王 琳 姜立新 楊天青 張維佳

1）中國地震局地震預(yù)測研究所，北京 100036

2）中國地震臺網(wǎng)中心，北京 100045

引言

管理者經(jīng)常面臨著與決策相關(guān)信息缺失和不相關(guān)信息泛濫的問題，往往會對管理者的決策造成負(fù)面影響（Detrick，2002）。此情況在地震災(zāi)害應(yīng)對過程中尤為突出，信息缺失或冗余往往造成抗震救災(zāi)指揮決策的滯后，甚至導(dǎo)致救援力量和資源投放重點(diǎn)出現(xiàn)偏差。

近年來，中國地震局在應(yīng)急救援領(lǐng)域先后開展了“九五首都圈防震減災(zāi)示范項(xiàng)目”“十五中國數(shù)字地震觀測網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目”和“國家地震社會服務(wù)工程”。應(yīng)急觸發(fā)、災(zāi)情研判、快速響應(yīng)及輔助決策等應(yīng)急科技產(chǎn)出的日益豐富為國家及各省抗震救災(zāi)指揮部實(shí)施地震應(yīng)急救援提供有力的科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持。我國雖建成了較完整的應(yīng)急指揮體系及相應(yīng)的指揮技術(shù)系統(tǒng)，但在應(yīng)急信息管理方面仍存在一些問題，具體表現(xiàn)為：①技術(shù)產(chǎn)出較豐富，直接有效利用率較低；②內(nèi)容重復(fù)，存放分散；③尚未建立有效的災(zāi)情管理技術(shù)。

為此國內(nèi)不少專家學(xué)者對地震應(yīng)急基礎(chǔ)信息及災(zāi)情信息的收集、整理與分類編碼進(jìn)行了大量研究。付繼華等（2009）、聶高眾等（2002）從建立數(shù)據(jù)庫的角度分別討論了地震應(yīng)急數(shù)據(jù)的分類?！兜卣饘W(xué)專業(yè)分類表》（梁凱利等，2011）嚴(yán)格按照《中國圖書館分類法》的要求，結(jié)合地震科技資料分類的自身特點(diǎn)，對地震學(xué)專業(yè)進(jìn)行了分類；白仙富等（2010）按照信息內(nèi)容的本質(zhì)屬性，依據(jù)發(fā)生什么事件、產(chǎn)生什么影響、對產(chǎn)生的影響人們做出什么響應(yīng)、針對響應(yīng)有何成效的思路對地震應(yīng)急現(xiàn)場信息進(jìn)行分類；張翼等（2016）根據(jù)地 震應(yīng)急信息產(chǎn)品管理、更新及共享的需要，針對地震應(yīng)急信息產(chǎn)品屬性、服務(wù)、時間、傳遞等特性，在借鑒地震應(yīng)急基礎(chǔ)理論研究及相關(guān)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，研究地震應(yīng)急信息產(chǎn)品的分類方法。

但對于多渠道的上傳機(jī)制，加之震后大量的災(zāi)情及背景信息，使信息歸類難度較大。面對緊迫的時效性壓力和不同指揮決策部門對信息的不同需求，僅靠人工手動進(jìn)行信息分類提取的方式難以達(dá)到令人滿意的效果，因此建立條理更為清晰、標(biāo)準(zhǔn)更具實(shí)踐應(yīng)用意義、信息自動化程度更高的信息分類管理技術(shù)十分必要，以適應(yīng)應(yīng)急指揮決策部門對應(yīng)急救援信息的快速獲取要求。

林子雨等（2010）根據(jù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵詞查詢問題研究背景，闡述解決該問題的基于模式圖和數(shù)據(jù)圖的優(yōu)缺點(diǎn)、困難和挑戰(zhàn)，提出利用排序函數(shù)解決關(guān)鍵詞查詢時匹配結(jié)果可能很多的情況，最終反饋給用戶一個最相關(guān)信息。張曉民（2017）設(shè)計了基于關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)庫信息檢索方法及時態(tài)檢索算法，主要采用時間修剪策略，同時提出時態(tài)邊權(quán)重的計算方法，實(shí)現(xiàn)了基于關(guān)鍵詞的關(guān)系數(shù)據(jù)庫時態(tài)檢索原型系統(tǒng)。通過借鑒關(guān)鍵詞在信息檢索中的應(yīng)用，本文將關(guān)鍵詞分類法應(yīng)用于地震應(yīng)急信息管理中。

