基于语义角色分析，提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法，为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先，基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作，采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本，并采用关键词提取算法TF-IDF（Term frequency-inverse document frequency，词频-逆文档频率）构建涉恐专有词库，结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析，提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后，利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析，在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析，6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%，对网络空间的涉恐事件监测及预警，维护社会公共安全具有重要现实意义

一、两事件的独立性 先看一个例子: 将一颗均匀骰子连掷两次, 设A={第二次掷出6点}, B={第一次掷出6点}, 显然P(AB)=P(A) 这就是说:已知事件B发生,并不影响 事件A发生的概率,这时称事件A、B独立

一、频率与频率稳定性 频率 设A是一个事件在相同的条件下进 行n次试验,在这n次试验中事件A发生 了m次。则称m为事件A在n次试验中 发生的频数或频次,称m与n的比值m/n 为事件A在n次试验中发生的频率,记 为fn(A)

主要内容 9.1FC的组成 9.1.1AWT 9.1.2 Swing 9.1.3 Drag and Drop 9.1.4 Java 2D 9.1.5 Java Accessibility 9.2应用程序和小程序界面图形化 9.2.1 Swing的根面板 9.2.2小程序的典型例子 9.2.3应用程序的典型例子 9.2.4结合小程序和应用程序的典型例子 9.3AWT的组件布局管理模型 9.3.1基于策略模式的授权模型 9.3.2布局管理器类 9.4AWT的事件处理模型 9.4.1基于观察者模式的授权模型 9.4.2事件源 9.4.3事件类 9.4.4事件监听器 9.4.5创建事件监听器对象

 事件处理程序  事件流  事件对象  事件类型

1.4事件的独立性 事件的独立性 例1已知袋中有5只红球,3只白球.从袋中 有放回地取球两次,每次取1球.设第i次 取得白球为事件A;(i=1,2).求 解

第一节 概述 第二节 突发环境污染事件的危害 第三节 突发环境污染事件的应急准备 第四节 突发环境污染事件的应急处理

1.4事件的独立性 事件的独立性 例1已知袋中有5只红球,3只白球.从袋中有放回地取球两次,每次取1球.设第i次取得白球为事件A;(i=1,2).求

一、事件 必然事件、不可能事件、随机事件 二、概率 随机事件出现的可能性大小 三、频率 对于水文现象，用频率作为概率的近似值

一、大学生突发事件的类型特质 二、大学生突发事件的处置程序 三、大学生突发事件的侵权责任 四、大学生突发事件的治理策略