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龙图腾网获悉北京师范大学珠海校区申请的专利一种基于社交媒体数据的灾害信息提取与快速评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120086371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510166459.7，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于社交媒体数据的灾害信息提取与快速评估方法是由王聪;张笑寒;刘力玮;吴吉东设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于社交媒体数据的灾害信息提取与快速评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于社交媒体数据的灾害信息提取与快速评估方法，属于灾害管理和应急响应技术领域；该方法包括：通过系统化地采集和预处理社交媒体数据，利用先进的自然语言处理和地理信息技术进行多维度分析。该方法涵盖了从关键词设定、数据爬取与存储，到文本清洗、分词及主题聚类，再到基于深度学习的文本分类和地理实体识别，最终结合情感分析与物理损失评估，实现了灾害信息的快速提取和损失的实时评估。通过这一方法，能够及时掌握灾情动态，辅助相关部门做出科学决策，提升灾害应对能力。

本发明授权一种基于社交媒体数据的灾害信息提取与快速评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于社交媒体数据的灾害信息提取与快速评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取微博数据； 对微博数据进行预处理，得到预处理后微博数据； 通过BERT模型，将预处理后微博数据转化为语义嵌入向量； 通过UMAP算法，对语义嵌入向量进行降维，得到降维后数据； 通过HDBSCAN算法，对降维后数据进行聚类； 通过c-TF-IDF方法，提取每个聚类的关键词，生成主题描述； 计算主题之间的余弦相似度，合并相似主题，得到聚类结果； 对聚类结果进行筛选，得到灾害损失相关聚类； 通过百度LAC模型，提取灾害损失相关聚类中的预处理后微博数据的地名信息； 对地名信息进行消歧和补全，得到标准化地名； 通过高德地图API，将标准化地名转换为经纬度坐标； 根据经纬度坐标，生成潜在受灾点的地理信息； 通过SKEP模型，对潜在受灾点相应的微博数据进行情感极性分析，得到情感极性； 根据情感极性，计算得到微博数据的情感分数和情感倾向； 根据潜在受灾点的地理信息和微博数据的情感分数和情感倾向，绘制公众情绪空间分布图； 对潜在受灾点相应的预处理后微博数据进行损失分析，得到损失分布图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京师范大学珠海校区，其通讯地址为：519000 广东省珠海市香洲区唐家湾镇金凤路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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