1 地震應(yīng)急信息分類方法

信息分類方法主要包括線分類法、面分類法、混合分類法（耿慶齋等，2014）?，F(xiàn)有與地震信息分類有關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)與研究多采用線分類法，其特點(diǎn)是層次較清晰，易于理解；缺點(diǎn)是結(jié)構(gòu)可塑性較差，一旦分類深度和每層級類目容量固定后，修改層級和插入新類將受限（劉若梅等，2004）。面分類法將選定的分類對象若干屬性或特征視為若干個“面”，每個“面”中又可分成彼此獨(dú)立的若干個類目，對于解決同種類型要素在不同應(yīng)用中分類的矛盾具有優(yōu)勢。

參考不同分類方法（楊天青等，2016；和銳等，2011），考慮自動分類結(jié)果的時效性與實(shí)用性，本文采用線與面相結(jié)合的混合分類法，以信息服務(wù)的高效便捷為目的，按照應(yīng)急信息自身的特征屬性、地震發(fā)生時間線產(chǎn)生的直接與間接損失信息（即震前、震時與震后所造成的破壞與損失信息），針對產(chǎn)生的影響采取相應(yīng)的應(yīng)急救援信息，將地震應(yīng)急信息分為震前基礎(chǔ)背景信息、地震震情災(zāi)情信息、震后應(yīng)急救援信息，如表1 所示。

表1 地震應(yīng)急信息分類定義 Table 1 Definition of classification of seismic emergency information

2 地震應(yīng)急信息自動分類方法的研究

（1）通過實(shí)地調(diào)研河北省、山西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、四川省的基本人文地理環(huán)境信息概況，本文選擇收集四川省4 次地震應(yīng)急資料的主要原因?yàn)椋?）對同一省份的地震應(yīng)急資料進(jìn)行文檔分詞處理時，可直接忽略地名類固定性且不具實(shí)際區(qū)分意義的屬性詞，且同一省份文本文檔之間的語義描述差異性相對較小；2）相對于地震易發(fā)的其他3 個省來說，四川省地勢地形地貌相對較復(fù)雜，建筑物水庫大壩等公共基礎(chǔ)設(shè)施種類結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，且抗震救災(zāi)技術(shù)較成熟，從而使得到的信息更豐富和全面；3）四川省已建成一套獨(dú)立的信息上傳與協(xié)同管理體系，有助于提高資料分析和研究的準(zhǔn)確性。

（2）應(yīng)急信息資料分析統(tǒng)計

共收集2013 年4 月20 日蘆山7.0 級地震、2014 年11 月22 日康定6.3 級地震、2017 年8 月8 日九寨溝7 級地震、2017 年9 月30 日廣元青川5.4 級地震資料，由于收集到的數(shù)據(jù)較零散，且震級較小的數(shù)據(jù)資料較少，所以本文將4 次地震中相同類別的信息統(tǒng)計在同一文件夾下，如表2 所示。

表2 信息文檔分類統(tǒng)計 Table2 Classification statistics of information documents

（3）應(yīng)急信息分類關(guān)鍵詞的選取

中文分詞(Chinese Word Segmentation）指將一個漢字序列切分成一個一個單獨(dú)的詞，作為文本挖掘的基礎(chǔ)，對輸入的一段中文進(jìn)行中文分詞，可達(dá)到自動識別語句含義的效果（趙小華，2010）。

