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基于情感信息抽取分析的网络舆情突发事件自动识别方法

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摘要

本发明提供了基于情感信息抽取分析的网络舆情突发事件自动识别方法，包括：根据社交媒体采集方法获取海量社交媒体数据以及进行数据过滤清洗等数据预处理；根据历史社交媒体数据训练情感模型，形成情感识别模型；根据情感识别模型，对社交媒体中突发情感进行检测与分析；提取突发情感对应社交媒体标签，通过分词处理识别突发情感对应标签的事件原始关键词，形成事件原始关键词库；提取社交媒体事件关键词，并与关键词库进行匹配，关键词完全匹配并情感状态为未负面时，获取对应事件基本信息，形成突发事件描述。本发明适用于多种社交媒体突发事件的识别，可拓展性高，复用性好，开发代价低，可根据业务需求多维度应用。

著录项

  • 公开/公告号CN111950273A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京莱斯网信技术研究院有限公司;

    申请/专利号CN202010757144.7

  • 发明设计人 顾学海;贺成龙;梁增玉;陈晓琳;尹晓阳;李惠柯;刘蛰;高峰;

    申请日2020-07-31

  • 分类号G06F40/289(20200101);G06F40/30(20200101);G06F40/216(20200101);G06F40/242(20200101);G06F16/35(20190101);G06F16/955(20190101);G06F16/9536(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32237 江苏圣典律师事务所;

  • 代理人于瀚文;胡建华

  • 地址 210000 江苏省南京市秦淮区永丰大道36号天安数码城05幢

  • 入库时间 2023-06-19 08:56:41

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-09-01

    授权

    发明专利权授予

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