利索能及
我要发布
收藏
专利号: 2023110379225
申请人: 平安科技(深圳)有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-06-16
缴费截止日期: 暂无
联系人

摘要:

权利要求书:

1.一种舆情风险演变路径预测方法,其特征在于,包括:

获取目标舆情事件对应的报道文章集合,所述报道文章集合包括不同新闻媒体发布的与所述目标舆情事件关联的报道文章;

对每个所述报道文章进行分句,得到句子集合,识别所述句子集合中每个句子的第一内容风险点,并根据每个所述句子的第一内容风险点,确定所述目标舆情事件的多个目标内容风险点;

从预设的内容风险演变图谱库中获取与多个所述目标内容风险点匹配的内容风险演变图谱,所述内容风险演变图谱库中的每个内容风险演变图谱是预先根据对应的历史舆情事件的多个内容风险演变路径构建得到的;

将每个所述第一内容风险点与所述内容风险演变图谱中的第二内容风险点进行匹配,得到内容风险点匹配结果;

根据所述内容风险演变图谱和所述内容风险点匹配结果,确定所述目标舆情事件的参考风险演变路径;

其中,所述根据所述内容风险演变图谱和所述内容风险点匹配结果,确定所述目标舆情事件的参考风险演变路径,包括:对于每个所述第二内容风险点,根据所述内容风险点匹配结果,确定与所述第二内容风险点匹配的所述第一内容风险点的数量,得到每个所述第二内容风险点的命中个数;

根据每个所述第二内容风险点的命中个数,确定所述内容风险演变图谱中的每条内容风险演变路径的命中个数;

将所述命中个数最高所对应的所述内容风险演变路径确定为所述目标舆情事件的参考风险演变路径。

2.根据权利要求1所述的舆情风险演变路径预测方法,其特征在于,所述根据每个所述句子的第一内容风险点,确定所述目标舆情事件的多个目标内容风险点,包括:将全部所述句子的第一内容风险点作为内容风险点集合,所述内容风险点集合包括多种第一内容风险点;

统计所述内容风险点集合中的每种所述第一内容风险点的数量,并确定每种所述第一内容风险点的全部句子在对应所述报道文章中的位置;

根据每种所述第一内容风险点的数量和每种所述第一内容风险点的全部句子在对应所述报道文章中的位置,确定每种所述第一内容风险点的目标重要性评分;

基于所述目标重要性评分对每种所述第一内容风险点进行排序,得到内容风险点队列;

将所述内容风险点队列中的前n个第一内容风险点确定为所述目标舆情事件的n个目标内容风险点,n为大于或等于2的整数。

3.根据权利要求1或2所述的舆情风险演变路径预测方法,其特征在于,所述根据每个所述句子的第一内容风险点,确定所述目标舆情事件的多个目标内容风险点之后,还包括:运行预设的命名实体识别模型从每个所述句子中提取实体,以形成第一实体集合;

根据多个所述目标内容风险点和所述第一实体集合,确定所述目标舆情事件的目标风险等级;

根据所述第一实体集合确定所述目标舆情事件的涉事主体所属行业,并从预设的实体关系图谱库中获取与所述涉事主体所属行业匹配的实体关系图谱;

从所述实体关系图谱中获取与所述目标风险等级对应的实体关系子图谱;

根据所述实体关系子图谱和所述第一实体集合,确定后续会受到所述目标舆情事件影响的目标实体。

4.根据权利要求3所述的舆情风险演变路径预测方法,其特征在于,所述根据多个所述目标内容风险点和所述第一实体集合,确定所述目标舆情事件的目标风险等级,包括:根据多个所述目标内容风险点,确定所述目标舆情事件的第一风险等级;

根据所述第一实体集合,确定所述目标舆情事件的第二风险等级;

确定每个所述新闻媒体的媒体层级,并将最高的所述媒体层级对应的新闻媒体作为目标新闻媒体;

根据所述目标新闻媒体的媒体层级和所述目标新闻媒体发布的与所述目标舆情事件关联的报道文章的发布版面位置,确定所述目标舆情事件的第三风险等级;

根据所述第一风险等级、所述第二风险等级和所述第三风险等级,确定所述目标舆情事件的目标风险等级。

5.根据权利要求3所述的舆情风险演变路径预测方法,其特征在于,所述根据所述实体关系子图谱和所述第一实体集合,确定后续会受到所述目标舆情事件影响的目标实体,包括:将所述第一实体集合中的每个第一实体与所述实体关系子图谱中的每个第二实体进行匹配,得到实体匹配结果;

对于每个所述第二实体,根据所述实体匹配结果,确定与所述第二实体匹配的所述第一实体的数量,得到每个所述第二实体的命中次数;

将所述实体关系子图谱中所述命中次数小于预设命中次数所对应的所述第二实体确定为后续会受到所述目标舆情事件影响的目标实体。

6.根据权利要求1或2所述的舆情风险演变路径预测方法,其特征在于,所述获取目标舆情事件对应的报道文章集合之后,还包括:根据所述报道文章集合,确定所述目标舆情事件的第一特征信息;

根据所述第一特征信息和每个历史舆情事件的第二特征信息,计算所述目标舆情事件与每个所述历史舆情事件之间的相似度;

将最高的所述相似度对应的所述历史舆情事件的风险演变路径确定为所述目标舆情事件的参考风险演变路径。

7.一种舆情风险演变路径预测装置,其特征在于,所述舆情风险演变路径预测装置包括:获取模块,被配置为获取目标舆情事件对应的报道文章集合,所述报道文章集合包括不同新闻媒体发布的与所述目标舆情事件关联的报道文章;

风险点识别模块,被配置为对每个所述报道文章进行分句,得到句子集合,识别所述句子集合中每个句子的第一内容风险点;

风险点确定模块,被配置为根据每个所述句子的第一内容风险点,确定所述目标舆情事件的多个目标内容风险点;

图谱匹配模块,被配置为从预设的内容风险演变图谱库中获取与多个所述目标内容风险点匹配的内容风险演变图谱,所述内容风险演变图谱库中的每个内容风险演变图谱是预先根据对应的历史舆情事件的多个内容风险演变路径构建得到的;

风险点匹配模块,被配置为将每个所述第一内容风险点与所述内容风险演变图谱中的第二内容风险点进行匹配,得到内容风险点匹配结果;

路径预测模块,被配置为根据所述内容风险演变图谱和所述内容风险点匹配结果,确定所述目标舆情事件的参考风险演变路径;

其中,所述路径预测模块,还被配置为对于每个所述第二内容风险点,根据所述内容风险点匹配结果,确定与所述第二内容风险点匹配的所述第一内容风险点的数量,得到每个所述第二内容风险点的命中个数;根据每个所述第二内容风险点的命中个数,确定所述内容风险演变图谱中的每条内容风险演变路径的命中个数;将所述命中个数最高所对应的所述内容风险演变路径确定为所述目标舆情事件的参考风险演变路径。

8.一种服务器,其特征在于,所述服务器包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序,其中所述计算机程序被所述处理器执行时,实现如权利要求1至6中任一项所述的舆情风险演变路径预测方法。

9.一种存储介质,用于计算机可读存储,其特征在于,所述存储介质上存储有计算机程序,其中所述计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至6中任一项所述的舆情风险演变路径预测方法。