突發事件的語義模型及其建構

桑 勇

（1.華中師范大學語言與語言教育研究中心，湖北武漢 430079；2.天津外國語大學，天津 300204）

引言

進入21 世紀以來，語言學研究最大的轉向和特色，是從人際交互進入人機交互。在網絡和信息技術高速發展的背景下，人們工作、學習、生活，特別是國家和社會的管理，都融入了智能化和信息化的理念。這種變化，極大促進了語言研究的深化，可以說語言信息化處理和人工智能方向，是語言研究與時俱進、服務社會、服務現代化的集中表現。自然語言處理（NLP）是語言智能化研究的重要方面。傳統的語言研究重視字、詞、句的形式和意義，面向智能化的語言研究不僅要關注字、詞、句，還要解決特定信息的挖掘和提取問題。

如果說，傳統紙媒向人們傳遞了事件的內容、媒體的觀點等基本信息，而智能化的網絡媒體向人們傳遞的除了以上基本信息外，還包括一些隱藏信息，例如，事件產生的動因、處置效果的評價、不同利益主體的訴求、發展趨向的預測等。現代計算技術獲取這些信息的前提條件之一是對言語所表達的特定事件進行結構化處理和模型化建構，從而建立起連接言語信息和計算技術的橋梁。突發事件的語義模型建構就是此類研究。

“人類社會已進入了各類突發事件發生概率更高、破壞力更大、影響力更強的全球風險社會階段”。①郭春俠、徐青梅、儲節旺：《大數據時代突發事件應急管理情報分析人才培養初探》，《圖書情報工作》2019 年第4 期。2004 年5 月，國務院辦公廳印發《省（區、市）人民政府突發公共事件總體應急預案框架指南》；2006年，國務院頒布了《關于全面加強應急管理工作的意見》；2007年《中華人民共和國突發事件應對法》出臺；2018年4月，中國政府在原有應急管理體系基礎上，組建應急管理部。突發事件的處理對社會穩定、發展有非常重大的意義。在以自媒體為特征的、多種信息載體高度發達的今天，面對浩如煙海的信息，如何能讓機器準確、迅速地識別并提取出突發事件及相關信息，如何快速生成滿足要求的突發事件新聞文本，這對國家、政府各部門以及與突發事件相關的利益主體尤為重要。面向突發事件新聞的語義模型建構則是解決此類問題的必要手段。

一、面向自然語言處理的突發事件研究

（一）事件視角的自然語言處理

NLP（自然語言處理）的最終目標應該是使機器獲得與人同等的語言智能。在很長一段時間里，基于規則和基于統計的兩種方法是NLP研究的方向。目前，深度學習、增強學習等機器學習方法在高性能的系統中運作，給NLP 的研究和技術都帶來了巨大的進步。一些學者認為，計算能力的提高、大規模網絡文本的累積、機器學習的進步以及對自然語言結構的深入理解是促使自然語言處理進步的主要因素。①參見王飛：《新技術驅動的自然語言處理進展》，《武漢大學學報》2018年第8期。在上述諸要素中，對自然語言結構及相關規律的挖掘和認識是至關重要的，因為，自然語言是NLP 的直接操作對象。并且，促成NLP 進步的其他因素都有可能依賴于硬件的改進和算法的升級而進步，自然語言的相關規律和知識只能通過面向語言事實和語言本體進行深度挖掘才能獲得。

當前，事件研究給語言研究帶來了新的方向，發現了語言交際的新的規律，給語言研究提供了新的方法。②參見崔希亮：《事件分析的八種對立》，《世界漢語教學》2018年第2期。事件即發生，任何變化、發生都可稱之為事件。從哲學角度講，一切事物都處于變化之中，所以，這個世界就是由各種事件構成的。用語言來表達世界上的各種信息，就是用語言來指稱各種事件的過程。

