基于短文本的食源性疾病事件探测技术

微博数据是短文本事件探测的典型数据源,由于微博内容的多样性、稀疏性和碎片性,现有事件探测方法使用的数据源单一且噪声较大,在时空信息的发现上粒度过大,导致结果的准确性差。因此,在事件探测算法上提出动态上下文窗口算法,构建候选微博进行事件探测,提高了事件探测的效率和精度。并提出利用微博内容发现特定事件地理位置信息的算法,提高了事件时空信息的获取精度。最后应用于食源性疾病事件的自动探测中,相比以往的事件探测方法,扩大了数据来源,且时间和空间维度上的准确性得到显著提高。