[發明專利]輿情事件數據發現的方法、終端設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201711224272.X
• 申請日: 2017-11-29
• 公開（公告）號: CN108009229A
• 公開（公告）日: 2018-05-08
• 發明（設計）人: 賴太平;段思欣;欒江霞;俞碧洪;黃欽泉;章正道;許劍鋒
• 申請（專利權）人: 廈門市美亞柏科信息股份有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F17/27
• 代理公司: 廈門市精誠新創知識產權代理有限公司 35218
• 代理人: 何家富

1.一種基于RDF知識庫的輿情事件數據發現的方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1：RDF實體庫構建：根據描述輿情事件的要素，構建至少包括人物、地點和組織的多個實體(即要素)的多維度的RDF實體庫，進入S2步驟；

S2：將網絡文本數據處理成結構化的文本數據：依據S1中構建的RDF實體庫，從各個維度對需要進行輿情事件數據發現的網絡文本數據，使用隱馬爾科夫模型對網絡文本數據中命中的實體進行判斷，獲得包含有該網絡文本數據在各個維度中命中的實體及其相關信息的結構化的文本數據，進入S3步驟；

S3：輿情事件數據發現：根據用戶輸入的輿情事件條件，對S2中獲得的結構化的文本數據進行輿情事件條件匹配，并將匹配到的結構化的文本數據，作為相關的輿情事件數據，進入S4步驟；

S4：將相關的輿情事件數據，返回給用戶。

2.如權利要求1所述的基于RDF知識庫的輿情事件數據發現的方法，其特征在于：S1中，使用概念模型建模工具Ontology來定義和描述RDF實體庫中的實體的概念和概念之間的關系。

3.如權利要求1所述的基于RDF知識庫的輿情事件數據發現的方法，其特征在于：S2中，使用隱馬爾科夫模型對網絡文本數據中命中的實體進行判斷，具體為：計算網絡文本數據中出現的RDF實體庫中各個維度的實體及其相關信息的概率，并根據概率的大小對各個維度的實體進行排序，并與相應的文本數據進行關聯。

4.如權利要求1所述的基于RDF知識庫的輿情事件數據發現的方法，其特征在于：S3中，還包括，根據匹配到的結構化的文本數據，獲得相對應的網絡文本數據，作為相關的輿情事件數據。

5.一種基于RDF知識庫的輿情事件數據發現的終端設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1-4所述方法的步驟。

6.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-4所述方法的步驟。