自然語言處理的研究引入了事件思維，揭示自然語言傳遞信息的內部規律，提高NLP的水平和效率。邱奇志等從Web 抽取突發事件屬性，利用詞表對事件進行分類，采用文體特征進行時間、事件摘要的抽取，采用文體和詞表進行地點、傷亡情況和經濟損失屬性的抽取，實驗結果良好，可以滿足應急管理需求。③參見邱奇志、周三三、劉長發、陳 暉：《基于文體和詞表的突發事件信息抽取研究》，《中文信息學報》2018 年第9期。朱文躍等利用事件本體知識對“恐怖襲擊事件”進行建模。④參見朱文躍、劉宗田：《基于事件本體的突發事件領域知識建模》，《計算機工程與應用》2018年第21期。李東昊等利用突發詞檢索的方式，針對有影響力的重點博文，建構了突發事件檢測框架。⑤參見李東昊、楊文忠、仲麗君、張志豪、王雪穎：《基于重點博文的突發事件檢測方法》，《計算機工程與應用》2019年第8期。張大強從篇章動力角度闡釋了突發事件新聞的構成要素。⑥參見張大強：《篇章的事件要素推進及信息驅動的句式選擇》，《遼寧大學學報(哲學社會科學版)》2020年第2期。

（二）模型建構

“在哲學領域，模型被看作具有認識論意義的，作為反映事物本質的，連接感性和理性的認知方式。”⑦王前：《模型的認識論意義》，《哲學研究》2013年第5期。齊磊磊指出，現象、模型與定律是科學研究的三駕馬車，模型起到橋梁的作用。⑧參見齊磊磊：《現象、模型與定律》，《科學技術哲學研究》2016年第2 期。魏屹東認為，在科學研究中，模型起到中介作用，是科學認知的表征方式。⑨參見魏屹東：《論科學模型的哲學問題》，《山西大學學報（哲學社會科學版）》2017年第3期。從這些觀點中不難看出，模型是一種認知思維方式，是居于事物感性的表象和理性的規律之間的橋梁。那么，模型就可被看作一種結構化的方式，即把紛繁復雜的客觀對象轉變為邏輯清晰、有條理的、形式化的表征，以便于認識客觀對象，并進一步處理客觀對象。自然語言處理的模型建構就是具有結構化意義的模型建構。對媒體中的某類語料進行處理，使其傳遞的信息形式化、結構化，在此基礎上依托算法得出有規律和有價值的內部信息。

Thomson 把科學文獻中的模型分為五種，分別是真之制造地圖、真之制造結構、數學模型、命題模型、物理模型。①Thomson，M．Jones，“Models and the semantic view”，Philosophy of science，No.73 (2006),pp.524－535．本研究的突發事件新聞語義模型的類型兼顧對象和功能，即針對突發事件新聞語義建構模型，為篇章語義生成提供框架，為信息抽取進行標注。

關于突發事件模型研究，學者們亦有較多關注。蔣勛等針對突發事件預警與應急聯動，梳理了影響應急決策的四個知識層次，建構了輸入、狀態、演化三個知識模型，為精準處置突發事件提供了知識支持。②參見蔣勛、徐緒堪、唐明偉、蘇新寧：《適應突發事件演化的知識表示模型研究》，《情報理論與實踐》2016年第3期。龔花萍等分析政府、公民、媒體與突發事件之間的關系，建構了一個以數據為核心，跨部門的多信息系統協同架構模型。③參見龔花萍、陳鑫、高洪新：《突發事件預警及決策多信息系統的協同架構模型研究》，《情報科學》2016年第12期。鞏前勝在“情景—應對”的模式背景下，基于貝葉斯網絡建構了突發事件的情景推演模型，分析事件演化各個環節的共現概率，從而得出具體某類事件中造成損失的環節的概率，為應急決策提供支持。④參見鞏前勝：《基于動態貝葉斯網絡的突發事件情景推演模型研究》，《西安石油大學學報（自然科學版）》2018年第2期。劉小洋等針對輿情演化建構了突發公共事件傳播動力學模型，為輿情演化和監測提供了依據。⑤參見劉小洋：《基于突發公共事件的信息傳播動力學模型與輿情演化研究》，《計算機科學》2019年第5期。吳新杰針對地鐵站的突發事件，模擬人群恐慌行為演化過程，建構P-SIR 情緒感染模型，并分析了設備干預和管理員干預所帶來的影響。⑥參見吳新杰、王維莉、胡志華：《突發事件下人群恐慌情緒感染模型與干預方法》，《計算機工程與應用》2019年第5期。

