| 术语 | 别名 | 分类 | 来源 | 频次 | 文档数 | IDF | 权重 | 语料例句 |
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新闻发布问答子语料库
数据来源：国务院联防联控机制新闻发布会记者问答实录（1438 条），支持主题筛选与关键词检索。
术语关键词表技术生成
选择数据源并设置生成方式，系统自动抽取专业术语关键词并生成可导出的术语关键词表。技术路线：专家策展术语词典（规则匹配）＋ 语料库 TF-IDF 统计加权 ＋ 大模型（DeepSeek）语义增强。
配置左侧参数后点击"生成术语关键词表"。
示例：选择"演练案例 → 某小区生活用水污染群体腹泻事件"，可快速得到该事件应关注的疾控术语关键词表。
疾控领域术语词典
词典由"专家策展术语 + 语料涌现术语"两部分构成，是术语关键词表生成的核心资源。权重为语料库 TF-IDF 综合度量。
媒体应对演练案例
来自山西省疾病预防控制局媒体应对演练模拟资料汇编，每个案例均可一键生成应对术语关键词表。
舆情回应口径库
按舆情发展阶段（潜伏期/爆发期/持续期/衰退期）组织的回应口径类别、沟通目标、策略原则与热点问题。
沟通目标
策略原则
热点问题
关于系统
系统定位
本系统是国家社科基金重点课题"突发公共事件舆论引导的机制、路径与方法"的预期成果之一："突发公共事件信息发布术语关键词表技术生成系统（以突发公共卫生事件为例）"。
系统以国务院联防联控机制新闻发布会问答实录构建信息发布语料库，融合专家策展术语词典、规则匹配、语料库 TF-IDF 统计加权与大语言模型语义增强等技术，快速生成规范的专业术语关键词表，为新闻发布问答口径参考、信息发布与舆情引导提供工具化支撑。
技术路线
① 语料构建联防联控新闻发布会问答实录 → 结构化语料库
② 术语策展专家标注五大类疾控领域术语及别名
③ 统计建模分词算法 + 词频算法 / 文档频次 / TF-IDF 权重
④ 规则抽取最长匹配抽取 + 语料子集主题词加权
⑤ AI 增强DeepSeek 大模型结构化生成与释义
⑥ 成果输出分类术语关键词表 → Excel / Word / JSON 导出
数据来源与版权说明
- 语料库：国务院联防联控机制涉疫新闻发布会记者提问与回答文本（1438 条），仅用于教学与学术研究。
- 案例库：山西省疾病预防控制局媒体应对演练模拟资料汇编（8 个模拟案例）。
- 口径库：突发公共事件舆情回应口径库表。
构建方法
术语词典以公共卫生与疾控领域权威文献、教科书及官方发布会口径为基础进行人工策展（五大类 190 余个规范术语及别名），并通过语料统计挖掘涌现高频领域词，最终构成 330+ 词条的综合术语资源。
开发与技术支持
- 开发者：SuperXLab
- 技术架构：Node.js + Express 服务端、原生 HTML/CSS/JS 前端、Python 数据构建管线、DeepSeek 大模型 AI 增强
- 版本：V1.0（2026 年 8 月）