[发明专利]一种选举结果预测方法、装置和计算机存储介质

权利要求书

1.一种选举结果预测方法，其特征在于，所述方法包括：

采集选举相关网络言论数据并进行预处理操作，生成已处理数据；

基于指标相关性和历史数据建模进行指标选取，生成选举相关指标；

基于所述已处理数据，生成时间维度切分点和地域维度切分点，切分所述已处理数据，生成已切分数据；

基于所述选举相关指标，结合语义分析技术和深度学习算法进行指标计算，生成指标计算结果；

基于所述指标计算结果和所述已切分数据，预测选举结果。

2.根据权利要求1所述选举结果预测方法，其特征在于，基于指标相关性和历史数据建模进行指标选取，生成选举相关指标包括：

基于指标间的相关性，筛选高度相关指标；

基于历史数据计算各指标的贡献度，作为权重基础；

基于所述高度相关指标和所述权重基础，生成选举相关指标。

3.根据权利要求1所述的选举结果预测方法，其特征在于，基于所述选举相关指标，结合语义分析技术和深度学习算法进行指标计算，生成指标计算结果包括：

基于所述选举相关指标，采用深度学习算法获取所述已切分数据的情感倾向；

基于所述选举相关指标和所述选举相关指标，采用语义分析技术计算所述已切分数据的话题情感；

基于所述情感倾向和所述话题情感，提取所述已切分数据的政治倾向，生成指标计算结果。

4.根据权利要求3所述的选举结果预测方法，其特征在于，基于所述选举相关指标，采用深度学习算法获取所述已切分数据的情感倾向包括：

基于所述已切分数据和所述预测指标体系，采用深度学习中的卷积神经网络算法构建文本情感分类模型，对文本进行情感分类。

5.根据权利要求4所述的选举结果预测方法，其特征在于，基于所述选举相关指标和所述选举相关指标，采用语义分析技术计算所述已切分数据的话题情感包括：

基于所述已切分数据和所述选举相关指标，采用语义分析技术对已切分数据进行话题抽取，获取热门话题；

基于所述文本情感分类模型，计算热门话题的话题情感。

6.根据权利要求1所述的选举结果预测方法，其特征在于，基于所述已处理数据，生成时间维度切分点和地域维度切分点，切分所述已处理数据，生成已切分数据包括：

基于所述已处理数据，检测所述已处理数据在选举时间线上的波峰变化；

根据所述波峰变化，生成所述已处理数据的时间切分点；

根据所述时间切分点，切分所述已处理数据生成时间已切分数据。

7.根据权利要求6所述的选举结果预测方法，其特征在于，在所述根据所述时间切分点，切分所述已处理数据生成时间已切分数据之后，所述方法还包括：

设置所述时间已切分数据的权重。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的选举结果预测方法，其特征在于，基于所述已处理数据，生成时间维度切分点和地域维度切分点，切分所述已处理数据，生成已切分数据包括：

基于所述已处理数据，确定所述已处理数据的来源地域；

根据所述来源地域，生成所述已处理数据的地域切分点；

根据所述地域切分点，切分所述已处理数据生成区域已切分数据。

9.一种选举结果预测装置，其特征在于，所述装置包括处理器、以及通过通信总线与所述处理器连接的存储器；其中，

所述存储器，用于存储选举结果预测程序；

所述处理器，用于执行所述选举结果预测程序，以实现如权利要求1至8中任一项所述的选举结果预测步骤。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以使所述一个或者多个处理器执行如权利要求1至8中任一项所述的选举结果预测步骤。