[发明专利]一种基于深度学习的舆情新闻去重与推送方法在审
| 申请号： | 201910707729.5 | 申请日： | 2019-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN110413863A | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | 王慜骊;林路;陈芃;郏维强 | 申请（专利权）人： | 信雅达系统工程股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06F16/35;G06F17/27 |
| 代理公司： | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人： | 姚宇吉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的舆情新闻去重与推送方法，包括以下步骤，网络数据爬取，利用爬虫技术在各类新闻网站、政府公开网站爬取金融相关新闻信息文章，将爬取的新闻文本化，设一段时间内爬取的金融相关新闻信息为Fz，其中z代表周期，生成主题关键词，通过计算待处理文本的相同新闻实体的z周期内收集到的可能相似新闻数据，生成每篇新闻的主题关键词。本发明中，对公告、新闻等舆情数据，设计并实现文本去重算法方案，筛选描述同一事件的相似文本，避免信息损失重复资讯识别，算法简明，效果显著，可以大大提高业务人员的风险预警新闻阅读量。 | ||
| 搜索关键词： | 去重 主题关键词 新闻信息 文本 推送 算法 风险预警 爬虫技术 同一事件 网络数据 新闻数据 新闻文本 新闻阅读 信息损失 网站 金融 资讯 筛选 学习 重复 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的舆情新闻去重与推送方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：网络数据爬取，利用爬虫技术在各类新闻网站、政府公开网站爬取金融相关新闻信息文章，将爬取的新闻文本化，设一段时间内爬取的金融相关新闻信息为Fz，其中z代表周期；S2：生成主题关键词，通过计算待处理文本的相同新闻实体的z周期内收集到的可能相似新闻数据，生成每篇新闻的主题关键词；S3：舆情新闻去重,对新闻进行聚类，只将主信号新闻推送给用户，推送主信号的主题关键词；S4：主题关键词推送，通过实时预测的新闻热点关键词与金融词库的关联度，并将主题关键词推送给用户。
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