平臺(tái)的信息融合與建模，能夠把一個(gè)社會(huì)事件的演變過(guò)程詳細(xì)地表示出來(lái)，然后對(duì)多模態(tài)的信息進(jìn)行主題建模，這樣可以把整個(gè)事件過(guò)程隨著時(shí)間的推移可視化顯示，一方面能夠根據(jù)事件的發(fā)展將事件演化的關(guān)系、事件的發(fā)展、事件主題的演化過(guò)程等信息，以一種清晰的、圖形化的界面展示給用戶，讓用戶能夠快速知道整個(gè)事件的發(fā)展演變過(guò)程，并且讓用戶快速了解和分析這個(gè)事件的主題，另一方面能夠更好地分析出社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)和輿情信息，來(lái)進(jìn)行相應(yīng)的輿論導(dǎo)向和輿情監(jiān)控。
[0062]對(duì)各個(gè)社會(huì)事件跟蹤后，能夠進(jìn)行相應(yīng)的文本主題和視覺(jué)主題挖掘，最后可以得到社會(huì)事件的各個(gè)演變過(guò)程的主題信息，從而對(duì)社會(huì)事件的跟蹤防御和輿情的監(jiān)控有著顯著的幫助。如圖7示出本發(fā)明中基于社會(huì)事件的多模態(tài)主題挖掘，通過(guò)對(duì)事件(“2012年美國(guó)總統(tǒng)選舉”)進(jìn)行跨模態(tài)，跨平臺(tái)和跨時(shí)空的跟蹤，得到了事件在各個(gè)時(shí)刻的演變過(guò)程，通過(guò)主題模型來(lái)對(duì)事件整個(gè)過(guò)程的文本和圖像進(jìn)行主題挖掘，得到了圖7上事件在各個(gè)時(shí)刻的文本主題和視覺(jué)主題，然后，由這些各個(gè)時(shí)刻的文本主題和視覺(jué)主題，進(jìn)行關(guān)聯(lián)和統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)事件主題的挖掘，最后可視化顯示，方便用戶了解和輿情分析。
[0063]3.2社會(huì)事件統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)
[0064]社會(huì)事件的演變過(guò)程通過(guò)我們提出的方法可以詳細(xì)地描繪出，并且能得到這個(gè)社會(huì)事件的主題分布情況，因此我們就可以對(duì)這個(gè)社會(huì)事件進(jìn)行相應(yīng)的分析和預(yù)測(cè)。我們擬根據(jù)跟蹤的結(jié)果所得到的的每一個(gè)事件的所有信息，采取統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，預(yù)測(cè)出各個(gè)社會(huì)事件的走勢(shì)，這樣能夠準(zhǔn)確地對(duì)社會(huì)事件進(jìn)行分析監(jiān)控，政府決策者能夠及時(shí)地采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施來(lái)使負(fù)面的輿論遏制在萌芽之中。在整個(gè)預(yù)測(cè)周期中，會(huì)通過(guò)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建立一個(gè)基準(zhǔn)，然后隨著時(shí)間的推移，根據(jù)跟蹤的結(jié)果所得到的事件的信息越來(lái)越豐富，從而使事件的未來(lái)趨勢(shì)越來(lái)越明顯，借助統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘的方法實(shí)現(xiàn)事件的預(yù)測(cè)。
[0065]3.3社會(huì)事件模式預(yù)測(cè)
[0066]許多社會(huì)事件是有共同的時(shí)空模式，在一年的一個(gè)時(shí)間段中都會(huì)出現(xiàn)，我們可以根據(jù)最近幾年社會(huì)事件的發(fā)生情況，對(duì)相同的社會(huì)事件進(jìn)行細(xì)致地分析，使用我們提出的建模方法，得出其社會(huì)事件的主題分布情況，我們就可以對(duì)這個(gè)社會(huì)事件進(jìn)行相應(yīng)的分析和預(yù)測(cè)，從而知道以后這個(gè)類似社會(huì)事件最大可能在什么時(shí)間段發(fā)生，可以提前做到預(yù)防措施。
[0067]圖8為某一條公路最近幾年各個(gè)時(shí)期路面擁堵情況分布圖，公路擁堵情況在一年中是隨著時(shí)間不同而呈現(xiàn)不同的情況，但是，這個(gè)社會(huì)事件在這幾年的發(fā)展軌跡都是相似的，即共同事件，我們可以對(duì)這些共同事件建模，采用圖匹配等模式挖掘方法，可以分析和預(yù)測(cè)之后這個(gè)事件各個(gè)時(shí)期的發(fā)展軌跡，從而為決策者提供可靠地信息，可以在特定的時(shí)期進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)防和補(bǔ)救。
[0068]4本發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟:
[0069]步驟S1:對(duì)各個(gè)社會(huì)事件的文本和視覺(jué)信息進(jìn)行特征提取，對(duì)這些跨媒體信息進(jìn)行語(yǔ)義層次挖掘，從而實(shí)現(xiàn)社會(huì)事件的語(yǔ)義描述，構(gòu)建了基于社會(huì)事件的多模態(tài)的信息融合的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，從而得到各個(gè)社會(huì)事件的多模態(tài)語(yǔ)義描述模型。
