【摘 要】
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近年来,国家针对食品安全问题推行了一系列治理政策,食品安全形势趋于稳定。但随着大数据时代的到来,食品安全事件一经出现就会在网络上迅速传播,例如近几年发生的“三文鱼案板上发现新冠病毒”、“天津某餐饮公司配餐环境脏乱差”、“酸菜在土坑里腌制”等食品安全事件,在网络上引发了网民的激烈讨论。信息的爆炸式增长与传播使得厘清事件的来龙去脉变得越发困难,影响对食品安全事件的监管与治理。由此可见,厘清食品安全事件
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近年来,国家针对食品安全问题推行了一系列治理政策,食品安全形势趋于稳定。但随着大数据时代的到来,食品安全事件一经出现就会在网络上迅速传播,例如近几年发生的“三文鱼案板上发现新冠病毒”、“天津某餐饮公司配餐环境脏乱差”、“酸菜在土坑里腌制”等食品安全事件,在网络上引发了网民的激烈讨论。信息的爆炸式增长与传播使得厘清事件的来龙去脉变得越发困难,影响对食品安全事件的监管与治理。由此可见,厘清食品安全事件的发展过程,充分挖掘事件信息,对食品安全事件智能分析,在食品安全事件监管、政府决策、解决民生问题等方面具有重要的作用。事件分析早期仅从事件之间的因果、时序和事件链等角度进行,得到的事件信息并不全面。随后知识图谱的提出和应用,尤其是以事件为中心的事理图谱的出现,为事件的智能分析和事件的演化规律研究提供了支撑。但目前事理图谱仍然存在改进空间,如在进行事件抽取时,对句法结构信息的提取能力不足,在事件关系抽取的过程中存在句子层级结构信息挖掘不完全,导致构建的事理图谱不够准确。针对上述问题,本文通过融合了依赖关系重要程度的图卷积神经网络进行事件抽取,通过ON-LSTM和注意力机制的方法进行事件关系抽取,并在此基础上构建了食品安全事件事理图谱,设计并实现了一个食品安全事件分析系统。本文的主要工作和创新点如下:（1）本文收集了近年来的食品安全事件文本,并定义了一套食品安全事件文本标注规则,对收集到的食品安全事件文本进行标注,构建食品安全事件文本语料库。（2）提出了一种利用图卷积神经网络和字词融合的事件抽取方法。该方法通过融合了依赖关系的图卷积神经网络提取包含句法结构信息的词特征向量,并将该词特征向量与字特征向量融合以获取更丰富的序列表示信息。（3）采用了基于ON-LSTM和注意力机制的事件关系抽取方法。该方法使用了ON-LSTM,能够更好的捕捉句子中的结构层次信息,并且通过注意力机制进一步强化重要信息从而更好的抽取事件之间的关系。（4）将事件抽取和事件关系抽取任务得到的事件关系对存储到Neo4j图数据库中,构建出食品安全事件事理图谱。在此基础上设计实现了一个食品安全事件分析系统,具有关键字查询、信息抽取、事件热度分析和自定义图谱等功能。
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