【摘 要】
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社交网络文本蕴含丰富的实时交通事件信息，能够为现有交通信息采集手段提供补充。本文提出一种自动标注方法，将抽取过程分解为交通事件要素属性类型标注、空间要素属性关系标注和事件要素关系标注3个阶段。以新浪微博为数据源开展的实验分析表明，本文方法的正确率和召回率均达到90％，优于模式匹配方法。
【机 构】
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中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101
【出 处】
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2016地球与行星全国博士后学术论坛
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社交网络文本蕴含丰富的实时交通事件信息，能够为现有交通信息采集手段提供补充。本文提出一种自动标注方法，将抽取过程分解为交通事件要素属性类型标注、空间要素属性关系标注和事件要素关系标注3个阶段。以新浪微博为数据源开展的实验分析表明，本文方法的正确率和召回率均达到90％，优于模式匹配方法。
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