【技术实现步骤摘要】
地震影响范围评估方法及相关设备
[0001]本申请的实施例涉及灾情获取技术，尤其涉及一种地震影响范围评估方法及相关设备。
技术介绍
[0002]在相关的灾情获取方法中，尤其是地震灾情的获取，往往存在着震后数小时的黑箱时间，使得相关的地震灾情尤其是地震影响范围的评估方法存在信息量，时空范围和时效上的局限。
[0003]基于此，需要一种能够实现突破时空范围的局限，快速获取地震影响范围的方案。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提出一种地震影响范围评估方法及相关设备。
[0005]基于上述目的，本申请提供了地震影响范围评估方法，包括：
[0006]从社交媒体提取多条动态，并对每条所述动态进行预处理，得到每条所述动态的词向量和地理位置信息，并确定所述多条动态的提取时间；
[0007]对于每条所述动态，从所述词向量中提取文本语义矩阵和符号语义矩阵，均分别采取注意力机制进行计算，并对计算结果进行合并，得到该条动态的情感特征向量；
[0008]将全部所述情感特征向量...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种地震影响范围评估方法，包括：从社交媒体提取多条动态，并对每条所述动态进行预处理，得到每条所述动态的词向量和地理位置信息，并确定所述多条动态的提取时间；对于每条所述动态，从所述词向量中提取文本语义矩阵和符号语义矩阵，均分别采取注意力机制进行计算，并对计算结果进行合并，得到该条动态的情感特征向量；将全部所述情感特征向量进行分类输入预训练的分类器，得到所述动态所隶属的不同情绪类别，其中，所述情绪类别包括：消极情绪；根据所述地理位置信息，将地震区域划分为多个子区域，对于每个所述子区域，利用全部所述动态的提取时间、所述动态的数量、属于所述消极情绪的所述动态的数量和预获取的人口数量，建立关于该子区域的震感特征向量；将每个所述子区域的所述震感特征向量输入预训练的全连接神经网络，对地震影响程度进行预测，得到地震影响范围分布图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到每条所述动态的词向量和地理位置信息，包括：对于每条所述动态，对该条所述动态中的句子利用结巴中文分词对该条所述动态中的句子进行分词操作，得到文本序列和符号序列，并将所述文本序列和所述符号序列输入到语言表征模型中，得到所述词向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述均分别采取注意力机制进行计算，并对计算结果进行合并，包括：对于每条所述动态，将所述文本语义矩阵输入门控循环单元进行编码，得到文本特征；将所述符号语义矩阵输入卷积神经网络进行编码，得到符号特征；利用预先设置的第一可调节权重和第一偏置系数为所述文本特征构建第一激活函数；利用预先设置的第二可调节权重和第二偏置系数为所述符号特征构建第二激活函数；利用所述第一激活函数计算目标文本特征向量，利用所述第二激活函数计算目标符号特征向量；采取行连接的方式，对所述目标文本特征向量和所述目标符号特征向量进行融合，得到该条所述动态的情感特征向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类器的预训练过程，包括：从所述社交媒体提取历史数据，得到每条所述动态中属于不同所述情绪类别的所述情感特征向量，并输入所述分类器，得到关于对该条所述动态进行分类的条件概率分布；利用该条动态所隶属不同所述情绪类别时的所述条件概率分布建立损失函数，并以将所述损失函数最小化为目标对所述分类器进行训练；其中，所述情绪类别包括：积极情绪、悲伤情绪、焦虑情绪、害怕情绪、生气情绪和无情绪，并将所述悲伤情绪、所述焦虑情绪、所述害怕情绪定义为所述消极情绪。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述地理位置信息，将地震区域划分为多个子区域，包括：对于提取的所述多条动态中的每一条，响应于确定该条所述动态具备地理位置信息，获取该地理位置信息，并通过正向地理编码的方式，将所述地理位置信息映射为地理坐标；根据所述地理坐标，确定每条所述动态隶属的所述子区域。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用全部所述动态的提取时间、所述动态的数量、属于所述消极情绪的所述动态的数量和预获取的人口数量，建立关于该子区域的震感特征向量，包括：对于每个所述子区域，执行如下操作：将全天的时间划分为多维度的第一子区间，并将获取的地震发生时刻与所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓湘，陈劲伊，刘至成，林雪松，韩万江，魏鹏，王玉龙，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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