面向应急决策的突发事件案例相似度研究硕士毕业设计论文文档格式.docx
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May,2014
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摘要
这些年来,我国各类公共突发事件频发。
突发事件的突然性、灾难性与演变的复杂性交织,对突发公共事件管理者提出了巨大挑战。
借助信息科学,很多学者对突发事件的应急管理从案例推理方面进行了研究。
而且,一些学术机构已经建立了一些突发事件案例库。
依据已有的案例和知识为决策者提供决策支持,成为了一种重要的辅助手段。
本文围绕不确定信息的知识表示及其推理进行研究,通过对国内外案例相似度的深入研究分析,提出用中文分词来分析历史案例。
并通过对词汇词频、分布和词性的研究找出文本相似的内在关联。
文章中详细分析了123个案例,307127个词汇,638731字,得到了大量的基础数据,并通过这些数据分析出案例之间的关系。
文章设计了两个对比实证检验(一个是相似案例的相似度对比,一个是同一案例在不同阶段的对比),来验证得出的相关结论。
通过这些实验和数据表明,本文提出的分析案例相似度的方法具有有效性,为处理历史突发事件案例提供了一种新的思路,为案例推理和案例检索提供必要的技术支撑,并为后期课题的研究打下理论和技术的基础。
最后,通过研究案例相似度在政府部门运用中的交互方式,应用路径和约束条件等,得出案例相似度的应用的方向和条件。
关键词:
应急决策突发事件案例相似度中文分词
Abstract
Recentyears,alotofpublicemergenciesoccurredinourcountry.Allcategoriesofsudden,catastrophicintertwinedwiththecomplexevolutionofemergencies,presentedahugechallengetothepublicemergencymanagers.Informationscience,manyscholarsbegantostudythepopulationproblemEmergencyManagementCase-BasedReasoning(CBR)approachacademicinstitutionshavebeguntobuildadatabaseofemergencycases.Basedonexistingknowledgeofthecaseandprovidedecisionsupportforpolicy-makers,hasbecomeanimportantadjunct.
Thispaperfocusesontheknowledgerepresentationandlogicreasoningwithuncertaintyinformation.Basedonthesimilarityofbothdomesticandforeignrelatedcasesin-depthresearchandanalysis,putforwardbyChinesewordsegmentationtoanalyzehistoricalcases.Andthroughwordfrequency,distributionandresearchtoidentifypartsofspeechtextsimilartointer-relate.Articledetailedanalysisof123cases,307127words,638731Chinesecharacters,collectalargenumberofbasicdataandthroughtheserelationshipsanddataanalysisbetweenthecases.Articledesignedtwocomparativeexperimentstoverifytheconclusionsdrawn(oneiscomparisonofsimilarityinthethesimilarcases,oneisthesamecaseinthecomparisonofdifferentstagesof).Throughtheseexperimentsandthedatashowthattheproposedmethodhasavaliditycasesimilarityanalysisforhandlingemergenciescasehistoryprovidesanewwayofthinking,providenecessarytechnicalsupportforthecasebasedreasoningandcaseretrieval,andlaythetheoreticalandtechnicalfoundationforlaterresearchtopic.
Finally,bystudyingthecasesimilarityingovernmentdepartmentsintheuseofinteractivemode,applicationofthepathandtheconstraintcondition,directionandconditionsofapplicationofthecasesimilarity.
