| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第14-26页 |
| 2.1 事件抽取 | 第14-16页 |
| 2.1.1 相关定义及概念 | 第14-15页 |
| 2.1.2 评测标准 | 第15-16页 |
| 2.2 文本处理 | 第16-20页 |
| 2.2.1 中文分词 | 第16-17页 |
| 2.2.2 去停用词 | 第17页 |
| 2.2.3 特征选择 | 第17-19页 |
| 2.2.4 文本表示 | 第19-20页 |
| 2.3 分类算法 | 第20-26页 |
| 2.3.1 K最近邻 | 第20页 |
| 2.3.2 支持向量机 | 第20-22页 |
| 2.3.3 卷积神经网络 | 第22-26页 |
| 第三章 基于卷积神经网络的公共安全事件检测与分析 | 第26-38页 |
| 3.1 研究框架 | 第26-28页 |
| 3.2 公共安全目标事件检测 | 第28页 |
| 3.3 基于卷积神经网络的公共安全目标事件识别 | 第28-35页 |
| 3.3.1 文本处理 | 第28-31页 |
| 3.3.2 分类 | 第31-35页 |
| 3.4 话题网络构建 | 第35-36页 |
| 3.5 话题网络分析 | 第36-38页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第38-48页 |
| 4.1 实验环境 | 第38页 |
| 4.2 实验数据集 | 第38-39页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第39-48页 |
| 4.3.1 公共安全目标事件检测 | 第39-40页 |
| 4.3.2 基于卷积神经网络的公共安全目标事件识别 | 第40-45页 |
| 4.3.3 话题网络构建 | 第45-46页 |
| 4.3.4 话题网络分析 | 第46-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54页 |