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Text Mining from Migration Narratives
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AI
DOI：10.1007/978-3-662-72243-5_16.png)
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摘要
En 中文
文本信息的普遍传播与数据采集方法的快速进步相结合，导致了数据量的激增，使得发现相关模式具有挑战性。文本挖掘是从大量文本数据集中提取重要且非平凡模式以及宝贵知识的关键过程。本文提出了一种针对迁移叙事文本的文本挖掘方法，这些文本是通过访谈迁移者在其旅程中用英语和法语收集的。我们的贡献可以总结如下：（1）我们首先与人文社会科学（HSS）领域的专家合作，标注叙事中涉及的关键领域概念、相关术语和提及的地点。（2）为了自动提取叙事中嵌入的相关术语，我们提出采用一种弱监督方式下的小规模标注术语集扩展算法。随后通过将算法输出的术语与专家标注的术语进行比较来评估该算法。（3）我们利用现有框架自动识别迁移者经过的地点，并采用消歧模型将其在地图上精确定位。通过将系统识别和消歧的地点与专家标注的地点进行比较来评估所提出的系统。（4）我们设计了一个工具，用于在地图上可视化这些地点的行程，从而观察迁移路线。与HSS专家的讨论表明，我们提出的方法通过自动检索相关术语并在地图上绘制迁移者的行程，协助了他们的分析，从而实现对迁移路线构建的全面理解。
Keyword:
Text Mining
Humanities and Social Sciences
Migration Narratives
Migration Routes
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