Keywords:
emergencydecisions-making;
suddenincidents;
casesimilarity;
theChinesewordsegmentation
1绪论
1.1选题背景及意义
1.1.1选题背景
中国因为幅员辽阔,人口众多,不仅是世界上自然灾害最多的国家,而且各类紧急突发事件频发。
加上我国正处在社会转型的矛盾激化期,某种程度上加重了这种趋势。
中国已经进入乌尔里希•贝克所说的“风险社会”。
所谓“风险社会”中的紧急突发事件,包括常规性突发事件和非常规性突发事件。
常规事件因其结构简单、特征明显,决策者较容易依靠紧急预案,甚至个人经验做出合理决策,并被认为是一种领导艺术;
然而非常规性突发事件却完全不同。
非常规性事件产生发展过程中,往往伴随着不可预知性、高度衍生性、快速扩散性、高破坏性和信息匮乏等特点,决策者缺乏相关处置经验,甚至对此类事件完全不了解,加之决策者往往会面对来自多方面的压力,导致应急决策迟缓、盲目甚至出现重大失误,不仅无济于处理事件,还可能浪费了宝贵的资源,妨碍了应急救援顺利实施,最后导致事件影响扩大,造成二次损失。
例如2011年的日本福岛核泄漏事故,决策者需要在时间十分紧迫、信息极度缺乏、舆论压力巨大和决策环境多变等诸多不利情况下,利用有限的资源,来做出关乎全国人民生命安全甚至世界环境安全的重要决定。
难度之大,压力之大可想而知。
国内外近年来突发事件应急管理形势严峻,各类自然灾害和社会安全事件频发。
如2001年美国911恐怖袭击、2004年印度洋地震海啸、2005年美国新奥尔良飓风、2008年南方雪灾和汶川大地震、2009年禽流感事件、2010年松花江水体污染、2011年日本核泄漏事故、2013年的余姚水灾和青岛爆炸事故等等,这些突发事件频频发生。
其中,2003年12月重庆开县特大井喷事故爆发后最初的18小时内应急响应失误,说明应急决策人员在突发事件的响应和处臵过程中需要发挥聪明才智和坚强意志之外,还需要丰富的知识储备和现代科技的支持与协助。
总之,非常规应急决策活动由于事件本身的动态性和复杂性,不仅要求应急决策人员具备较高的素质和快速反应能力,同时还需要现代科学技术手段为应应急决策科学化提供必要的辅助和支撑。
其中,信息科技的快速发展,为危机管理实现高效管理提供可以用于实践的技术保障。
依据历史案例或案例知识库为应急管理过程提供决策支持,这越来越成为了一种提高危机管理能力的必要手段,其中以案例推理(Case-BasedReasoning)最为理论界和实践界广泛采用。
案例辅助决策的核心是案例特征的表达、案例相似度分析和匹配,通过信息科学和技术对旧案例进行一系列的处理。
以往研究更多从概念化定性角度或者从计算机科学角度进行,较少见综合管理学、信息科学及心理学等多学科交叉研究的成果。
本文的选题依托国家自然科学基金重大项目“面向应急决策支持的非常规突发事件案例推理的理论与方法”,集中关注于对历史案例相似度研究,拟通过案例分词的方法,对案例相似度在词频、分布和词性等方面进行深入分析,并通过人机交互体系构建关联机制,为实践中提高应急决策能力提供借鉴。
案例推理辅助决策,它是一种重要的基于已有知识库的问题求解方式,利用过去积累的案例来解决新问题,即检索案例库中过去已解决的类似问题及其解决方案;
或者检索看似毫无关联,但是特征表达类似,影响过程类似,灾害损失类似的案例及其解决方案,比较新旧案子时空差异,对旧案例的解决方案进行合适的调整和修改,快速形成新的解决方案的一种推理模式。
目前相关研究主要集中在计算机科学技术领域开展的检索技术和算法研究实现,而对旧案例的分析、案例内部结构和相似度的研究,尤其是面向应急决策的案例相似度的研究是没有的。
1.1.2研究意义
现实意义方面,由于非常规突发事件应急管理是动态全过程的,只有提前分析处理旧的案例,把握旧案例的特征、结构和联系,才能实现高效检索和匹配。
本文为国家自然科学基金重大项目“面向应急决策支持的非常规突发事件案例推理的理论与方法”后续的案例检索与匹配工作提供前期的理论支撑和技术铺垫。
理论价值方面,以历史案例提示机理为研究对象,排除作者主观因素的影响作用,通过科学的分析方法剖析整个案例,探究案例内部关联,阐释案例相似度的关系,实现人机交互下的案例提示—顿悟机理,从而为完善基于案例推理的非常规突发事件应急决策辅助支持的智能感知技术和方法提供重要的理论参考。