從已有的突發事件模型研究來看，學者們主要關注突發事件應急預警、處理決策、態勢預測、信息傳播、情緒感染等方面，其研究的目標是針對事件處理的，研究的模型建構基礎主要是來源于各個部門的數據。由于語料結構化的程度和對象不同，上述研究對媒體上真實的自然語料關注也較少。

（三）新聞自動寫作

周建設提出了“語言智能表達目標”，初步形成了語言自動生成的理念。⑦參見周建設：《面向語言處理的計算與認知取向》，《中國社會科學》2012年第9期。周建設等提出利用大數據構建漢語表達智能模型及相應的數據資源庫，形成了比較完備的理論設想。⑧參見周建設、彭琰、張躍：《基于大數據的漢語表達智能模型及其理論基礎》，《首都師范大學學報（社會科學版）》2014年第5期。

關于自動寫作的應用研究，當前主要的研究趨勢是以媒體上已有的信息為信息源，根據不同主體的關注點，利用算法抽取已有信息，或檢測可自動生成的實時信息，重新對這些信息進行組合。其研究對象主要集中在財經、體育等領域。陳玉敬等基于比分差函數性質的數據分片算法和數據合成算法研究NBA 賽事的自動寫作。⑨參見陳玉敬、呂學強、周建設、李寧：《NBA 賽事新聞的自動寫作研究》，《北京大學學報（自然科學版）》2017 年第2期。美聯社和騰訊財經都開發了財經領域的自動寫作機器人。⑩參見中國新聞網：美聯社用機器替代記者寫新聞 媒體步入自動化，http://www.chinanews.com/gj/2014/07-04/6349217.shtml，2021年7月1日訪問。?參見中共中央網絡安全和信息化委員會辦公室官網：騰訊財經開發自動化新聞寫作機器人，http://www.cac.gov.cn/2015-09/11/c_1116532821.htm，2021年6月1日最后訪問。《洛杉磯時報》2014年曾經用機器人“Quakebot”生成了一篇關于地震的報道。

當前自動寫作應用研究的主要方式是對已有的信息利用相應的算法和工具模型進行重新組合，或者提取可自動監測的新信息（股票、財務報表、賽事比分等），而對于需要人工采集的新信息缺少關注，例如突發事件的相關信息。盡管2014 年《洛杉磯時報》的機器人生成了一篇關于地震的報道，其信息來源也是美國地質調查局的預警報告，該新聞只有關于地震發生時間、地點、強度的信息，沒有損失、處置等相關信息。

（四）本文的研究

本文以新聞語體的突發事件為具體的模型化對象，建構NLP中的突發事件新聞的篇章語義模型；根據客觀突發事件的實際情況和新聞表達的信息要求，結合語言特征，對突發事件新聞進行篇章層面的結構化和模型建構，以服務于突發事件新聞生成和信息抽取。本模型構建所針對的信息源是人工采集自事故現場的第一手信息，生成的新聞具有時效性、準確性和完整性。

此外，本研究構建的模型充分揭示模型的各個環節的聯結機理，這為進一步的大數據分析、得出有價值的結論和數據提供了語料結構化的基礎。

二、突發事件語義模型建構

突發事件，“是指突然發生，造成或者可能造成嚴重社會危害，需要采取應急處置措施予以應對的自然災害、事故災難、公共衛生事件和社會安全事件。”①《中華人民共和國突發事件應對法》，2007年8月。

根據這一定義，突發事件包含三個要素：原發事件、社會危害、緊急處置。原發事件是指突然發生的事件本身，這是突發事件的核心要素，接下來的一系列事件都是由它引起的；社會危害是指原發事件發生所造成的社會危害，或者可能造成的社會危害（威脅）；緊急處置是指對原發事件本身及其帶來的危害和威脅進行應急處置，盡力把危害和威脅降低到最小的行為。

