CLOpin：一种面向舆情分析与预警领域的跨语言知识图谱架构

被引：8

作者：

梁野 ^{[1
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]}

李小元 ^{[3
]}

许航 ^{[2
]}

胡伊然 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京外国语大学人工智能与人类语言重点实验室

[2] 北京外国语大学信息科学技术学院

[3] 北京外国语大学亚洲学院

来源：

数据分析与知识发现 | 2020年 / 4卷 / 06期

关键词：

跨语言; 知识图谱; 舆情分析; 预警; 机器学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

G353.1 [情报资料的分析和研究]; TP393.1 [局域网（LAN）、城域网（MAN）];

学科分类号：

1205 ; 081201 ; 1201 ;

摘要：

【目的】探索信息在不同语言之间的映射关系,可以实现对域外舆情的有效监控,并对境内受众进行积极正面引导。【方法】提出涵盖多来源的面向舆情分析与预警领域的跨语言知识图谱构建架构CLOpin,针对不同场景设计多个工具集处理跨语言的数据集,高效整合多种来源的数据,构建跨语言知识图谱CLKG(Cross-Lingual Knowledge Graph)以实现跨语言的舆情分析与预警。【结果】CLKG与单一语言知识图谱相比,突发事件一小时内的知识完整度提升13.9%,且仅比后者24小时内的完整度低5.2%。【局限】CLKG的构建受制于领域专家的稀缺,成为非通用语知识图谱建设的瓶颈。【结论】在CLOpin架构中,不同来源的知识相互补充,对事件信息量的扩充效果显著,有利于准确把握舆情动态并据此做出预警。

引用

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共 9 条

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