[发明专利]一种社会事件网络文本的舆情计算与推演方法及系统

说明书

本发明公开一种社会事件网络文本的舆情计算与推演方法及系统，涉及网络文本处理技术领域，包括：获取社会事件网络文本；对所述社会事件网络文本进行预处理，得到网络社会事件文本字特征、网络社会事件文本词特征和网络社会事件文本隐式特征；将所述网络社会事件文本字特征、所述网络社会事件文本词特征和所述网络社会事件文本隐式特征分别输入训练好的社会情感计算模型和训练好的文本情感计算模型预测，得到社会事件网络文本的六种情感概率；根据所述社会事件网络文本的六种情感概率，采用投票机制方法确定社会事件网络文本的情感取向。本发明提供的方法及系统可以通过社会事件网络文本多种情感的分析实现社会事件网络文本最终情感的取向。

技术领域

本发明涉及网络文本处理技术领域，特别是涉及一种社会事件网络文本的 舆情计算与推演方法及系统。

背景技术

随着互联网与网络媒体的发展，越来越多应急管理决策人员与学者关注到 社会事件网络信息所引起情感的复杂性，并注意到社会事件网络信息处置不当 而造成的后续不良后果，因此越来越多的管理人员与学者对社会事件的舆情分 析进行研究。当新事件发生时，若能借鉴历史上发生的事件处置过程，则可提 高当前事件处置的可靠性，即通过历史案例的处置方法获取新事件的处置线索。 基于监督学习的社会事件网络文本信息舆情计算旨在总结历史相关事件的规 律，推测待分析社会事件文本的舆情走势，基于已有的历史事件信息理解当前 事件。该方法旨在对具有参考信息的新事件进行有效的情感计算，以促进与帮 助决策者对于社会现象的理解与引导。

传统的社会事件网络文本信息舆情计算方法假定文本信息中包含情感是 单一的。但在实际工程应用中，情感表达者发表的言论所携带的情感往往表现 出多样性。

发明内容

本发明的目的是提供一种社会事件网络文本的舆情计算与推演方法及系 统，以通过社会事件网络文本多种情感的分析实现社会事件网络文本最终情感 的取向。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种社会事件网络文本的舆情计算与推演方法，包括：

获取社会事件网络文本；

对所述社会事件网络文本进行预处理，得到网络社会事件文本字特征、网 络社会事件文本词特征和网络社会事件文本隐式特征；

将所述网络社会事件文本字特征、所述网络社会事件文本词特征和所述网 络社会事件文本隐式特征分别输入训练好的社会情感计算模型和训练好的文 本情感计算模型预测，得到社会事件网络文本的六种情感概率；

根据所述社会事件网络文本的六种情感概率，采用投票机制方法确定社会 事件网络文本的情感取向。

可选的，所述训练好的社会情感计算模型，具体训练过程包括：

获取待训练的网络社会事件文本初始特征；所述待训练的网络社会事件文 本初始特征包括网络社会事件文本初始字特征、网络社会事件文本初始词特征 和网络社会事件文本初始隐式特征；

将所述待训练的网络社会事件文本初始特征输入CNN-LSTM模型的词嵌 入向量层，得到密文词嵌入形式的网络社会事件文本初始特征；具体公式如下：

其中，表示独热向量，所述独热向量表示所述待训练的网络社会事件文 本中第j个样本的第i个初始特征；表示词向量，所述词向量为所述密文词 嵌入形式的网络社会事件文本初始特征；

根据滑动窗口和所述密文词嵌入形式的网络社会事件文本初始特征确定 滑动窗口内的词向量；

将所述滑动窗口内的词向量输入所述CNN-LSTM模型的CNN卷积层， 确定文本特征向量；具体公式如下：