摘要
随着互联网技术的不断进步和社交网络平台的广泛使用，人们能够随时随地在网络上表达自己对某件事的看法。网络的便利性带来了网络舆情数据的实时变化和剧烈增长，加之网络舆情信息复杂、多事件之间存在耦合，导致网络舆情分析变得愈加困难，存在网络舆情演化路径刻画不清晰、可视化分析不直观等问题，给网络舆情的监管和治理带来了挑战。 事理图谱作为知识图谱的一种，不仅能以图的形式直观表达网络舆情的逻辑知识，而且可以从事件的角度刻画网络舆情的动态发展过程。因此本文考虑利用事理图谱进行网络舆情分析，揭示网络舆情事件的发展脉络和演化规律。考虑到食品安全关系国计民生，本文从食品安全网络舆情事件着手，既有针对性又不失一般性，通过构建网络舆情事理图谱，对网络舆情的演化路径进行分析。首先，从微博和新闻网站爬取2020年以来食品安全网络舆情事件文本并进行数据预处理，根据总结的网络舆情事件标注模板，对事件文本进行标注得到网络舆情事件语料库。其次，为解决事件抽取任务中角色信息利用不充分以及触发词与论元之间缺少交互的问题，运用多轮问答方式进行事件检测和事件论元抽取，并在事件论元抽取过程中引入强化学习确定论元抽取顺序。再次，为解决事件关系抽取过程中复杂语义信息利用不充分的问题，提出一种融合句法依存信息的BiLSTM-GAT深度学习方法，并结合模式匹配方法完成事件关系抽取任务。然后，融合了基于层次聚类的泛化方法进行事件泛化，完成网络舆情事理图谱的构建。最后，以网络舆情事件“麦趣尔纯牛奶检出丙二醇”为例，应用构建的网络舆情事理图谱，对网络舆情的演化路径进行分析。 通过本文的事理图谱构建方法，可以得到更为完善的网络舆情事理图谱，不仅能精准定位舆情动态发展中的关键事件，而且可以从事件的角度揭示网络舆情的演化路径和发展方向，发现网络舆情的演化规律和特点，为舆情管控部门和应急部门进行舆情治理提供了决策工具。
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