[發(fā)明專利]網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法、裝置及存儲介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810998132.6 | 申請日: | 2018-08-29 |
| 公開(公告)號: | CN109325165B | 公開(公告)日: | 2023-08-22 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 李溫鍵;盛瑞生;高巍華;張兆軼;苑利慧;陸柏含 | 申請(專利權(quán))人: | 中國平安保險(集團)股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/953 | 分類號: | G06F16/953;G06F16/35;G06F40/284 |
| 代理公司: | 深圳市沃德知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44347 | 代理人: | 高杰;于志光 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)益田路5033*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 網(wǎng)絡(luò) 輿情 分析 方法 裝置 存儲 介質(zhì) | ||
本發(fā)明提供一種網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法,包括:采集與第一預(yù)設(shè)關(guān)鍵詞相關(guān)的輿情文章,對所述輿情文章進行分詞處理;分別將每篇輿情文章對應(yīng)的詞匯集合與多個第二預(yù)設(shè)關(guān)鍵詞進行匹配,為每篇輿情文章標注與第二預(yù)設(shè)關(guān)鍵詞對應(yīng)的第一標簽;計算所述輿情文章的情感得分,判斷所述輿情文章的情感傾向,并標注第二標簽;分別統(tǒng)計每個第一標簽對應(yīng)的輿情文章總數(shù)及負面輿情文章數(shù)量;及,分別計算每個第一標簽對應(yīng)的負面輿情影響力及總輿情影響力,并計算每個第一標簽的輿情健康度。本發(fā)明還提出一種電子裝置及存儲介質(zhì)。利用本發(fā)明,可以提高對輿情的監(jiān)控預(yù)警能力,幫助用戶針對輿情事件進行相應(yīng)決策。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法、電子裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
網(wǎng)絡(luò)輿情是指在網(wǎng)絡(luò)上流行的對社會事件不同看法的網(wǎng)絡(luò)輿論,是社會輿論的一種表現(xiàn)形式。近年來,網(wǎng)絡(luò)輿情對生活秩序和社會穩(wěn)定的影響與日俱增,一些重大的網(wǎng)絡(luò)輿情事件使人們開始認識到網(wǎng)絡(luò)對社會監(jiān)督起到的巨大作用。同時,網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件如果處理不當,極有可能誘發(fā)民眾的不良情緒,引發(fā)群眾的違規(guī)和過激行為,進而對社會穩(wěn)定構(gòu)成威脅。
因此,對于網(wǎng)絡(luò)輿情狀態(tài)的監(jiān)測就變得尤為重要。目前輿情系統(tǒng)大多是通過輿情分析師篩選輿情,然后對系統(tǒng)進行跟蹤,從而對事件在影響力上對其輿情狀態(tài)有一個大致的判斷,但是這種方案存在監(jiān)測媒體源不夠全面的缺陷,且無法直觀地了解到網(wǎng)絡(luò)輿情的輿情狀態(tài),進而導(dǎo)致無法及時準確地進行預(yù)警。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法、電子裝置及計算機可讀存儲介質(zhì),其主要目的在于提高對輿情的監(jiān)控預(yù)警能力。
為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供一種網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法,該方法包括:
通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲從預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)渠道采集與第一預(yù)設(shè)關(guān)鍵詞相關(guān)的輿情文章,對所述輿情文章進行分詞處理,得到每篇輿情文章對應(yīng)的詞匯集合;
分別將每篇輿情文章對應(yīng)的詞匯集合與多個第二預(yù)設(shè)關(guān)鍵詞進行匹配,根據(jù)匹配結(jié)果為每篇輿情文章標注與第二預(yù)設(shè)關(guān)鍵詞對應(yīng)的第一標簽;
根據(jù)預(yù)設(shè)分析規(guī)則,計算所述輿情文章的情感得分,判斷所述輿情文章的情感傾向,并為所述輿情文章標注第二標簽;
根據(jù)所述第一標簽,統(tǒng)計每個第一標簽對應(yīng)的輿情文章的總數(shù),根據(jù)所述第二標簽,統(tǒng)計每個第一標簽對應(yīng)負面輿情文章的數(shù)量;及
分別計算每個第一標簽對應(yīng)的負面輿情影響力及總輿情影響力,并計算每個第一標簽的輿情健康度。
此外,為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供一種電子裝置,該裝置包括存儲器、處理器,所述存儲器上存儲有可在所述處理器上運行的網(wǎng)絡(luò)輿情分析程序,該程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法的任意步驟。
此外,為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì),所述計算機可讀存儲介質(zhì)上存儲有網(wǎng)絡(luò)輿情分析程序,該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法的任意步驟。
相較于現(xiàn)有技術(shù),本發(fā)明提出的網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法、電子裝置及計算機可讀存儲介質(zhì),對采集的輿情文章進行聚類分析,構(gòu)建觀點主題,實現(xiàn)了對輿情文章的高度概括;利用情感評分模型計算概括得到的觀點主題的情感得分,確定輿情文章的情感傾向,提高了對輿情文章的情感分析準確率;利用第一標簽對采集的輿情文章進行分類,分別計算每個第一標簽的負面輿情影響力及總輿情影響力,確定每個第一標簽對應(yīng)的輿情健康度,直觀地展示了當前每個第一標簽對應(yīng)的輿情狀況;通過輿情文章的分布信息生成每個第一標簽對應(yīng)的輿情分布圖,通過輿情文章的傳播路徑確定每個第一標簽對應(yīng)的中心媒體,并基于輿情健康度較低的第一標簽生成預(yù)警信息,提高了對輿情的監(jiān)控預(yù)警能力。
附圖說明
圖1為本發(fā)明電子裝置較佳實施例的示意圖;
圖2為圖1中網(wǎng)絡(luò)輿情分析程序的程序模塊示意圖;
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