發(fā)布時間：2020-07-25 14:05

【摘要】：火災一直以來便是嚴重影響人類生命財產(chǎn)安全和社會經(jīng)濟發(fā)展的重大災害。從各項數(shù)據(jù)可以看出,與我國經(jīng)濟的快速發(fā)展相伴隨著的是城市火災發(fā)生次數(shù)的不斷上升。為了降低火災的損失,首要任務就是對當前火災應急救援情況進行一個綜合的評估,找出不足之處并加以完善,因此快速、全面、準確獲取火災應急救援信息具有非常重要的意義。隨著信息和通訊技術(shù)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)逐漸滲透到人們生產(chǎn)、生活的各個領域,成為知識的重要來源。當今,對新聞事件反應敏捷的網(wǎng)絡傳播媒體己經(jīng)大眾化,大量的火災相關信息常以電子文檔或新聞報道的形式而存在。因此,相比用傳統(tǒng)方法,從基于網(wǎng)絡的新聞報道中抽取火災救援信息具有快速、實時性,一方面公眾可以在災后迅速且直觀看到此次救援情況的各項數(shù)據(jù),另一方面政府和第三方機構(gòu)可以立刻掌握一手數(shù)據(jù),隨時對本市目前火災救援情況進行評估,與其他城市進行對比,提高火災應急救援水平。本文針對這一需求,以火災相關新聞文檔信息為語料,借助自然語言處理技術(shù)對新聞網(wǎng)頁中的火災屬性進行抽取并處理。首先懫用jieba分詞對語料進行中文分詞;針對地名及火災領域詞匯切分的不足,構(gòu)建了火災領域詞典,并引入地名詞典一同輔助進行分詞;運用自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)火災各關鍵時間點、火災發(fā)生地址以及各相關屬性的抽取。然后根據(jù)抽取的屬性進行人工篩選后,結(jié)合消防局專業(yè)人士的建議以及文獻資料的記載,建立了火災應急救援能力評價模型,并確定了每個指標的主觀權(quán)重。最后以武漢市、上海市、重慶市為例,利用抽取到的信息確定了火災應急救援能力評價模型中每個因素的客觀權(quán)重,并與對應的主觀權(quán)重結(jié)合生成動態(tài)權(quán)重,采用了AHP方法與模糊綜合評價方法相結(jié)合的打分方法,對三市的火災應急救援能力進行了打分。針對打分結(jié)果分析了其在火災救援方面的不足之處。
【學位授予單位】：武漢理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：G206;D631.6;D63
【圖文】：

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Jieba 分詞作為一種在 python 語言中被廣泛使用的分詞組件，具備較為理想的分詞效果，分詞速度快，平均速度能達 1Mb/s，且分詞精度較高，但對于某些特定的專業(yè)詞匯和專有名詞則很有可能出現(xiàn)錯誤。例如中文地名會存在這樣幾種情況：①地名長度沒有嚴格限制,經(jīng)常多個地名一起出現(xiàn)，短的如“光谷”,長的如“湖北省武漢市白沙洲大橋”。②地名中經(jīng)常有以單字形式存在的詞,如“白|沙|洲”。③地名有時會出現(xiàn)一些介詞、動詞、位置詞形式的指示詞，如“漢口北”。以上這些問題導致了 jieba 分詞對中文地名提取困難，造成了分詞的準確性降低，以一則武漢市火災新聞為例，圖 5-2 是新聞報道基于未導入用戶詞典的分詞結(jié)果：

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本文編號：2769922