1.2国内外研究现状
1.2.1应急决策研究现状
突发事件应急决策的研究是近几年兴起的一项热门研究方向。
不少学者尝试在传统经典决策理论基础上加上应用数学的相关理论形成新的决策方法,如概率分析等;
或者将经典决策理论同风险管理理论相结合,如效用分析等;
或者运用运筹学等理论来处理突发事件中的应急疏散、应急物资调用、应急力量调度等方面,但是都没有取得较为良好的效果。
因为SalvatoreBelardo与HaroldL.Pazer等人(1995)在对突发事件决策进行研究时认为,应急决策具有:
紧急性、时间有限性、信息有限性、决策量大、决策责任大、分散性等特性,导致人们很难用一个固化的模型或者模式去处理,加之一些不断来自于政治、法律、伦理道德、社会舆论方面的限制,目前还没有较为成熟的应急决策方法模型。
[1]
当然,这并不代表国内外在相关领域没有取得一些突破。
国外学者在利用敏感性分析、概率分析、效用分析、数理分析和运筹学等方法,对突发事件的发生、过程、决策和结果进行了定量研究。
如NoelPauwels等人(2000)运用敏感性和效用分析方法对核泄漏事件发生后的撤退决策进行了研究。
[2]HiroyukiTamura等人(2000)运用决策树分析方法对灾害风险进行了分析。
[3]L.Jenkins(2000)建立了如何选取特定应急场景使预案最具代表性的整数规划模型。
[4]此外,Donald(2004)对受灾者的决策能力进行了分析,从心理学的角度向政府提出灾后管理的若干建议。
[5]而国内的研究方面,袁辉(1997)认为应急决策是群体决策,需要综合考虑决策主体的专业知识结构、能力结构、年龄结构等。
由于应急活动的特殊性,选用项目组织结构形式能够有效发挥决策者能力。
[6]姜卉和黄钧(2009)针对罕见重大突发事件,指出传统的“预测-应对”的应急决策范式已不适用,必须向“情景-应对”的应急决策范式转化。
[7]
1.2.2案例推理的研究现状
目前已经有一些文章研究了基于案例推理(Case-BasedReasoning,CBR)的应急决策支持系统(CBREmergencyDecisionSupportSystem,CEDSS)的理论框架,既发挥计算机处理信息即时性优势,又依据人工智能领域中的案例推理方法对已经存储的应急案例进行检索,查找到与当前问题相类似的案例,提高决策的科学性与有效性。
国外学者多侧重于将CBR应用于故障诊断、计算机科学、企业管理、医疗领域、规划设计等多领域,对其在应急决策中的研究较少。
相较而言,国内学者相关研究更多,如张荣梅等(2002)提出在交通事故处理当中,CBR与多智能体和多库协同的智能决策支持系统[8];
张建华、刘仲英(2002)提出了基于CBR的火灾应急反应决策支持系统[9];
柳炳祥等(2002)提出了基于案例推理的企业危机预警系统的组成、框架结构、功能及工作原理并论述了基于案例推理的企业危机预警系统中的一些关键技术[10];
郭泳亨(2006)运用了数据仓库、OLAP和数据挖掘新技术在应急决策支持系统中增加案例库,并设计了案例推演的推理机制[11];
周云海(2007)等设计了基于案例推理的打听点恢复系统;
[12]陈铭(2009)开发了一个航空事故相似度决策支持系统[13];
贺清(2012)针对铁路枢纽站在应急决策方面存在的不足,提出一种新的基于案例推理方法的应急预案管理模型[14]。
1.2.3中文分词技术的研究现状
案例库中的案例主要由三部分构成:
普通文本、图片和视频。
针对图片和视频处理目前科技界难以通过技术手段来进行语义的表达,而且这两类案例数量相对较少,不是本文分析的重点。
分词技术是进行案例文本分析处理的前提,要实现诸多文本分析技术,如文本挖掘、语义表达、文献检索、文本相似度比较等等,分词都是十分关键的一步。
可以说,分词的好坏直接影响到后续研究的最终实现。
一般来说,分词系统处理的都是非常大量的语料对象,(如国家行政学院案例库案例数量超过30万,上海交大的案例库案例也有3万多)因此分词的处理速度十分重要。
分词对象包括英文分词和中文分词。
