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[發(fā)明專利]一種輿情監(jiān)測的方法、裝置及系統(tǒng)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201911404334.4 申請日: 2019-12-30
公開(公告)號: CN111160019B 公開(公告)日: 2023-08-15
發(fā)明(設計)人: 董浩俊;胡坤;房啟麾;趙文奇 申請(專利權)人: 中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信集團有限公司;聯(lián)通系統(tǒng)集成有限公司;聯(lián)通(黑龍江)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有限公司
主分類號: G06F40/279 分類號: G06F40/279;G06F40/169;G06F16/35
代理公司: 北京同立鈞成知識產(chǎn)權代理有限公司 11205 代理人: 張寧;劉芳
地址: 100033 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 輿情 監(jiān)測 方法 裝置 系統(tǒng)
【權利要求書】:

1.一種輿情監(jiān)測的方法,其特征在于,包括:

獲取多個原始輿情信息;

對所述原始輿情信息進行去標簽、清洗處理,得到輿情處理信息;

將所述輿情處理信息進行緩存,通過文本分析進行識別標注,得到與所述原始輿情信息對應的標注輿情信息;

所述通過文本分析進行識別標注,得到與所述原始輿情信息對應的標注輿情信息包括:對輿情處理信息進行分詞,將分詞后的輿情處理信息在地域詞典中進行匹配,若匹配成功則對所述輿情處理信息進行地域標注,得到地域輿情處理信息;根據(jù)所述地域輿情處理信息出現(xiàn)的位置以及頻次,獲得所述地域輿情處理信息對應的評分;根據(jù)所述評分的大小依次進行排序,并將最高評分對應的所述地域輿情處理信息進行地域標注,得到與原始輿情信息對應的標注輿情信息;所述地域詞典通過獲取地域詞匯,并將所述地域詞匯整理構建獲得;

獲取輿情處理信息中的摘要文本信息,提取、標注所述摘要文本信息中的轉折句,得到與所述原始輿情信息對應的標注輿情信息;

對所述摘要文本信息中每個摘要語句求取相似性;

獲取最高相似性對應的摘要語句并刪除,得到保留摘要語句并進行標注,得到與所述原始輿情信息對應的標注輿情信息;

其中,所述對所述摘要文本信息中每個摘要語句求取相似性包括:采用關鍵字提取TextRank公式和相似程度計算公式對每個摘要語句求取相似性;

所述TextRank公式為:

式中,TextRank公式左邊表示一個摘要句子的權重(WS是weight_sum的縮寫),右側的求和表示每個相鄰摘要句子對本摘要句子的貢獻程度,wji表示兩個句子的相似程度,WS(Vj)代表上次迭代j的權重,Vi表示某個網(wǎng)頁,Vj表示鏈接到Vi的網(wǎng)頁,In(Vi)表示網(wǎng)頁Vi的所有入鏈的集合,Out(Vj)表示網(wǎng)頁的所有出鏈的集合,d表示阻尼系數(shù);

所述相似程度計算公式為:

式中,fi是詞在文章中的出現(xiàn)次數(shù),dl是文章長度,avgdl是文章平均長度,IDF為逆向文本頻率表示詞普遍重要性的度量,Q表示查詢Query,qi表示Q解析之后的一個語素,d表示一個搜索結果文本,k1和b均為人為設置的調節(jié)因子。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,通過文本分析進行識別標注,得到與所述原始輿情信息對應的標注輿情信息,包括:

將所述輿情處理信息劃分為第一類文本信息、第二類文本信息;

對所述第二類文本信息進行干擾項排除處理,通過機器學習模型對所述第二類文本信息進行監(jiān)督分類,獲取正向輿情信息并標注,得到與所述原始輿情信息對應的標注輿情信息;其中機器學習模型采用情感詞庫作為訓練數(shù)據(jù)集進行監(jiān)督訓練,以輸出分類為正向輿情信息的機器學習模型。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,通過文本分析進行識別標注,得到與所述原始輿情信息對應的標注輿情信息,包括:

獲取輿情處理信息中多個文本信息,且所述文本信息包括多個主題信息;

所述文本信息、所述主題信息的分布參數(shù)分別服從Dirichlet分布;

根據(jù)所述文本信息的分布參數(shù)服從Dirichlet分布,生成對應的主題信息;

根據(jù)所述主題信息的分布參數(shù)服從Dirichlet分布,生成對應的詞信息;

遍歷所述的文本信息、主題信息生成所述主題信息對應的詞信息;得到與原始輿情信息對應的標注輿情信息。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,通過文本分析進行識別標注,得到與所述原始輿情信息對應的標注輿情信息,包括:

將輿情處理信息中對應的文本信息以及標題信息進行分詞處理,得到與所述文本信息、所述標題信息分別對應的詞袋向量;

將所述詞袋向量作為特征計算所有文本信息的相似性,通過聚類刪除相似性低于預設閾值的文本信息以及標題信息,并將保留的文本信息以及標題信息進行標注,得到與所述原始輿情信息對應的標注輿情信息。

5.根據(jù)權利要求1-4中任一項所述的方法,其特征在于,獲取多個原始輿情信息,包括:

按照預設規(guī)則,從多個網(wǎng)絡資源中獲取原始輿情信息;

或者通過API接口獲取原始輿情信息。

6.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,在得到與所述原始輿情信息對應的標注輿情信息之后,還包括:

將所述標注輿情信息與所述原始輿情信息存儲于全文搜索引擎中,以便在交互界面上搜索顯示所述標注輿情信息對應的原始輿情信息。

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