（一）現實中的因果事件鏈

在現實中，突發事件是以原發事件為起始點，處理結果為終點的一系列因果事件鏈。原發事件發生導致出現次生事件，因為原發事件和次生事件出現，相關主體對原發事件和次生事件進行處理，處理會帶來一定的結果。如圖1：

圖1 突發事件因果鏈條

圖1 所示的現實因果事件鏈只是一個要素齊備的理想模型，在突發事件實際發生過程中，可能出現某些要素的缺失。例如，當原發事件剛一發生，相關主體就實施了處置事件，次生事件根本沒有發生；或者原發事件具有瞬時性（地震、海嘯等），來不及對原發事件進行處置。

（二）突發事件語義模型

1.語義模型的主干環節

在新聞報道中，突發事件在客觀世界所展現的因果事件鏈會如實呈現出來，但并不一定完全是按照圖1的模式，一個要素接著一個要素的出現。因為言語表達有其自身的特點，“傳息結構”②參見蕭國政：《現代漢語語法問題研究》，武漢：華中師范大學出版社，1994年，第114頁。的要求、報道者在報道突發事件時所掌握信息的多少以及突發事件所處的階段等等，這些因素使突發事件的言語表達與現實中突發事件的因果鏈條并不呈現一一對應的關系。請看下列語例：

①記者從云南普洱市景谷縣委宣傳部獲悉，6月20日清晨，景谷縣部分鄉（鎮）出現強降雨，造成縣城低洼地段內澇。10點40左右，鳳山鎮平寨村那肖田村民小組發生泥石流災害。目前，已緊急轉移97 人，其中被困22 人已全部安全轉移，未造成人員傷亡。（云南網訊記者熊強）

在例①中，原發事件是“強降雨”，次生事件是“內澇”“泥石流”“被困22 人”，沒有原發處置事件，次生處置事件是“轉移”，處置結果是“未造成人員傷亡”。

②22日凌晨1時許，天河東路附近一住宅樓5樓某房起火。民警迅速到場處置，緊急疏散居民，并協助消防人員滅火。“120”醫務人員及時到場救治傷員。2 時許，現場火情被撲滅。（廣州天河警方10月22日通報）

在例②中，原發事件是“起火”，次生事件有人受傷，但并未直接以次生事件的形式敘述，而是在處置事件中的“救治傷員”中隱含的。有三個處置事件，分別是“疏散居民”“滅火”和“救治傷員”。結果事件是“火情被撲滅”。

在以上兩例中，新聞中的突發事件如實地反映了客觀世界的因果事件鏈，但其要素并未與圖1的理想模型一一對應。這是因為，盡管在現實世界突發事件的每一環節都是按因果鏈條在時間上延展開來的，但是，每個環節對整個突發事件鏈的作用是不均衡的，不同的信息獲取主體對每個環節的關注度也是不均衡的，不同類型的突發事件其內部各個環節的聯系也不同。一般來說，原發事件是必有要素，是突發事件的起點。自然災害類的原發事件一定有次生事件，交通事故類的原發事件可能沒有次生事件。閱讀新聞的人們主要關注突發事件造成的危害和存在的威脅，應急處理部門主要關注如何最大限度降低危害，突發事件評估部門主要關注事件的原因、造成的損失。總之，新聞中的突發事件表達既要符合事件的客觀情況，又要考慮到閱讀主體的需求，同時要兼顧言語信息傳遞的結構要求。結合突發事件的現實因果事件鏈特征，考慮到突發事件言語表達的要求，新聞報道中的突發事件語義模型可概括為三部分：突發事件、處置事件、結果事件。如圖2所示：

