基于語義模板的地震應(yīng)急態(tài)勢圖自動標(biāo)繪技術(shù)

基于語義模板的地震應(yīng)急態(tài)勢圖自動標(biāo)繪技術(shù)

破壞性地震發(fā)生后，大量的地震應(yīng)急信息匯集并傳播，在傳統(tǒng)的地震應(yīng)急處置模式中，地震應(yīng)急信息的傳播大多為信息簡報(bào)等文本形式。這類信息大多只有文字描述，無法以直觀、形象的圖形化方式表達(dá)災(zāi)情震情信息。隨著GIS技術(shù)在地震應(yīng)急中應(yīng)用的不斷深入，近些年，基于GIS的地震應(yīng)急態(tài)勢標(biāo)繪技術(shù)（也稱為電子沙盤）得到了較快發(fā)展，能夠采用圖形符號在地圖上標(biāo)繪各類地震應(yīng)急信息，作為文本信息簡報(bào)的補(bǔ)充，有利于閱讀者快速理解材料，獲知各類信息的空間分布及關(guān)聯(lián)性，從而充分了解地震應(yīng)急態(tài)勢，做出正確的應(yīng)急指揮命令。徐敬海等（2011）結(jié)合地震應(yīng)急的特點(diǎn)，論述了標(biāo)繪元素的符號化表達(dá)和顯示；劉浩等（2013）論述了標(biāo)繪框架設(shè)計(jì)和應(yīng)急救援語義的標(biāo)繪表達(dá)；王悅等（2010）從軟件應(yīng)用的角度，論述了地震應(yīng)急態(tài)勢標(biāo)繪系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過程。然而，目前的地震應(yīng)急態(tài)勢標(biāo)繪技術(shù)與系統(tǒng)一般以人工標(biāo)繪為主，通常需人工閱讀、理解文字材料，還需考慮文本信息與空間信息、應(yīng)急態(tài)勢信息與標(biāo)繪符號的對應(yīng)關(guān)系等，存在實(shí)時(shí)性差，耗費(fèi)較多人力等問題?；谧匀徽Z言處理的自動標(biāo)繪技術(shù)是態(tài)勢圖標(biāo)繪的一個(gè)發(fā)展方向，目前此類技術(shù)較多研究和應(yīng)用于軍事領(lǐng)域，（胡斌等，2005；楊健等，2006；姜文志等，2007）從自動標(biāo)繪關(guān)鍵的信息抽取、文本信息空間化等方面做了介紹。在地震應(yīng)急領(lǐng)域，帥向華等（2013）對自動標(biāo)繪關(guān)鍵的地震應(yīng)急文本信息結(jié)構(gòu)化、空間化技術(shù)進(jìn)行了探討。本文結(jié)合地震應(yīng)急文本信息的特點(diǎn)，基于自然語言處理概念，研究語義模板填充技術(shù)，并以此為手段，探討地震應(yīng)急救援災(zāi)情信息的自動標(biāo)繪方法，為地震應(yīng)急標(biāo)繪時(shí)效性的提高提供有力支持。

地震應(yīng)急態(tài)勢自動標(biāo)繪模型

基于語義模板的地震應(yīng)急態(tài)勢圖自動標(biāo)繪技術(shù)利用中文信息抽取的概念，完成地震應(yīng)急文本信息的結(jié)構(gòu)化和空間化，并與標(biāo)繪模型匹配，實(shí)現(xiàn)地震應(yīng)急文本信息在地圖上的自動標(biāo)繪。圖1給出了地震應(yīng)急態(tài)勢圖自動標(biāo)繪模型。

（1）以網(wǎng)絡(luò)，公文文本，短信獲取的地震應(yīng)急文本信息為資料，對其分析，預(yù)處理形成地震應(yīng)急專有詞典、地名詞典和指代詞典；其中地震應(yīng)急專有詞典用于后續(xù)的文本結(jié)構(gòu)化處理，地名詞典和指代詞典用于文本信息的空間化處理。

（2）結(jié)合預(yù)處理的結(jié)果，對地震應(yīng)急原始文本進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理（包括中文分詞，詞性標(biāo)注，語義標(biāo)注、語義模板填充等）。此階段，中文分詞將一串連續(xù)漢字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞語序列。詞性標(biāo)注可根據(jù)句子的上下文信息給句中的每個(gè)詞語確定一個(gè)最為合適的詞性標(biāo)記，以便于語義標(biāo)注的實(shí)現(xiàn)。語義標(biāo)注可根據(jù)句子的句法結(jié)構(gòu)和句中每個(gè)實(shí)詞的詞義推導(dǎo)出能夠反映這個(gè)句子意義的某種形式的結(jié)構(gòu)化表示（程顯毅等，2010）。而語義模板定義了地震應(yīng)急事件描述及文本匹配規(guī)則，可與原始地震應(yīng)急文本信息匹配、抽取，形成結(jié)構(gòu)化文本。