[0070]步驟S2:將互聯(lián)網(wǎng)中語(yǔ)義相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容聚集起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)能夠反映社會(huì)事件共同主題的集合。面對(duì)包含豐富多媒體信息的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件具有跨平臺(tái)、跨模態(tài)和跨時(shí)空等屬性，結(jié)合協(xié)同學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)社會(huì)事件在各個(gè)屬性上的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤模型。[0071]步驟S3:通過(guò)步驟2，能夠獲得多個(gè)事件在不同時(shí)間段的摘要細(xì)節(jié)信息和事件演變趨勢(shì)，由此可以得到各個(gè)社會(huì)事件從開始到結(jié)束一個(gè)完整的描述。這樣可以把整個(gè)事件過(guò)程隨著時(shí)間的推移可視化顯示，能夠根據(jù)事件的發(fā)展將事件演化的關(guān)系、事件的發(fā)展、事件主題的演化過(guò)程等信息，以一種清晰的、圖形化的界面展示給用戶。通過(guò)對(duì)這些完整社會(huì)事件信息的關(guān)聯(lián)分析，可以挖掘出這個(gè)社會(huì)事件的主題和輿論導(dǎo)向，并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，從而預(yù)測(cè)出其后續(xù)發(fā)展的軌跡，揭示傳播行為的特性，知道這個(gè)社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)。
[0072]5實(shí)施效果
[0073]為了評(píng)估本發(fā)明，我們進(jìn)行了一些實(shí)驗(yàn)研究，從谷歌新聞(Google News)和Flickr上選擇了 18個(gè)熱門主題作為研究的熱點(diǎn)社會(huì)事件，數(shù)據(jù)集如表I所示，其覆蓋政治，經(jīng)濟(jì)，技術(shù)，娛樂(lè)，軍事，社會(huì)等主題。谷歌新聞上有3583個(gè)文檔和6742個(gè)圖像，F(xiàn)lickr上有4356個(gè)文檔和4356個(gè)圖像。
[0074]表I本發(fā)明實(shí)施效果的谷歌英文新聞和Flickr圖片信息數(shù)據(jù)集
[0075]
【權(quán)利要求】
1.一種網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括: 信息融合單元，對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件數(shù)據(jù)的多模態(tài)特性進(jìn)行融合，使用自然語(yǔ)言理解和圖像與視頻處理分析技術(shù)，用于獲得社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合信息，構(gòu)建跨社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義描述模型； 跟蹤單元與信息融合單元連接，基于跨社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)語(yǔ)義描述模型，面對(duì)包含豐富多媒體信息的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件具有的跨模態(tài)屬性、跨平臺(tái)屬性和跨時(shí)空屬性，結(jié)合協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤技術(shù)，獲得社會(huì)事件在各個(gè)屬性上的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)跟蹤數(shù)據(jù)； 分析與預(yù)測(cè)單元與跟蹤單元連接，基于語(yǔ)義關(guān)聯(lián)跟蹤數(shù)據(jù)，得到一個(gè)社會(huì)事件隨著時(shí)間發(fā)展的整個(gè)過(guò)程信息，通過(guò)社會(huì)事件主題挖掘模型、社會(huì)事件模式預(yù)測(cè)和社會(huì)事件統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型挖掘過(guò)程信息，挖掘出過(guò)程信息的社會(huì)事件的主題和輿論導(dǎo)向，從而知道這個(gè)社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)，獲得基于社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。
