[发明专利]一种安全舆情信息的获取方法、装置及介质在审

专利信息
申请号: 201910707554.8 申请日: 2019-08-01
公开(公告)号: CN110472132A 公开(公告)日: 2019-11-19
发明(设计)人: 苏蒙;王俊豪;毕磊;申金娟;吴彬;郭晓龙;姜澎;于涛 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F16/9532 分类号: G06F16/9532;G06F17/27;H04L29/06
代理公司: 44202 广州三环专利商标代理有限公司 代理人: 郝传鑫;贾允<国际申请>=<国际公布>=
地址: 518057 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 分词 热度 监控时间段 目标站点 舆情信息 文本 指向 集合 互联网安全 分词处理 人工成本 安全 基线 感知
【说明书】:

发明公开了一种安全舆情信息的获取方法、装置及介质,方法包括:确定监控时间段和目标站点;根据所述监控时间段,从所述目标站点获取得到第一初始舆情文本;对所述第一初始舆情文本进行分词处理,得到第一分词集合;根据所述第一分词集合,得到至少一个目标分词以及每个所述目标分词对应的热度值,所述目标分词指向互联网安全领域;分别将每个所述目标分词对应的所述热度值与所述目标分词对应的热度值基线进行比较,得到每个所述目标分词对应的比较结果;当所述比较结果符合目标突发阈值的要求时,根据所述比较结果指向的所述目标分词,从所述第一初始舆情文本得到具有突发属性的安全舆情信息。及时有效的感知突发热点安全舆情,减少人工成本。

技术领域

本发明涉及互联网通信技术领域,尤其涉及一种安全舆情信息的获取方法、装置及介质。

背景技术

随着信息技术的发展,网络已经成为民众表达观点和意愿的主流媒介。网络舆情是指在互联网上流行的对社会问题不同看法的网络舆论,是社会舆论的一种表现形式,是通过互联网传播的公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点。网络舆情往往具有数量大、传播速度快和范围广的特点。

现有技术中,面对海量的舆情信息,常单靠人工的筛选来获得目标领域舆情信息。该方案存在下述问题:工作量大、人工成本高;获得目标领域舆情信息的时间滞后,容易遗漏热点舆情;人工筛选中个人感性判断居多,对目标领域舆情信息的筛选缺乏数据指导和理性判断。因此,需要提供获取目标领域舆情信息更高效、更准确可靠的方案。

发明内容

为了解决现有技术应用在获取目标领域舆情信息时,效率低、准确性差等问题,本发明提供了一种安全舆情信息的获取方法、装置及介质:

一方面,本发明提供了一种安全舆情信息的获取方法,所述方法包括:

确定监控时间段和目标站点;

根据所述监控时间段,从所述目标站点获取得到第一初始舆情文本;

对所述第一初始舆情文本进行分词处理,得到第一分词集合;

根据所述第一分词集合,得到至少一个目标分词以及每个所述目标分词对应的热度值,所述目标分词指向互联网安全领域;

分别将每个所述目标分词对应的所述热度值与所述目标分词对应的热度值基线进行比较,得到每个所述目标分词对应的比较结果;

当所述比较结果符合目标突发阈值的要求时,根据所述比较结果指向的所述目标分词,从所述第一初始舆情文本得到具有突发属性的安全舆情信息;

其中,所述目标分词对应的所述热度值基线为根据第二初始舆情文本对应的分词结果得到的,所述第二初始舆情文本为根据历史时间段从所述目标站点获取得到的。

另一方面提供了一种安全舆情信息的获取装置,所述装置包括:

确定模块:用于确定监控时间段和目标站点;

初始舆情文本获取模块:用于根据所述监控时间段,从所述目标站点获取得到第一初始舆情文本;

分词模块:用于对所述第一初始舆情文本进行分词处理,得到第一分词集合;

目标分词得到模块:用于根据所述第一分词集合,得到至少一个目标分词以及每个所述目标分词对应的热度值,所述目标分词指向互联网安全领域;

比较模块:用于分别将每个所述目标分词对应的所述热度值与所述目标分词对应的热度值基线进行比较,得到每个所述目标分词对应的比较结果;

安全舆情信息获取模块:用于当所述比较结果符合目标突发阈值的要求时,根据所述比较结果指向的所述目标分词,从所述第一初始舆情文本得到具有突发属性的安全舆情信息;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910707554.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top