基于微博数据的地震灾情信息识别与应用

作者：孔珍,张叶廷,杜志强

摘要：灾后的应急救灾初期急需受灾范围和受灾程度等灾情信息,为应急救援行动提供数据支撑。基于微博数据设计了地震灾情知识库,确定了灾情类别和灾情等级关键词;详细介绍了地震灾情知识库的构建过程及原理,首先采用基于种子词的方法对文本进行分类,然后利用条件随机场模型对文本中的中文地名进行识别,在通过多类地名使用规则确定地名信息后,使用灾情聚合计算方法得到地震的受灾区域和各区域对应的灾情指数,实现灾区行政地名的识别和灾情程度的比较,并以四川长宁地震为例进行了验证,结果表明,通过构建的地震灾情知识库和灾情聚合方法能够有效识别和整合互联网涉灾文本数据中的有效信息,辅助救援行动方案的制定。

发文机构：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

关键词：社交媒体涉灾数据文本分类中文地名识别灾情信息聚合disaster data from social mediatext classificationChinese toponym recognitiondisaster information aggregation

分类号： P315.1[天文地球—地震学]