【摘 要】
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对地震舆情信息的深入感知和有效管理,能够保障社会和谐发展。提出一个基于大数据技术和深度学习的地震舆情感知平台,基于Hadoop和MongoDB大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和存储。基于Word2vec和LSTM的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别,为舆情预警提供支持。以台湾5.8级地震舆情数据为例,对该平台进行了验证。实验结果表明,该平台能够有效对海量地震舆情信息进行监测和分析,对
【机 构】
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防灾科技学院信息工程学院,防灾科技学院智能信息处理研究所
【基金项目】
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廊坊市科技局科学研究与发展计划自筹经费项目(2020011026),中央高校基本科研业务费项目(2020011026)
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对地震舆情信息的深入感知和有效管理,能够保障社会和谐发展。提出一个基于大数据技术和深度学习的地震舆情感知平台,基于Hadoop和MongoDB大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和存储。基于Word2vec和LSTM的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别,为舆情预警提供支持。以台湾5.8级地震舆情数据为例,对该平台进行了验证。实验结果表明,该平台能够有效对海量地震舆情信息进行监测和分析,对地震舆情情感识别精确率达到93.76%;在准确率和收敛速度性能上均高于传统CNN神经网络,能够为后续谣言
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