TF 詞頻(Term Frequency）指某一個給定的詞語在該文件中出現(xiàn)的次數(shù)。IDF 反文檔頻率(Inverse Document Frequency）的主要思想是：如果包含詞條的文檔越少，IDF 越大，則說明詞條具有很好的類別區(qū)分能力。TF-IDF 是一種用于信息搜索和信息挖掘的常用加權(quán)技術(shù)，在搜索、文獻(xiàn)分類和其他相關(guān)領(lǐng)域中的應(yīng)用較為廣泛（施聰鶯等，2009）。

本文在對文本信息進(jìn)行分析處理時，根據(jù)建立的分類標(biāo)準(zhǔn)，對收集到的信息進(jìn)行分類，應(yīng)用TF-IDF 技術(shù)，在Excel 表里對各類文本信息進(jìn)行分詞和詞頻統(tǒng)計。此種方法的局限是處理的文檔只能是文本文檔（.txt）格式。按名詞和動詞的詞性，統(tǒng)計IDF 和詞頻數(shù)排名前20的詞，如圖1-3 所示。

由圖4 可知，地震、級地震、地震局、水庫4 個詞語的出現(xiàn)總頻數(shù)超過1000，其中地震出現(xiàn)頻數(shù)高達(dá)2439。各類別信息里的頻數(shù)具體為：震區(qū)背景信息119 次、震區(qū)震情災(zāi)情信息1105 次、災(zāi)區(qū)應(yīng)急救援信息914 次，占各類別信息前20 頻數(shù)的比例分別為9%、15%、13%，在總文檔里所占比例為16%，平均出現(xiàn)頻率占12.3%。 對未分類的所有初始文本進(jìn)行統(tǒng)計，結(jié)果如表6 所示。

圖1 震前應(yīng)急背景信息詞頻統(tǒng)計 Fig. 1 Frequency statistics of emergency background information before earthquake

圖2 地震震情災(zāi)情信息統(tǒng)計 Fig. 2 Statistical table of disaster information in earthquake area

圖3 震后應(yīng)急救援信息詞頻統(tǒng)計 Fig. 3 Frequency statistics of emergency rescue information after earthquake

圖4 總文檔信息詞頻統(tǒng)計 Fig. 4 Total Document Information frequency table

頻數(shù)為700—1000 的詞語共6 個，分別為震中854 次、余震793 次、災(zāi)害784 次、發(fā)生782 次、距離773 次、破壞708 次，占所有詞頻的比例為4.7%—5.7%，其中發(fā)生和災(zāi)害2 個詞語的頻數(shù)相差2，在進(jìn)行詞語篩選時，任選其一即可。

頻數(shù)為300—700 的詞語共8 個，其中400 以上的有3 個，分別為信息643 次、災(zāi)區(qū)606次、藥品540 次；其余5 個為分布圖、大壩、災(zāi)情、指揮長、醫(yī)療器材，頻數(shù)為300—400。8 個詞語從分類屬性來看，主要屬于應(yīng)急救援信息，占總文檔詞語的比例為2%—4%。

整體來看，出現(xiàn)頻率越高的詞語，在分類過程中起到的作用越低，即作為關(guān)鍵詞的代表性越不強(qiáng)，本文最終選取的各類別信息關(guān)鍵詞是在各類信息詞語統(tǒng)計里頻率不高且在其他類別信息里頻率較低或沒有的詞語。根據(jù)頻數(shù)統(tǒng)計規(guī)律可知，本文關(guān)鍵詞的取舍主要按以下規(guī)則：①對4 個頻數(shù)數(shù)據(jù)按詞語詞頻占所有20 個詞語詞頻的比例，將頻率域劃分為2%以下、2%—4%、4%—6%、6%—8%、8%五個區(qū)間；②按各類信息的定義，每個區(qū)間選取一個詞（選取與本類信息最相關(guān)的詞語）作為3 類信息的基礎(chǔ)關(guān)鍵詞。如第一區(qū)間地震局、第二區(qū)間水庫、第三區(qū)間破壞、第四區(qū)間災(zāi)情、第五區(qū)間震情，這個組合歸至震情災(zāi)情信息類；③每個區(qū)間選取2—4 個固有關(guān)鍵詞，與基礎(chǔ)關(guān)鍵詞重合的排除，低頻率區(qū)間的詞語多選，重復(fù)詞語與高頻詞語盡量不選，最終每類信息選出15 個關(guān)鍵詞，如表7 所示。

