[发明专利]基于文本语义相关乘客评价的城铁舆情信息分析方法

说明书

本发明提供一种基于文本语义相关乘客评价的城铁舆情信息分析方法，包括：对从网络上爬取的各种舆情信息进行基于城铁话题的过滤，在基于语义相似度的改进文本聚类分析方法识别和建立新的网络城铁舆情主题，最终分析城铁舆情主题内容关注度和城铁舆情主题情感倾向两种舆情评价指标。本发明提供的方法，实现了对网络上的乘客评价和城铁话题讨论进行舆情分析，从而促进城铁各系统的改进。

技术领域

本发明涉及舆情信息分析技术领域，尤其涉及一种基于文本语义相关乘客评价的城铁舆情信息分析方法。

背景技术

智慧城市轨道交通就是建设包含智慧乘客服务、智慧运营组织、智慧设备管控的综合体系。建设智慧交通需要有专门的一个对多专业数据就行智能化分析与应用的系统。

在城市交通运营的过程中会产生大量的多专业数据。而这些多专业数据从专业上可以分为：1、城轨运营业务数据和城轨客户服务数据。例如乘客在微博等社交媒体上对城轨运营的意见、建议、投诉等数据。2、车站设备情况、车站空气环境、供水、供电、空调、电梯等专业的实时数据。3、车辆的ATS、AFC、CCTV数据等车辆运营数据。这些多专业数据从属性上分包括：行车、乘客意见、服务建议、客流、能耗、设备数据。从数据结构上分结构化、半结构化、非结构化。从采集方式上分数据库数据、日志数据、感知设备数据等。

对这些多专业的数据进行智能应用，可以提供城轨运营运行、乘客服务质量跟踪和提升，车站智能化运维，空调智能化运营、电梯电力设备自动节能化运行。提升城轨运营公司的自我形象、应对乘客需求、提供运营决策的智能化辅助。

目前各个业务和网络社交的数据之间是孤岛状态或者没有进行综合、智能化分析。对数据的价值没有深入挖掘，数据价值被埋没。当前大数据分析、人工智能和机器学习的技术产生和成熟，为城市轨道交通的智能化实现了技术基础和实现可能。而且现有的数据挖掘手段过于原始，没有使用比较先进的基于深度学习模型实现智能化数据建模和分析。多系统之间的数据也没有进行交叉、立体、多专业分享型的分析、挖掘。

当前的城市轨道交通多专业系统产生的数据之间没有深入的分析、挖掘工具,也没有进行深度智能分析的系统。对数据的价值挖掘只保持在各个系统之内，没有就行全面的数据分析和挖掘。为了提供智能的服务和自动化安全运营，需要对整体的多专业的数据进行智能分析来支撑智慧轨道交通实现。其中，对于网络上关于城铁乘坐体验评价的话题进行挖掘进行舆情分析需要重点关注。

因此，如何解决当前尚无针对网络上对城市轨道交通话题讨论和乘客评价进行舆情分析，提出一种能对网络上的乘客评价和城铁话题讨论进行舆情分析，从而促进城铁各系统的改进，仍然是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种基于文本语义相关乘客评价的城铁舆情信息分析方法，用以解决当前尚无针对网络上对城市轨道交通话题讨论和乘客评价进行舆情分析的问题，通过对从网络上爬取的各种舆情信息进行基于城铁话题的过滤，在基于语义相似度的改进文本聚类分析方法识别和建立新的网络城铁舆情主题，最终分析城铁舆情主题内容关注度和城铁舆情主题情感倾向两种舆情评价指标。如此，可以获取网络上对于城铁话题的关注热度以及城铁是处于正面话题还是负面话题中。

本发明提供一种基于文本语义相关乘客评价的城铁舆情信息分析方法，该方法应用于包括网络舆情信息采集模块、舆情信息萃取模块、舆情信息预处理模块、舆情信息挖掘模块、舆情信息分析模块和包含舆情信息数据库的网络舆情信息分析系统，该方法包括：

步骤S1，网络舆情信息采集模块从网页中采集各种舆情信息，并存储到舆情信息数据库中；

步骤S2，舆情信息萃取模块和舆情信息预处理模块将步骤S1采集的舆情信息进行初步过滤和切分，过滤出城铁相关信息，再抽取文本所包含的内容信息，为舆情信息挖掘提供数据服务；