民以食为天,食以安为本。人们对“吃”保持着最严谨的生活态度。随着互联网技术的飞速发展,可以轻松获取海量食品安全相关新闻,但由于信息量过大,很难捕捉到该领域中一些潜在的事理逻辑,难以把握食品安全事件的演化趋势。基于此,本研究尝试引入事理图谱,借助自然语言处理技术,分别从中文分词模型构建、事件抽取、事理图谱的构建这三个方面展开研究,以期构建出面向食品安全大数据的事理图谱,为食品安全事件趋势演化分析奠定基础。本文主要研究内容可概括为以下三个方面:(1)针对一般分词工具在面向食品安全专有领域分词出现的歧义切分问题,一些研究者提出构建专有领域词典的方式,但是没有解决词典中未收录词的识别问题,论文使用基于条件随机场的分词方法,借鉴由字构词的分词思想,以字位置结合词性以及食品安全领域中频繁出现的时间表达式,进行特征组合实验,结果表明,特征冗余会导致分词性能下降,构建的分词模型的准确率能够达到90.5%。(2)针对现有“事件六元组”的事件表示方法过于细化,无法适应事理图谱中的泛化事件表示形式,论文尝试通过短句、词序列和短语三种方式进行事件抽取,结果表明,这三种抽取方式较“事件六元组”更适用于事理图谱中的泛化事件节点表示。(3)结合文本描述事件的顺序,提出采取顺承连接词结合短语的事件抽取方式,构建基于食品安全大数据的顺承事件图谱,以及根据因果关系对准确度要求高的特性,提出采取因果关系规则模板结合短句的事件抽取方式,构建基于食品安全大数据的因果事件图谱。结果表明,本文方法较基线方法在顺承事件上的演化效果更好,在因果事件演化上还有待提高,但实验测评效果也基本接近人工标注的方式。通过本文构建的事理图谱,能够比较准确描绘食品安全事件的演化规律,基本达到无需大量阅读专业资料,就可以智能提取出食品安全专有领域中潜在的行为逻辑,帮助用户理解食品安全事件演化过程这一初始目标。