应该说英文里并不存在分词的问题,英文里每个词根据语法规则,都是自然的用空格隔开,而且本文也不讨论英文案例,不再赘述。
汉语文本分词主要是指中文自动分词技术。
现有中文分词方法主要包括:
字典匹配法、预设标志位法、词频统计法、规则分词法、语义语用分词法、链接表分词法和神经网络的分词法等等近二十种分词方法。
这些分词方法大致分为两大类,即机械分词和理解性分词。
其中技术相对成熟的是机械分词技术,中文机械分词主要可以分为两种:
一是基于概率统计的机械分词,另一种是基于分词字典的机械分词法。
基于字典的分词技术是基于字符串的机械匹配,即依据某种策略将待分词的中文字串与一个词典中的词条依次匹配,若匹配成功则认为是一个词,可进行切分。
匹配方法按照匹配方向差异分为正向匹配、逆向匹配和双向匹配,根据长度优先不同又可分为最大匹配和最小匹配等。
而不同的方向与长度的匹配方式又可以进行组合,很明显总共可以有六种以上的组合方式。
不过基于字典的分词技术总体上来看,精度是不高的,有统计表明无论用何种组合方式,错分率都在5‰左右。
因此,在实际应用中机械分词往往被用作初分方法,还需采用其他方式进一步提高分词效果。
基于统计的机械分词是基于这样的思路:
“词应该是字的一种稳定组合,在文本中相邻的字共现次数越多成词的可能性就越大。
”[15]因此可统计出文本中相邻共现的各个字的组合的频率,并计算其互现信息。
互现信息说明了字组合间关系的紧密度,当其超过某一个阀值时即可大致认定该字组合为一个词。
目前,国内关于中文分词的研究已经持续了30年了,也取得了较大的成就,建立了很多独立完善的中文分词系统。
例如:
北京师范大学现代教育研究所研制的书面汉语自动分词系统、微软中国研究院(MicrosoftResearch)开发的汉语句法分析器中的自动分词、北大计算语言所研制的分词系统、国家语委文字所开发的汉语自动分词、基于lucene的庖丁中文分词系统(PaodingAnalysis)等;
另外,国内的清华大学、复旦大学、浙江大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学和山西大学等很多高校都研制出了自己的分词系统,且分词的性能各有所长,分词结果都很不错。
本文采用的是中科院计算机所的ICTCLASS(InstituteofComputingTehnology,ChineseLxiealAnalysissystem)汉语词法分析系统。
[16]
该系统可以根据用户需求定义个性化词典,可以实现中文文档的分词、词性标注和新词识别等操作。
该系统原始版的ICTCLAS是完全基于C++语言进行开发的,本文实验所采用的是基于C/C#语言的免费开源版ICTCLAS2013版。
1.2.4语义及文本相似度的研究
Dekang于1998年提出了一组具有广泛意义的相似度定义:
直觉告诉我们,对象A和B之间的相似度与它们之间共性和差别相关,两个对象所拥有的共性越多,则相似度越大,而两个对象之间的差异越多,则相似度越小。
当两个对象A和B是同一个对象时,相似度达到最大。
当A和B无关或独立时,相似度最小。
[17]
语义相似度的研究非常复杂,采用的研究方法也非常的丰富。
心理学领域最初对相似度的研究可以追溯到Osgood(1952)提出的语义微分方法(SemanticDifferential)[18]。
可以用几何模型进行多维度、多层次语义分析。
而Tversky认为对象的一些属性无法用数字量化,这些属性更适合用定性的方式描述。
Tversky模型通过特征/属性集合描述对象,相似度被定义为关于特征共同性和差异性的函数[19]。
Lee、Lipika、Ong和Blaz等人认为,主要使用计算机进行学习,这样可以根据聚类和模糊模型去构建新的文本模型,其实就是运用本体论的方法研究文本相似度。
而Navigli、Sugumaran等人更是指出就是要对文本进行处理[20]。
国内学者潘谦红等提出利用属性论来计算相似度,晋耀红提出了基于语境框架的相似度计算方法[21],金博等也提出了利用《中国知网》已有的知识结构来描述文本语言的语法相似度[22]。
1.2.5研究现状评述
通过文献及研究现状分析可以看出,突发事件因为其自身特点,决策者因为种种原因难以在短时间内,利用有限的资源对复杂的事件进行高效的、科学的决策。
