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J-GLOBAL ID：201902227992596477   整理番号：19A2057556

ソーシャルメディアの感情マイニングのサービス減災への応用【JST・京大機械翻訳】

Emotional Mining on Social Media Serves Disaster Reduction Applications

著者 (1件)： Li Zhenyu (山東科技大学測絵科学与工程学院,山東青島,266510)
資料名： Beijing Cehui  (Beijing Cehui)
巻： 33  号： 6  ページ： 652-656  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3249A  ISSN： 1007-3000  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 社交媒体は、その広範な公衆参加性と多源情報の高速伝播性により、災害情報獲得の重要な手段となり、近年の災害応急救助において重要な役割を果たしている。我が国は風災害が頻発する国であり、有効な管理と社交メディアデータの補助による救援救助は、重要な理論と現実的な意義がある。しかし、現在、中国国内のマイクロブックテキスト理解と感情分析の災害軽減に関する研究はまだ非常に希少である。現在の研究の不足に対して、本論文では、中国語社交媒体を研究対象とし、機械学習の方法を通じて、風災害期間中の公衆の情動変化を採掘し、GIS空間分析技術と結合して、災害状況の発展と影響について描写した。最後に、2017年台風「天敵」を珠海市に登録し、実例証明方法の実行可能性を例証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 中国語 ,  海洋 ,  機械学習 ,  台風 ,  *救助 ,  風 ,  高速度 ,  防災 ,  媒質
準シソーラス用語： 空間分析 ,  感情変化 ,  感情分析 ,  災害情報 ,  *減災 ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 自然災害  (RA02030M) ,  災害・防災一般  (RA02010Q) ,  大規模擾乱,台風,大気重力波  (DC05070R) ,  地震学一般  (DC03020A)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソーシャルメディア ,  感情 ,  サービス ,  減災 ,  応用