圖2 突發事件語義模型

突發事件，是指原發事件和一系列的次生事件，如例①中的“強降雨”“內澇”“泥石流”“被困22人”，例②中的“起火”。處置事件是指對原發事件或次生事件進行的原發處置或次生處置，如例①中的“轉移”，例②中的“疏散居民”“滅火”和“救治傷員”。結果事件是指處置后所呈現的結果，如例①中的“未造成人員傷亡”，例②中的“火情被撲滅”。這三類事件是廣義的因果關系，因為突發事件的發生，所以有處置事件出現，而處置事件的出現又會帶來一定的結果。

2.主干環節的內部結構

（1）突發事件（T）的內部結構

突發事件（T）內部包括原發事件和次生事件，原發事件是必有要素，次生事件是非必有要素；而且，次生事件的數目是不確定的，次生事件的來源也是不確定的。具體有如下幾種情況：

a.只有原發事件，無次生事件。例如：

③日本大阪周一（18 日）早上發生5.9 級地震，震中位于大阪府北部（北緯34.8 度，東經135.6度），震中深度約10公里。暫時未有傷亡報告，日本官方暫時沒有發出海嘯警報。（海外網2018-6-18 孫蒙）

在例③中，“地震”是原發事件，由于某種原因（可能是信息掌握不全，可能是確實沒有次生事件發生），在新聞報道中并未出現次生事件。

b. 一個原發事件，多個次生事件。這里分兩種情況，一種是多個次生事件都是由原發事件引起的；另一種是存在多個次生事件，有的是由原發事件引起的，有的是由次生事件再引起的次生事件。例①中的突發事件屬于第一種情況，“強降雨”導致“泥石流”，“強降雨”還導致了“內澇”。下文例④屬于第二種情況，“連日暴雨”導致“山體滑坡”，“山體滑坡”導致“道路中斷”。

④4 月19 日早晨6 時許，湖南省婁底市婁新高速公路由東往西方向47 公里處漣源市石馬山鎮地段，因連日暴雨發生大面積山體滑坡，導致漣源市石馬山鎮至楊市鎮道路中斷6小時，幸無人員傷亡，到中午12時許實行一條車道通車。（騰訊網2013-4-20）

（2）處置事件（C）的內部結構

處置事件（C）包括原發處置和次生處置，主要有三種情況：

a.原發處置和次生處置同時出現

⑤28 日，上海浦北路近桂林西街附近1 名男子持菜刀砍傷3 名男童及1 名女性家長。2名受傷男童經搶救無效死亡，另1 名受傷男童和女性家長無生命危險。犯罪嫌疑人黃某被當場抓獲，經初步調查，犯罪嫌疑人黃某（男，29歲），無業，今年6月初來滬，其交代因生活無著產生報復社會念頭，進而行兇。案件正在偵查。①示例中，___代表突發事件，___代表處置事件，___ 代表結果事件。（騰訊網2018-6-28）

在例⑤中，原發事件是“持菜刀砍”，原發處置是“黃某被當場抓獲”，次生事件是“傷3 名男童及1名女性家長”，次生處置是“搶救”。

b.只有原發處置

⑥2018 年5 月14 日，四川航空公司3U8633 航班執行重慶—拉薩航班任務，在成都區域巡航階段，駕駛艙右座前風擋玻璃破裂脫落，機組實施緊急下降。在民航各保障單位密切配合下，機組正確處置，飛機于07:46 分安全備降成都雙流機場，所有乘客平安落地，有序下機并得到妥善安排。備降期間右座副駕駛面部劃傷腰部扭傷，一名乘務員在下降過程中受輕傷。川航已協助旅客安排后續出行，相關后續保障有序開展。（騰訊網2018-5-14）

在例⑥中，原發事件是“前風擋玻璃破裂脫落”，原發處置是“緊急下降”。因為這個原發事件得到及時有效的處置，所以未導致次生事件，也就不存在次生處置。只有原發處置的突發事件是得到有效控制和正確處置的突發事件，沒有造成重大損失。

c.只有次生處置

⑦2018 年9月16日22時41分，雄縣雄白路高速引線發生一起交通事故，一輛天津牌照貨車與一輛轎車相撞，轎車駕駛人當場死亡，車上7名乘客受傷。截至17日凌晨4時，7名傷者經全力搶救無效先后死亡。（騰訊網2018-9-18）

