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申请/专利权人：浙江师范大学
摘要：本发明属于突发事件管理技术领域。提供了一种基于多模态数据的突发事件画像构建与分析方法。所述方法包括：基于训练数据集对卷积神经网络模型进行训练，使用卷积神经网络模型对第二多模态数据源进行关键特征识别并确定第一画像标签，生成与各突发事件类型对应的第一突发事件画像；使用卷积神经网络模型对实时获取的第三多模态数据源进行关键特征识别并确定第二画像标签，生成第二突发事件画像；计算第二突发事件画像与画像数据库中各第一突发事件画像的相似度，获得匹配的第一突发事件画像，输出与第一突发事件画像对应的突发事件类型的预警信息。本发明通过突发事件画像来分析当前态势下发生突发事件的风险，提升对突发事件的响应效率和效果。
主权项：1.一种基于多模态数据的突发事件画像构建与分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：确定若干突发事件类型及对应的第一多模态数据源，基于所述第一多模态数据源构成训练数据集；其中，所述第一多模态数据源中包括多种不同类型的事件源数据；使用所述训练数据集对卷积神经网络模型进行训练，使用训练后的所述卷积神经网络模型对第二多模态数据源进行关键特征识别，获得若干组第一关键特征，为每组中的各所述第一关键特征确定第一画像标签，基于每组内的全部所述第一画像标签生成与各所述突发事件类型对应的第一突发事件画像，将生成的各所述第一突发事件画像存入画像数据库；其中，所述第二多模态数据源与所述第一多模态数据源是同一组数据源的不同部分；实时获取第三多模态数据源，使用所述卷积神经网络模型对所述第三多模态数据源进行关键特征识别，获得一组第二关键特征，为各所述第二关键特征确定第二画像标签，基于全部所述第二画像标签生成对应的第二突发事件画像；计算所述第二突发事件画像与画像数据库中各所述第一突发事件画像的相似度，获得匹配的第一突发事件画像，输出与所述第一突发事件画像对应的所述突发事件类型的预警信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江师范大学 一种基于多模态数据的突发事件画像构建与分析方法
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