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基于Bi-LSTM+Attention公共安全危机识别

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公共安全危机对社会稳定和人权构成威胁,令人担忧.社交媒体上帖子的可用性使得公共安全危机更容易被探测.然而,手动浏览和分析大量可用帖子耗时且效率低下.鉴于深度学习技术在自然语言处理方面的优势,采用深度学习技术自动识别潜在的公共安全危机成为当前的迫切需求.文中以家庭暴力危机为例,将社交媒体Faceboo-上有关家庭暴力的英文帖子作为研究对象,通过Faceboo-GraphAPI获取后进行文本预处理.采用Word2vec方法构建词向量模型,使用Bi-LSTM+self-Attention(SA-BiLSTM)深度学习模型完成了家庭暴力危机识别任务,并与CNN、RNN(recurrent neural networ-,循环神经网络)、LSTM三个神经网络模型进行了比较.实验结果显示,CNN和LSTM模型表现明显好于RNN,与SA-BiLSTM模型表现相接近;同时,使用self-Attention机制后Bi-LSTM模型综合表现最好,F1值、召回率、准确率均最高,其中召回率和准确率超过90％.该研究成果将为使用深度学习技术自动探测公共安全危机问题提供参考和帮助.
Public Safety Crisis Recognition Based on Bi-LSTM+Attention

王志晓、李卓淳、闫文耀

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西安理工大学 计算机科学与工程学院,陕西 西安 710048

陕西省网络计算与安全技术重点实验室,陕西 西安 710048

延安大学 西安创新学院,陕西 西安 710100

公共安全 社交媒体 家庭暴力 深度学习 文本挖掘

教育部人文社会科学研究青年基金国家自然科学基金202陕西省科技计划之区域创新能力引导计划西安市科技项目

16YJCZH109617724072022QFY01-172020KJRC0082

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.04.023

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(4)
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