根据下面的文字仿写多模态事理图谱构建的研究内容面向社交媒体上用户发表、互动的数据信息本项目从海量、复杂的信息中将碎片化的事件信息整合成结构化的知识帮助民众理解和发现数据背后的核心内容。利用数据清洗、加权的TextRank算法等方法开展事件核心内容提取的研究进行探索事件相关热点关键词的分析通过研究事件相关性、故事线生成算法构建故事脉络分析热点事件演化进程做到能够进行溯源、引导和干预研究民众讨论主题探

本研究旨在构建多模态事理图谱，针对社交媒体上用户发表、互动的数据信息进行分析。通过数据清洗、加权的TextRank算法等方法，提取事件的核心内容，并分析事件相关热点关键词，构建故事脉络，分析热点事件演化进程，做到能够进行溯源、引导和干预。同时，本研究还将探察民众关注焦点和情感倾向性，感知公众态度，并通过LDA算法为估测事件进一步发展趋势提供数据/技术支持。当发现事态可能引发公共事件、社会危机或国家安全问题时、讨论话题涉及到了敏感信息，人权攻击，导向性的内容时、情感导向两极化严重时，本研究将及时进行舆情预警，以维护社会稳定和公共安全。