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基于社交媒体数据的灾害损失快速评估——以京津冀极端降雨为例
ID：4300
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-17 16:03:31
Hits：2195
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Start Time：2024-05-20 09:54（Asia/Shanghai）
Duration：3min
Session：S3 主题3、地质灾害与工程地质 »
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Abstract
社交媒体数据具有海量、实时等特征，可以弥补传统灾害损失评估数据时效性差、数据量不足等缺陷。对其开展研究可以支撑灾后快速损失评估，提升灾后应急响应和资源分配的效率。2023年7月，台风杜苏芮残余环流北上造成京津冀极端降雨。本研究基于此次极端降雨期间的微博数据，利用文本分类、情感极性分析、中文预训练模型（Bert-base-Chinese）等NLP领域前沿技术，分析了京津冀地区在极端降雨期间的博文数量与内容的时空分布、话题趋势、情感极性，最后针对人口、农业与基础设施及建筑物三类承灾体，通过建立灾害相关字典实现了市域尺度下的灾害损失快速评估。
Keywords
社交媒体,灾害损失快速评估,京津冀极端降雨
Speaker
王聪
硕士研究生 北京师范大学国家安全与应急管理学院Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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