在例⑦中，原發事件是“相撞”，次生事件是“死亡”和“受傷”，次生處置是“搶救”。因為原發事件“相撞”是瞬間發生并結束的，無法進行原發處置，故該事件只有次生處置。可以說，瞬間發生并結束的原發事件都只有次生處置，因為在時間上不允許實施原發處置，如地震、爆炸、交通事故等。

（3）結果事件（J）的內部結構

由于處置是針對原發事件和次生事件的處置，所以，理論上講，處置產生的結果事件就有兩種：原發處置結果和次生處置結果。原發處置結果情況可以評估次生事件災害的危險性和發生概率。次生處置結果可以評估突發事件損失情況及處置能力。結果事件內部結構有以下四種情況：

a.原發處置結果和次生處置結果都出現

⑧中新網深圳9 月21 日電（記者 鄭小紅）9 月20 日晚23 時許，深圳龍崗區龍崗街道龍東社區舞王俱樂部發生一起特大火災事故，經龍崗區消防部門全力撲救，火災很快被撲滅。據初步統計，截至9月21日凌晨3：30，事故共造成43人死亡，住院51人。

在例⑧中，原發事件是“發生……火災”，原發處置是“撲救”，原發處置結果是“撲滅”。次生事件是“43人死亡”以及隱含的“受傷”，次生事件處置結果是“住院51人”。

值得注意的是，有時處置本身就是處置結果，如例①中，“緊急轉移97 人”“被困22 人全部安全轉移”，這既是對次生事件“泥石流”造成的威脅的處置，也是處置結果。

b.只出現原發處置結果

⑨今晨，由重慶飛往拉薩的川航3U8633 航班在飛行途中遭遇事故。在進入青藏高原上空時，飛機駕駛艙右座前風擋玻璃破裂脫落，機組實施緊急下降，于7時46分安全備降成都雙流機場。（搜狐網2018-5-14）

例⑨中，原發事件“風擋玻璃破裂脫落”，原發處置“緊急下降”，原發處置結果“安全備降成都雙流機場”。這種只有原發事件處置結果的報道并不是很多，因為大部分突發事件都會帶來次生事件，相關主體會對次生事件進行處理，從而產生相應的次生處置結果。次生處置結果未出現主要有兩種原因：一是原發事件發生后就被緊急處置，未引起次生事件；二是新聞報道時次生事件正在處置，次生處置結果尚未出現。

c.只出現次生處置結果

在例①中，次生處置是“緊急轉移97 人”“被困22 人全部安全轉移”，處置結果是“未造成人員傷亡”。由于原發事件“強降雨”是一種自然現象，無法對其進行有效處置。

d.結果事件未出現

新聞報道的時效性要求在事件發生后第一時間進行報道，而一些事件發生后，或者尚未進行處置，或者處置正在進行，所以新聞報道中會有結果事件未出現的情況。如例⑩：

⑩5 號16 時10 分，本溪龍新礦業有限公司一鐵礦建設措施井施工現場，炸藥在往井下吊運時發生爆炸，當場造成11 人死亡，9 人受傷，并造成井下25 人被困。（中央廣播電視總臺記者田彤、張靜、徐志強、楊雪）

三、模型環節間的事件關系及模型建構的作用

（一）模型環節間的事件關系

1.主干鏈條之間的關系

綜合前面兩節的論述，可以建構出圖3這個模型。主干鏈條間是廣義的因果關系，其中突發事件（T）與處置事件（C）是負目的關系，即為了應對突發事件（T）或其帶來的威脅、災害，而實施處置事件（C）。處置事件（C）與結果事件（J）是因果關系，處置事件（C）的實施自然帶來結果事件（J）的出現。在圖3中，只有加下劃線的要素是必有要素，其他要素有可能在一定條件下不出現。