而且大多数学者认为应该更多的利用现代的科学技术用以辅助决策,提高决策效率和准确度,使用计算机和案例辅助决策目前来看是一条可行的路。
而计算机和案例辅助决策的核心在于案例的分析,包括案例特征的表达,案例相似度的分析,案例的检索匹配等等。
利用中文分词技术对旧的案例进行处理,实现文本语义的表达,找出文本之间在结构、分布、联系等方面的相似性,实现案例文本标示、案例文本预处理,为后续的检索研究提供支撑。
1.3研究思路与方法
1.3.1研究思路
本文的选题依托国家自然科学基金重大项目“面向应急决策支持的非常规突发事件案例推理的理论与方法”,根据本论文的研究内容和导师安排,论文将按照下图(图1所示)所示的技术路线开展研究。
图1案例相似度研究思路
1.3.2研究方法和工具
1.内容分析法:
通过对历史案例文献进行研究,理清突发事件案例推理、基于案例推理的应急决策和案例相似度的内涵、方法等基本理论问题。
2.中文分词法:
通过拆分案例文本的词和词组,分析词汇之间的内在逻辑和联系。
3.模型方法:
通过多种数学模型来分析文本特征。
4.工具:
C/C#、mySQL、SPSS、EXCEL。
2相关理论研究
2.1突发事件理论
2.1.1突发事件定义和分类
突发事件(emergency),顾名思义可被理解为突然发生的事情。
我认为突发事件有两层含义:
首先是事件的发生、发展的速度很快,事先没有任何准备,事后发展速度也超过想象;
其次是事件难以使用常规方法应对,可能需要采取非常规方法来处理。
根据中国2007年11月1日起施行的《中华人民共和国突发事件应对法》的相关规定:
“本法所称突发事件,是指突然发生,造成或者可能造成严重社会危害,需要采取应急处置措施予以应对的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。
”[23]
根据2005年1月26日,国务院发布的《国家突发公共事件总体应急预案》,突发事件被描述为:
“突发公共事件是指突然发生,造成或者可能造成重大人员伤亡、财产损失、生态环境破坏和严重社会危害,危及公共安全的紧急事件。
”
根据突发公共事件的发生过程、性质和机理,突发公共事件主要分为以下四类:
(1)自然灾害。
主要包括水旱灾害,气象灾害,地震灾害,地质灾害,海洋灾害,生物灾害和森林草原火灾等。
(2)事故灾难。
主要包括工矿商贸等企业的各类安全事故,交通运输事故,公共设施和设备事故,环境污染和生态破坏事件等。
(3)公共卫生事件。
主要包括传染病疫情,群体性不明原因疾病,食品安全和职业危害,动物疫情,以及其他严重影响公众健康和生命安全的事件。
(4)社会安全事件。
主要包括恐怖袭击事件,经济安全事件和涉外突发事件等。
各类突发公共事件按照其性质、严重程度、可控性和影响范围等因素,一般分为四级:
Ⅰ级(特别重大)、Ⅱ级(重大)、Ⅲ级(较大)和Ⅳ级(一般)。
[24]
2.1.2突发事件特征分析
突发事件虽然种类多样,但是都具有以下的共同特征:
(1)突发性。
突发事件所发生的时间、地点、性质、形态及可能造成的后果都难以预测。
如大地塌陷,有可能是由于自然灾害地震引起,也有可能是由于人们无序开采地下水造成的,也有可能是因为建筑引起的。
而且,事件的发生的时间无法预知,有时候并没有明显的征兆,事件的开端、发展、衍生和次生影响都无法确定。
(2)破坏性。
突发事件不仅会造成物质上的破坏损失,还会造成人们精神和心理上的创伤,严重的甚至可能给社会、国家稳定带来威胁。
比如地震造成的破坏长达几十年,不仅一次性的造成了巨大的社会损失,对致残人士和失去亲人的受害者的影响会非常长久。
而且,地震引起的次生地质灾害和次生卫生灾害可能的破坏性比地震本身还要严重。
更为糟糕的是如果政府在地震救援中表现不力,可能会影响到政权更迭和社会稳定。
(3)扩散性。
或者我更加愿意将其称作爆散性。
突发事件传播速度极快,内部和外部在人们的关注下发生联动耦合,内部扩张,外部连带,短时间内就能造成非常强烈的社会影响。
尤其是在这个移动互联网的时代,传播速度达到了前所未有的高度。
如7•23甬温线
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