表3 關(guān)鍵詞選取結(jié)果 Table 3 Keyword selection results

續(xù)表

3 地震應(yīng)急信息的自動分類

百度、谷歌等搜索引擎成功顯示出關(guān)鍵詞檢索的方式已被廣大用戶所接受（張曉民，2017）。本文為解決應(yīng)急信息的自動分類，采用 “關(guān)鍵詞分類法”，根據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)，對原始文本進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，通過中文分詞、詞頻篩選與統(tǒng)計實(shí)現(xiàn)信息關(guān)鍵詞的提取，此階段中的中文分詞將一串連續(xù)漢字序列按動詞、名詞的規(guī)范重新組合成詞語序列。詞頻統(tǒng)計與篩選即對分詞結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計，去除一些無效詞后，生成關(guān)鍵詞詞庫，用匹配詞庫的方法實(shí)現(xiàn)信息的自主分類，具體過程如下：①收集震后國家中心、各研究所、各?。ㄗ灾螀^(qū)）地震局上傳至應(yīng)急信息共享平臺、評比FTP 站點(diǎn)、臺網(wǎng)中心臺網(wǎng)部FTP 站點(diǎn)的震后產(chǎn)出成果，建立相對完整的產(chǎn)出目錄；按照之前建立的地震應(yīng)急信息分類標(biāo)準(zhǔn)，對收集到的條目進(jìn)行梳理歸類。②對所有文檔按詞性進(jìn)行詞頻統(tǒng)計，將無效詞語去除后，對每個大類建立相應(yīng)的關(guān)鍵詞詞庫。由于高頻詞語的重合度較高，因此在建立關(guān)鍵詞詞庫時，需綜合考慮詞頻和詞語含義，首選該分類獨(dú)有且出現(xiàn)頻率較高的詞語。③以提取的特征詞作為自動分類程序中的詞庫，進(jìn)行自動分類處理，在計算機(jī)語言的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)信息的自動分類。要求程序在震后啟動，自動完成當(dāng)前地震產(chǎn)生在各不同平臺上的信息分類，并將產(chǎn)出成果保存至本地服務(wù)器。根據(jù)已建立的分類類別和各應(yīng)急指揮部門需求，可進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)出成果的重命名（非必要）和重新分發(fā)。分類流程如圖5 所示。

以九寨溝7.0 級地震產(chǎn)出為例：

報告及圖件總數(shù)如表8 所示。分類文件夾包括震前背景信息文件夾、震區(qū)災(zāi)情震情信息文件夾、震后應(yīng)急救援信息文件夾和其他文件夾。

建立的分類詞庫較簡單，結(jié)果與表3 的關(guān)鍵詞庫高度匹配。震前背景信息特征詞包括構(gòu)造、交通、居民點(diǎn)、GDP、人口等，地震震情災(zāi)情信息特征詞包括截止、余震、熱力圖、震動、態(tài)勢、數(shù)據(jù)、精密、水準(zhǔn)、傷亡、災(zāi)害、中央電視臺、設(shè)防、展開、遇難等，震后應(yīng)急救援信息特征詞包括救援、救援隊(duì)、搜救等。