圖3 突發事件模型的內部關系

2.內部結構鏈之間的關系

原發事件與次生事件是因果關系，并且這種因果都是消極意義的、不希望發生的，所以，在敘述中常使用“導致、造成、致使”等詞語。在言語層面，次生事件可能出現，也可能不出現。言語層面次生事件未出現并不代表在實際場景中次生事件未發生，一種可能性是次生事件是人們通過百科知識可以獲取的，不需要贅述，此時，次生處置會蘊含著次生事件。如例②，原發事件是“住宅樓5 樓某房起火”，在實際場景中，一定有“居民受到火災威脅”“可能有人受傷”的次生事件。信息接收者可以通過百科知識獲取這樣的信息，所以，在例②中并未直接敘述，而是通過處置事件“緊急疏散居民”“到場救治傷員”蘊含次生事件信息。

原發處置與次生處置是加合關系，二者共同構成處置事件（C）。但次生處置不是必有要素，當原發事件發生，相關主體進行緊急有效地原發處置，這就遏制了次生事件的發生，也就不需要進行次生處置了，如例⑥⑨。

原發結果與次生結果是加合關系，二者共同構成結果事件（J）。但原發結果和次生結果都不是必有要素，當新聞報道時，處置正在進行，所以不會有結果事件出現；有時只有原發事件，沒有次生事件，也就沒有相應的次生結果。

（二）模型建構的作用

本模型的建構可以為突發事件文本生成提供模板，為自然語言處理的語料標注工作提供標注框架。基于本模型的突發事件觸發詞及觸發結構，比傳統的觸發詞更能體現突發事件內部的因果關系，可以為有關部門處理突發事件提供更有價值的信息。

1.突發事件新聞寫作模板

根據信息傳遞的規律和要求，突發事件新聞的行文遵循著一定模式。突發事件有不同的類型，但其新聞報道可以有相同的模板原型。具體到詞匯、句式以及篇章架構的選擇都可以有固定的模式和工具庫。例如，表因果關系的，致使、導致、以致、致；表信息來源的，據悉、據稱、據……報道、……顯示、……說；表事件發生和結果的，“……發生……事故，致……死……傷”等。這些言語中的詞匯、句式的具體表現構成了模型框架的內部材料，服務于突發事件新聞寫作，輔以相應的算法可以生成新聞輔助寫作軟件。

2.預估突發事件的威脅和危害

對具體突發事件的原發事件和次生事件進行大數據統計和分析，就能預估原發事件發生后可能存在的威脅和危害，從而采取相應的預防措施。具體統計數據包括原發事件類型，次生事件類型，二者共現頻率等。以火災為例，原發事件是“火災”，次生事件可能包括“道路阻斷”“房屋燒毀”“人員傷亡”等。對這些事件的相關結構要素進行統計，就可以預估火災發生后，可能造成最大威脅和最大危害的事件有哪些。

3.指導事件處置主體進行有效處置

對處置事件和結果事件進行大數據統計和分析，找出同一類型事件中所造成危害結果最小的事件處置方法，就可以得出處置相應突發事件的最佳措施，從而為相關部門在應對突發事件時采取何種處置措施提供有效依據。此外，有效的原發處置能夠降低次生事件發生的概率，分析原發處置對減少災害有決定性的意義。

4.預警突發事件的發生

原發事件的結構要素中包含事件發生的原因，對該原因進行大數據統計和分析，可以得出突發事件發生的概率，預估生產生活中的潛在危險因素，及時進行突發事件預警。

結論

突發事件是社會關注度較高的一個熱點。突發事件語義模型是一個廣義的三環節因果鏈條，每個環節內部有其相應要素，這些要素及其相互關系構成了一個完整的內部結構鏈條。篇章層面的原因、突發、結果、處置等要素及內部言語材料為文本生成提供模型支撐。以突發事件語義模型為基本框架對突發事件語料進行結構化標注，可以得出突發事件各環節的觸發詞和相應的結構要素。對這些觸發詞以及結構要素進行分析，可以在預估突發事件的威脅和危害、指導事件處置主體進行有效處置、預警突發事件的發生等方面為突發事件的處理提供相關支持。