后疫情时代侨情危机状况识别方法

摘要：

基于新冠疫情时代海外侨情危机事件频发,提出一种基于自动化信息要素抽取的新闻事件类型识别方法,对后疫情时代侨情新闻事件进行智能危机类别划分.首先,利用爬虫技术获取特定时间段的相关侨情事件新闻,进而采用信息抽取模型对语料数据进行信息要素抽取;然后,根据要素集的取值判断每条新闻的危机事件类型;最后,对2020年1月-8月的侨情新闻数据进行实证研究.结果表明:该方法不但能提升侨情分析的效率,还能进行多维度的危机状况信息可视化,有助于制定危机事件应对策略.

关键词：后疫情时代、侨情、危机类型、自然语言处理、信息抽取

所属期刊栏目：43

分类号：R181.1;D634.3;TP274(流行病学与防疫)

资助基金：中央高校基本科研业务费资助项目;华侨大学华侨华人研究专项经费资助一般项目;华侨大学海外华文教育与中华文化传播协同创新中心项目

在线出版日期：2022-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：825-832