[发明专利]基于循环神经网络算法的舆情预警方法、装置、终端及介质在审
| 申请号： | 201811530781.X | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109800302A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 谢波 | 申请（专利权）人： | 深圳壹账通智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/9535;G06F17/27;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于神经网络技术领域，公开了一种基于循环神经网络算法的舆情预警方法、装置、终端及介质，通过获取预设时间内舆情新闻，并确定所述舆情新闻中关键词的倾向度，再根据所述关键词的倾向度，确定所述关键词对应的特征向量，再根据所述关键词对应的特征向量，确定所述舆情新闻的特征序列，最后将所述舆情新闻的特征序列输入已训练的循环神经网络模型，确定舆情预警指标，根据所述舆情预警指标，发出舆情预警，可以准确判断舆情走向，解决了现有技术舆情的发展趋势预测效果差的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 循环神经网络 特征向量 特征序列 预警指标 预警 倾向度 算法 终端 发展趋势预测 神经网络技术 预设 | ||
【主权项】：
1.一种基于循环神经网络算法的舆情预警方法，其特征在于，包括如下步骤：获取预设时间内舆情新闻，并确定所述舆情新闻中关键词的倾向度；根据所述关键词的倾向度，确定所述关键词对应的特征向量；根据所述关键词对应的特征向量，确定所述舆情新闻的特征序列；将所述舆情新闻的特征序列输入已训练的循环神经网络模型，确定舆情预警指标；根据所述舆情预警指标，发出舆情预警。
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