（3）對結(jié)構(gòu)化信息中所包含的地名、中文實(shí)體名進(jìn)行空間化處理。

空間化處理階段，把結(jié)構(gòu)化處理后文本信息中包含的中文地名、中文實(shí)體名做空間定位處理，以建立文本信息與空間位置的關(guān)聯(lián)關(guān)系。盡可能多的把包含空間信息的本文與空間位置關(guān)聯(lián)決定了地圖標(biāo)繪信息的豐富度與準(zhǔn)確度。

（4）最終的信息表達(dá)階段，結(jié)構(gòu)化文本映射為標(biāo)繪符號，并與標(biāo)繪模板進(jìn)行匹配，調(diào)用標(biāo)繪組件的繪圖接口，實(shí)現(xiàn)地震應(yīng)急文本的自動標(biāo)繪。根據(jù)地震應(yīng)急需求，綜合運(yùn)用點(diǎn)、線、面等形式來表達(dá)災(zāi)情要素、救災(zāi)行動、指揮調(diào)度等內(nèi)容。目前，自動態(tài)勢標(biāo)繪技術(shù)中標(biāo)繪多集中于靜態(tài)化的表達(dá)。因此，還需對時(shí)態(tài)發(fā)展的地震應(yīng)急信息賦予動態(tài)化顯示。

圖1　基于語義模板的地震應(yīng)急態(tài)勢圖自動標(biāo)繪模型

關(guān)鍵技術(shù)與實(shí)現(xiàn)

文本結(jié)構(gòu)化技術(shù)與計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)

文本結(jié)構(gòu)化技術(shù)本質(zhì)上屬于中文信息抽取技術(shù)。中文信息抽取方法按照抽取原理分為四類。（1）基于自然語言處理方式的信息抽取。此類抽取方法利用子句結(jié)構(gòu)建立語法和語義的抽取規(guī)則實(shí)現(xiàn)信息抽取。（2）基于規(guī)則的信息抽取。依賴于人們手工建立抽取模式，而這些規(guī)則較難保證具有整體的系統(tǒng)性和邏輯性。（3）基于統(tǒng)計(jì)模型的信息抽取。目前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法是主要的研究熱點(diǎn)，但面臨無法快速獲取大規(guī)模標(biāo)注語料的困難。（4）基于認(rèn)知模型的信息抽?。ǔ田@毅等，2010）。

基于地震應(yīng)急領(lǐng)域詞匯量相對較少，文本句法結(jié)構(gòu)較為固定的特點(diǎn)，本文采取第一與第二種方法相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)原始文本的結(jié)構(gòu)化。即采用自然語言處理方式對原始文本進(jìn)行中文分詞、語義標(biāo)注、中文命名識別等，再基于預(yù)定義的語義模板及匹配規(guī)則進(jìn)行信息抽取。

使用LTP-Cloud語言云平臺對原始文本進(jìn)行中文分詞、語義標(biāo)注等處理。

目前的基于自然語言處理概念的文本處理軟件較多。本文利用實(shí)際文本進(jìn)行驗(yàn)證對比，選用LTP-Cloud語言云平臺作為中文分詞和詞性標(biāo)注工具，LTP-Cloud語言云平臺提供了包括分詞、詞性標(biāo)注、依存句法分析、命名實(shí)體識別、語義標(biāo)注在內(nèi)的豐富高效的自然語言處理服務(wù)。并支持添加自定義詞典，增強(qiáng)語義分析的可靠性和準(zhǔn)確性。

如圖2所示，以文本“截至24日12點(diǎn)30分，甘肅岷縣地震共造成45人遇難?！睘槔?，展示LTP-Cloud處理后的詞性標(biāo)注與語句結(jié)構(gòu)。其中TMP代表時(shí)間詞，ADV代表附加詞， A0 通常表示動作的施事，A1通常表示動作的影響等。

預(yù)定義語義模板及匹配規(guī)則

按照地震應(yīng)急事件特點(diǎn)及文本描述習(xí)慣，把地震應(yīng)急事件分成震情信息、災(zāi)情信息、應(yīng)急處置信息四大類二十幾小類，并按照事件分類構(gòu)建語義模板和匹配規(guī)則。語義模板定義了地震應(yīng)急信息的事件類型、主體、客體、主要行為，發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)和其他特定屬性等。表1以“人員死亡”事件為例，展示了語義模板的定義及匹配規(guī)則的編寫。

