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社交文本流中隐匿线索的挖掘：非特定事件检测技术的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化时代，社交网络的普及使得信息传播的速度和范围达到了前所未有的程度。据统计，截至2023年，全球社交媒体用户数量已超过40亿，每天产生的数据量高达数万亿字节。社交文本流作为信息传播的重要载体，涵盖了新闻资讯、用户评论、话题讨论等丰富多样的内容，已然成为人们获取信息、表达观点和交流互动的关键渠道。

在舆情监测方面，社交文本流蕴含着公众对各类事件的态度、看法和情绪。及时准确地检测其中的非特定事件，能够帮助相关部门和机构实时掌握舆情动态，提前发现潜在的社会矛盾和问题。以2020年新冠疫情爆发