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基于大语言模型的群体性突发事件事理图谱构建与演化分析

目录

一、内容描述................................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2研究意义.............................................3

1.3文献综述.............................................4

二、相关理论与技术基础......................................5

2.1大语言模型概述.......................................6

2.2群体性突发事件概述...................................6

2.3图谱构建技术.........................................7

2.4演化分析方法.........................................8

三、基于大语言模型的群体性突发事件事理图谱构建..............9

3.1数据收集与预处理....................................10

3.2事件抽取与实体识别..................................10

3.3关系抽取与图谱构建..................................11

3.4图谱表示与优化......................................12

四、基于大语言模型的群体性突发事件事理图谱演化分析.........12

4.1演化路径提取........................................13

4.2演化模式识别........................................14

4.3演化趋势预测........................................14

4.4热点事件挖掘........................................15

五、实验设计与结果分析.....................................16

5.1实验数据集描述......................................18

5.2实验方法介绍........................................18

5.3实验结果展示........................................20

5.4结果分析............................................20

六、结论与展望.............................................21

6.1研究成果总结........................................22

6.2研究不足与局限......................................22

6.3未来研究方向展望....................................23

一、内容描述

数据收集与预处理：通过爬虫技术、社交媒体监测等手段收集相关突发事件的数据，并进行清洗、去重、分类等预处理工作，为后续的模型构建提供高质量的数据集。

大语言模型的应用：运用先进的大语言模型技术，如深度学习、自然语言处理等，对收集的数据进行文本分析、情感分析、主题提取等处理，以识别事件的关键信息，如事件类型、发生地点、参与人员、事态进展等。

事理图谱的构建：基于大语言模型的分析结果，构建群体性突发事件的事理图谱。事理图谱将事件的各种要素以图形化的方式呈现出来，直观地展示事件的内在逻辑关系和演化路径。

演化分析：通过对事理图谱的实时监测和动态更新，分析事件的演化趋势，预测事件的可能走向，为决策提供支持。通过对历史事件的比较分析，提炼经验教训，为今后的危机管理提供借鉴。

通过本项目的实施，将有助于提高对群体性突发事件的处理能力，为政府部门和相关机构提供决策支持，保障社会的和谐稳定。

1.1研究背景

随着信息技术的迅猛发展，互联网已成为信息传播的主要渠道，使得突发事件的信息在短时间内迅