第一章 引言
1.1研究背景及意义
1.2事件建模研究现状
1.2.1新事件检测研究现状
1.2.2新事件主题提取研究现状
1.3论文的研究内容
1.4论文的组织结构
1.5小结
第二章 事件建模相关技术介绍
2.1数据获取及其表示
2.1.1数据爬虫
2.1.2数据量化表示
2.2命名实体识别
2.3神经网络
2.4无监督聚类
2.5小结
第三章 基于深度学习的新事件发现
3.1数据获取
3.1.1 Scrapy框架
3.1.2 数据爬虫总体设计
3.1.3 数据获取
3.2数据预处理及BERT预训练模型
3.3基于神经网络的新事件检测模型
3.3.1嵌入层
3.3.2 BiLSTM网络层
3.3.3注意力机制层
3.3.4输出层
3.4实验与结果
3.4.1数据标注与划分数据集
3.4.2评价标准
3.4.3实验设置
3.4.4实验与分析
3.5小结
第四章 多特征融合的新事件的主题建模分析
4.1文本预处理
4.2新事件文本特征提取
4.2.1实体特征提取
4.2.2事件触发词特征提取
4.3新事件主题建模
4.3.1 LDA文本热词特征提取
4.3.2 特征融合表示
4.3.3 Kmeans新事件主题提取
4.4实验与结果分析
4.4.1数据来源及新事件主题分析过程
4.4.2评价标准
4.4.3实验设置
4.4.4实验与分析
4.5小结
第五章 事件建模应用系统
5.1事件存储的设计
5.1.1NoSQL数据库简介
5.1.2MongoDB数据库
5.2系统的需求分析
5.2.1事件建模应用系统功能需求分析
5.2.2事件建模系统可视化需求分析
5.3系统的设计
5.3.1事件建模系统的框架设计
5.3.2事件建模系统数据查询层设计
5.3.3事件建模系统业务逻辑层设计
5.4事件建模应用系统详细功能实现
5.4.1事件建模系统总体功能介绍
5.4.2事件建模系统数据获取
5.4.3事件建模系统新事件发现模型构建
5.4.4新事件主题建模分析
5.5小结
第六章 总结与展望
6.1总结
6.2展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢
声明
青岛大学;