表1　“人員死亡”事件語義模板及匹配規(guī)則

其中tmp表示時(shí)間詞，loc表示地名詞，mbar表示數(shù)量詞。在規(guī)則中每一對大括號“｛……｝”表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)， 大括號前面的數(shù)字表示待抽取信息的編號， 帶有編號的為待提取內(nèi)容，與語義模板中數(shù)字相對應(yīng)。例如編號為2限制輸出為地名詞，對應(yīng)語義模板中的地點(diǎn)屬性。節(jié)點(diǎn)中的“|”表示或的關(guān)系， 即節(jié)點(diǎn)中的詞有一個(gè)匹配成功則此節(jié)點(diǎn)匹配成功。如果某一段文本匹配了整個(gè)規(guī)則，并滿足輸出節(jié)點(diǎn)的限制，則認(rèn)為匹配成功， 輸出該事件；如果該段文本不能完全匹配規(guī)則， 則匹配失?。宏系?，2006）。文本信息結(jié)構(gòu)化的準(zhǔn)確率和識別率取決于匹配規(guī)則編寫的全面性。因此同一地震應(yīng)急事件的匹配規(guī)則需根據(jù)地震應(yīng)急行業(yè)用語習(xí)慣，編寫多條，以最大程度與文本信息匹配。

模板匹配與信息提取

上述帶有結(jié)構(gòu)信息的語句經(jīng)合并與過濾后，簡化形成如下結(jié)構(gòu)：

｛TMP｝，｛LOC｝｛地震/n｝｛造成｝｛45/m人/n｝｛遇難/v｝，關(guān)鍵字“遇難”與事件類型“人員死亡”匹配，檢索“人員死亡”事件的預(yù)定義語義模板匹配規(guī)則，經(jīng)正則表達(dá)式等文本匹配技術(shù)進(jìn)行對比，與上文語義模板中定義的匹配規(guī)則1完全匹配，并按照信息提取標(biāo)示及對應(yīng)信息，形成結(jié)構(gòu)化信息。模板匹配后的結(jié)構(gòu)化信息如圖2下半部分所示。

文本信息的空間化

包含空間位置的文本信息的分類

地震應(yīng)急原始文本中直接或間接包含空間位置信息的詞主要有4類：

圖2　文本信息結(jié)構(gòu)化流程圖

圖3　文本信息的空間化流程

第1類：具體行政名稱，行政區(qū)域名，如“蘆山縣太平鎮(zhèn)”。

第2類：自然地理名稱和人文地理名稱等，如山、河、湖、海島等自然地理名稱，也包含名勝古跡、紀(jì)念地、水庫、橋梁、電站等名稱。

第3類：間接包含地理位置的中文機(jī)構(gòu)名。如位于蘆山縣隆興鄉(xiāng)的“蘆山縣龍門中心衛(wèi)生醫(yī)院”。如果按照第一類詞來處理，只能定位到蘆山縣，而不能定位到蘆山縣隆興鄉(xiāng)。

第4類：包含地理信息的特殊指代名詞。如“震中”，“極災(zāi)區(qū)”等，這類詞語根據(jù)地震的不同，代表的地理位置不同。

目前地震領(lǐng)域空間化技術(shù)或軟件系統(tǒng)一般還停留在第1類文本信息空間化，分析已有地震應(yīng)急文本資料可知，空間信息除包含在第1類中，還可包含在第2、3、4類文本信息中。

文本信息空間化步驟

文本信息空間化包括識別包含空間信息的文本和文本向地理坐標(biāo)轉(zhuǎn)換兩個(gè)步驟。

空間文本信息識別：包含空間信息的文本識別由前述LTP-Cloud語言云平臺處理完成，識別并標(biāo)示出了原始文本中的地名及中文機(jī)構(gòu)名。

文本信息地理轉(zhuǎn)換：文本信息向地理坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換屬于地理編碼的范疇，地理編碼是指將中文地址或地名描述轉(zhuǎn)換為地球表面上相應(yīng)的位置。一般分為正向地理編碼和反向地理編碼兩種方式，分別表示中文地址或地名描述與空間地理坐標(biāo)之間的雙向轉(zhuǎn)換過程（楊麗，2013）。本文所提及的文本信息空間轉(zhuǎn)換屬于正向地理編碼，即通過輸入一個(gè)中文地名地址信息來獲得對應(yīng)的地理坐標(biāo)。

