项目名称: 基于物理空间与网络空间的社会事件分析的研究

项目编号: No.61201374

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 电子学与信息系统

项目作者: 鲍秉坤

作者单位: 中国科学院自动化研究所

项目金额: 26万元

中文摘要: 近年来,随着照相设备的飞速发展、互联网技术的全面应用以及国家和社会对社会事件的广泛关注,使得基于物理空间和网络空间(二元空间)的社会事件分析的研究势在必行。现有研究大都局限在某个空间或某个独立媒体库上的社会事件,而忽视了二元空间的相互关系。本课题旨在研究基于二元空间的社会事件的分析技术,建立实时、有效、鲁棒的社会事件分析模型,对给定的社会事件,挖掘其各阶段在不同时间地点发生的子事件,提供二元空间中与之相关的样本子集,并给出网络空间样本的置信度。基于此,本项目将首先对二元空间上与给定的社会事件相关的信息样本进行基于"词-时间-地点"结构的语义分析;继而分别对多源样本在跨空间、跨媒体、跨时空三个层次上实现语义上的关联,根据"时间-地点"信息挖掘社会事件的各个子事件;最终,建立一般化结构的多模态样本协同聚类框架,发现属于同一子事件的样本聚类,在物理空间和网络空间上,建立样本置信度的传播模型。

中文关键词: 跨空间分析;语义理解;视觉理解;协同计算;

英文摘要: In recent years, the fast development on internet and digital technology and greater focus on social events from the governments and society have made the research on social event analysis based on information from cyber and physical spaces (bi-space) on an urgent need. Recent studies mostly focused on analysis from a single separated space or media while neglected the correlation between the cyber and physical spaces. This project targets to establish a real-time, efficient and robust social event analysis model which can analyze the correlation on information from both cyber and physical spaces on a provided social event. The model can mine each sub-event occuring different times and locations, and provide evidences from real-world physical space according to the topics in cyber space, as well as the confidence for samples in cyber space. To achieve that, the project will firstly integrate the study on fusing the results of natual language processing and image processing to analysize and understand the semantic information from the cyber and physical spaces on the provided event to construct "words-timestamp-location" structured feature; and then develop technology on semantic analysis across-spaces, cross-media and cross-spatio-temporal to reveal correlations among the different datasets from two spaces; last

英文关键词: cross-space analysis;semantic understanding;visual understanding;cooperative computing;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

流行病数据可视分析综述
专知会员服务
25+阅读 · 2022年3月21日
专知会员服务
49+阅读 · 2021年8月13日
【AAAI2021】以事件为中心的自然语言理解,256页ppt
专知会员服务
72+阅读 · 2021年2月8日
专知会员服务
139+阅读 · 2021年2月3日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
157+阅读 · 2020年6月2日
【CVPR2020】多模态社会媒体中危机事件分类
专知会员服务
53+阅读 · 2020年4月18日
WWW22 | 图表示学习之时序的事件和节点动态
图与推荐
2+阅读 · 2022年4月4日
GPLinker:基于GlobalPointer的事件联合抽取
PaperWeekly
4+阅读 · 2022年3月22日
乘风破浪的Seq2Seq模型:在事件抽取上的应用
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年2月9日
【CPS】CPS应用案例集
产业智能官
81+阅读 · 2019年8月9日
论文浅尝 | 时序与因果关系联合推理
开放知识图谱
33+阅读 · 2019年6月23日
网络舆情分析
计算机与网络安全
18+阅读 · 2018年10月18日
网络安全态势感知
计算机与网络安全
25+阅读 · 2018年10月14日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
14+阅读 · 2021年3月10日
Arxiv
19+阅读 · 2019年11月23日
小贴士
相关VIP内容
流行病数据可视分析综述
专知会员服务
25+阅读 · 2022年3月21日
专知会员服务
49+阅读 · 2021年8月13日
【AAAI2021】以事件为中心的自然语言理解,256页ppt
专知会员服务
72+阅读 · 2021年2月8日
专知会员服务
139+阅读 · 2021年2月3日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
157+阅读 · 2020年6月2日
【CVPR2020】多模态社会媒体中危机事件分类
专知会员服务
53+阅读 · 2020年4月18日
相关资讯
WWW22 | 图表示学习之时序的事件和节点动态
图与推荐
2+阅读 · 2022年4月4日
GPLinker:基于GlobalPointer的事件联合抽取
PaperWeekly
4+阅读 · 2022年3月22日
乘风破浪的Seq2Seq模型:在事件抽取上的应用
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年2月9日
【CPS】CPS应用案例集
产业智能官
81+阅读 · 2019年8月9日
论文浅尝 | 时序与因果关系联合推理
开放知识图谱
33+阅读 · 2019年6月23日
网络舆情分析
计算机与网络安全
18+阅读 · 2018年10月18日
网络安全态势感知
计算机与网络安全
25+阅读 · 2018年10月14日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员