圖5 分類流程 Fig. 5 Classification flowchart

表4 報告及圖件總數(shù) Table 4 Total number of reports and artworks

分類標(biāo)準(zhǔn)建成后，以提取的關(guān)鍵詞作為自動分類程序中的詞庫，進(jìn)行自動分類，流程如圖6 所示。分類過程中各環(huán)節(jié)為：①將所有格式文檔轉(zhuǎn)為.txt 格式文件，并輸出至原始文件 夾；②搭建主程序運(yùn)行環(huán)境（Python2.7 環(huán)境、jieba 程序庫）；③運(yùn)行shell 主程序，調(diào)用Python 子程序模塊，將原始文件夾下的所有文件進(jìn)行分類處理。模塊1（cut）：獲得文件對文件進(jìn)行分詞，并將其存至臨時文件夾；模塊2（count）：對原文件進(jìn)行詞頻統(tǒng)計，并對統(tǒng)計結(jié)果進(jìn)行排序；模塊3（order）：分詞詞頻統(tǒng)計排序前15 的詞進(jìn)行排序；模塊4（set）：根據(jù)各類關(guān)鍵詞篩選結(jié)果，得到關(guān)鍵詞庫；模塊5（classify）：將初始文檔進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理后得到的前15 詞頻作為該文檔的關(guān)鍵詞，將其與關(guān)鍵詞庫進(jìn)行對比，通過文檔關(guān)鍵詞在所劃分的5 個頻率域區(qū)間的關(guān)鍵詞庫匹配率決定文檔的歸屬類別，將文檔劃分至匹配率最高的類別。判斷該關(guān)鍵詞屬于哪個分類，按照文件歸屬，把文件歸類至該目錄下。某個文件可能屬于多個類別，如果沒有對應(yīng)的目錄，則把文件拷貝至其他文件夾。

圖6 自動分類流程 Fig. 6 Flowchart of automatic classification

4 總結(jié)和應(yīng)用探討

目前我國地震應(yīng)急信息是通過各省、市已建立的信息匯總渠道直接上傳至相關(guān)服務(wù)平臺，供指揮部及相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)專家參閱，但大地震發(fā)生后面對的是大量災(zāi)情震情救援及背景信息，僅靠上述傳輸和提取方式不能達(dá)到令人滿意的程度。本文的研究成果可實(shí)現(xiàn)多渠道應(yīng)急信息的自動分類，輔助地震應(yīng)急指揮控制與決策等。

（1）參考以往學(xué)者在地震應(yīng)急信息分類與編號方面的研究，考慮分類信息的服務(wù)實(shí)用性，根據(jù)地震事件發(fā)生的時間軸，將地震應(yīng)急信息分為震前應(yīng)急背景信息、地震應(yīng)急震情災(zāi)情信息和震后應(yīng)急救援信息。

（2）為實(shí)現(xiàn)地震應(yīng)急信息的自動分類，研究采用 “關(guān)鍵詞分類法”，以實(shí)現(xiàn)地震應(yīng)急信息的自動分類，提高信息處理的目標(biāo)性、針對性和有效性。

（3）通過分析，本文對應(yīng)急信息進(jìn)行分類、分詞、詞頻統(tǒng)計，由前15 位關(guān)鍵詞信息統(tǒng)計結(jié)果可知，各不同類別應(yīng)急信息關(guān)鍵詞之間存在較大差異，可見與傳統(tǒng)信息直接上傳法相比，“關(guān)鍵詞分類法”能使信息條理性更強(qiáng)，分析處理時更方便直接。

（4）在大數(shù)據(jù)的背景下，相比于傳統(tǒng)的信息分類方法，實(shí)現(xiàn)地震應(yīng)急信息的自動分類，將大大提高信息利用率，并推動地震應(yīng)急救援相關(guān)技術(shù)走向智能成熟化、自動服務(wù)化。

但對于有效應(yīng)用關(guān)鍵詞分類法實(shí)現(xiàn)應(yīng)急信息的自動分類、降低某個文件可能屬于多個類別的交叉情況，仍存在以下問題：

（1）如何建立關(guān)鍵詞之間的語義關(guān)系和邏輯關(guān)聯(lián)關(guān)系，處理并不斷豐富分類關(guān)系樹，還需對信息自身與信息相互之間更深層次的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行探討，如時態(tài)上或語義上。

（2）對于關(guān)鍵詞重復(fù)和冗余問題，目前只有少數(shù)研究提出了初步解決方案，還需結(jié)合信息自身的屬性、信息之間的差異及用戶對信息的需求，由相關(guān)函數(shù)（如排序函數(shù)）探索建立一個權(quán)衡的標(biāo)準(zhǔn)。