地理編碼的大致流程為：創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)地址數(shù)據(jù)庫，對標(biāo)準(zhǔn)地址數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)地址進(jìn)行解析和中文分詞，創(chuàng)建地址索引；然后將待匹配的地址數(shù)據(jù)在地址索引中進(jìn)行地址匹配，從而完成地址的查詢與檢索。

本文利用地理編碼、位置檢索等互聯(lián)網(wǎng)公眾服務(wù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)上文提及的前三類包含空間位置關(guān)系詞的空間定位，處理流程如圖3所示。

利用地理編碼或互聯(lián)網(wǎng)地圖Place檢索服務(wù)解析中文地名。解析后的中文地名坐標(biāo)可能存在兩種情況：1 包含多個(gè)重名地名，根據(jù)地震震級與含行政區(qū)界的地理底圖確定的有效范圍，按距離遠(yuǎn)近進(jìn)行重名地名的篩選。2中文地名無法正常檢索到經(jīng)緯度坐標(biāo)。則以上一級地名進(jìn)行重新檢索。例如“蘆山縣太平鎮(zhèn)衛(wèi)生院”未檢索到經(jīng)緯度坐標(biāo)，則返回地理編碼和Place檢索服務(wù)以“蘆山縣太平鎮(zhèn)”重新檢索。最終形成以經(jīng)緯度形式表示的空間位置信息。

圖4　地震應(yīng)急文本自動標(biāo)繪效果

結(jié)構(gòu)化信息的地圖表達(dá)

應(yīng)急文本信息的地圖表達(dá)實(shí)質(zhì)是自然語言到地圖圖形的表示。地圖圖形是地圖的語言，它既能表示態(tài)勢標(biāo)繪符號的形狀、位置、結(jié)構(gòu)和大小信息，也表示了實(shí)體的類型、等級以及其他數(shù)量和質(zhì)量特征（蘇科華等，2009）。本文面向地震應(yīng)急分析與展示的實(shí)際需求，綜合運(yùn)用各類標(biāo)繪單元來表達(dá)地震災(zāi)區(qū)范圍內(nèi)各類災(zāi)情、震情、應(yīng)急處置信息等內(nèi)容。關(guān)鍵的步驟有：

（1）建立應(yīng)急信息事件到圖形的映射，目的是建立應(yīng)急事件與圖形的對應(yīng)關(guān)系，其中應(yīng)急事件與圖形的對應(yīng)關(guān)系一般為一對一的關(guān)系，但是事件模板的其他屬性決定了圖形的一些視覺參量（如大小、色相、方位、紋理等） 比如，地震造成人員死亡的事件模板中，包含死亡人數(shù)的屬性，根據(jù)人員死亡人數(shù)的由少到多，地圖圖形以及備注文本的顏色依次用淡紅、紅、暗紅表示；

（2）空間語義的表達(dá)。事件模板中的地點(diǎn)屬性決定了圖形在地圖上的顯示位置；

（3）動態(tài)標(biāo)繪。除了用靜態(tài)圖形標(biāo)示應(yīng)急事件和信息外，還可用動態(tài)標(biāo)繪來表達(dá)應(yīng)急事件的過程性信息。例如圖形的移動，可用來表達(dá)救援隊(duì)行動路線。圖形的縮放或閃爍，可用來表示震后交通管制區(qū)域范圍。圖形的變形，可用來示意表示堰塞湖形成后的河水蔓延等。圖4為文本“魯?shù)榭h龍門山鎮(zhèn)死亡45人”的自動標(biāo)繪效果，經(jīng)人工簡單調(diào)整后，可達(dá)到實(shí)際應(yīng)用效果。

結(jié)語

基于語義模板的地震應(yīng)急態(tài)勢圖自動標(biāo)繪實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)的手工標(biāo)繪作業(yè)向自動或半自動作業(yè)的轉(zhuǎn)換，有助于提高標(biāo)繪效率。本文提出的自動標(biāo)繪技術(shù)方案已進(jìn)行了初步驗(yàn)證，但還需繼續(xù)完善語義模板和匹配規(guī)則，以提高文本信息的識別率與轉(zhuǎn)換率。本文中提到的地震應(yīng)急文本信息結(jié)構(gòu)化和空間化技術(shù)也可用于地震應(yīng)急的其他領(lǐng)域，如利用網(wǎng)絡(luò)媒體快速獲取災(zāi)情時(shí)，可從互聯(lián)網(wǎng)抓取內(nèi)容中識別并提取災(zāi)情、震情相關(guān)的文本信息，并自動按照預(yù)定義的語義模板進(jìn)行格式化和空間關(guān)聯(lián)。

10.3969/j.issn.1001- 8972.2016.18.031