2.如權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述構(gòu)建跨社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義描述模型，用于提取各個(gè)社會(huì)事件的文本和視覺(jué)的跨媒體信息的特征，并對(duì)各個(gè)社會(huì)事件的文本、視覺(jué)的跨媒體信息進(jìn)行語(yǔ)義層次挖掘，從而實(shí)現(xiàn)社會(huì)事件的語(yǔ)義描述，構(gòu)建基于多模態(tài)的信息融合的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，從而得到各個(gè)社會(huì)事件的多模態(tài)語(yǔ)義描述。
3.如權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述社會(huì)事件在各個(gè)屬性上的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)跟蹤數(shù)據(jù)，用于將互聯(lián)網(wǎng)中語(yǔ)義相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容聚集起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)能夠反映社會(huì)事件共同主題的集合。
4.如權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì) 分析與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，獲得多個(gè)事件在不同時(shí)間段的摘要細(xì)節(jié)信息和事件演變趨勢(shì)，得到各個(gè)社會(huì)事件從開始到結(jié)束一個(gè)完整的描述，并把整個(gè)事件過(guò)程隨著時(shí)間的推移可視化顯示，能夠根據(jù)事件的發(fā)展將事件演化的關(guān)系、事件的發(fā)展、事件主題的演化過(guò)程信息，以一種清晰的、圖形化的界面展示給用戶；通過(guò)對(duì)這些完整社會(huì)事件信息的關(guān)聯(lián)分析，挖掘出這個(gè)社會(huì)事件的主題和輿論導(dǎo)向，并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，從而預(yù)測(cè)出其后續(xù)發(fā)展的軌跡，揭示傳播行為的特性，知道這個(gè)社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)。
5.如權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述社會(huì)事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合信息包含基于自然語(yǔ)言理解的文本分析、以及基于圖像和視頻處理，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息融合的事件語(yǔ)義描述體系，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)的語(yǔ)義信息融口 ο
6.如權(quán)利要求5所述網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，基于文本分析、以及圖像和視頻的主題挖掘語(yǔ)義描述，采取提升算法選取有效的文本主題以及圖像和視頻主題。
7.如權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的跨平臺(tái)屬性，提出協(xié)同概率多假設(shè)跟蹤方法，實(shí)現(xiàn)兩個(gè)平臺(tái)上多個(gè)社會(huì)事件數(shù)據(jù)的語(yǔ)義協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤，用于實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的跨模態(tài)及跨時(shí)空的關(guān)聯(lián)跟蹤。
8.如權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)社會(huì)事件的協(xié)同關(guān)聯(lián)跟蹤及全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述基于社會(huì)事件的全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)是根據(jù)跟蹤數(shù)據(jù)得到的每一個(gè)事件的所有信息，采取主題挖掘模型和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，預(yù)測(cè)出各個(gè)社會(huì)事件的主題及走勢(shì)，用于準(zhǔn)確地對(duì)社會(huì)事件進(jìn)行 全局態(tài)勢(shì)分析與預(yù)測(cè)。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK103455705SQ201310197129
【公開日】2013年12月18日 申請(qǐng)日期:2013年5月24日 優(yōu)先權(quán)日:2013年5月24日
【發(fā)明者】徐常勝, 張?zhí)熘? 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所