随着互联网的广泛应用,聚集了海量的文本数据,内含丰富的时空信息。面向文本的时空信息挖掘成为当前地理信息科学(Geographical Information Science, GIS)的研究热点,不断涌现出各种以自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)...随着互联网的广泛应用,聚集了海量的文本数据,内含丰富的时空信息。面向文本的时空信息挖掘成为当前地理信息科学(Geographical Information Science, GIS)的研究热点,不断涌现出各种以自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术为基础的挖掘方法。面向政务文本数据,对其进行事件级的时空模型建模,目的实现政务文本数据在事件级的简单分类、构建文本数据的结构化表达模型、探究事件级中时间空间的关系。实验证明,该模型对比之前的事件模型能更好地概括政务文本中的关键信息,针对于政务文本的结构化表达效果理想。展开更多
文摘随着互联网的广泛应用,聚集了海量的文本数据,内含丰富的时空信息。面向文本的时空信息挖掘成为当前地理信息科学(Geographical Information Science, GIS)的研究热点,不断涌现出各种以自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术为基础的挖掘方法。面向政务文本数据,对其进行事件级的时空模型建模,目的实现政务文本数据在事件级的简单分类、构建文本数据的结构化表达模型、探究事件级中时间空间的关系。实验证明,该模型对比之前的事件模型能更好地概括政务文本中的关键信息,针对于政务文本的结构化表达效果理想。
