[发明专利]基于多层级地理的精准高效网络舆情检测及预警方法

说明书

本发明公开了基于多层级地理的精准高效网络舆情检测及预警方法，包括以下步骤：S1、使用多层级地理知识库与实体识别手段，对网络舆情信息进行分析，定位舆情发生地，打上相应的地理标签；S2、使用机器学习算法优化舆情信息在不同条件下的展示效果。本发明通过改进的多层级地理监测方案，可以全面的为用户提供所关心地理区域的舆情监测。同时对于热点区域的热点事件，用户可以定向监测。这样既保证了数据的全面性，也保证了对重点地理的专注监测，帮助提高对舆情事件的处理能力。同时分层管理，也避免了系统的重复工作，做到了层次标记，随需分发。

技术领域

本发明涉及自然语言处理应用技术领域，具体的说是基于多层级地理的精准高效网络舆情检测及预警方法。

背景技术

随着互联网，特别是移动互联网的快速发展，网络媒体作为一种新的传播形式，凭借其快速便捷的属性，取代传统媒体占据这我们的日常生活。我国的网友数量快速增加，网络的参与度高，不论是国内还是国际重大事件，都能得到快速传播，通过网络来表达观点，春播看法。每个人都可以在网络上表达自己的意见与看法，传播思想；机构和部门可以便捷地获取利用网民的意见，同时也能提前获取舆情的社会影响，准备应对措施。

网络情报服务系统是利用搜索引擎技术和网络信息挖掘技术，通过网页内容的自动采集处理、敏感词过滤、智能排序、智能聚类、智能分析预警，实现各需求方对自己相关网络情报监督管理的需要，最终形成情报简报、情报专报、分析报告、移动快报，为决策层全面掌握情报动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。

传统的舆情推荐系统根据用户阅读兴趣和文本内容，向用户推荐舆情信息。传统方法在舆情推荐上效果较差的主要原因是：用户关注网络舆情具有地域性，且国内各省市内的区、镇、村的名字具有重名现象，地理位置识别后，需要消除歧义，但由于过严的消歧手段导致数据的遗漏较多；由于目前的舆情监控都属于根据账号大量配词的逻辑，导致用户关注网络舆情的具体发生地时，无法分层显示。

基于此，本发明提出了基于多层级地理的精准高效网络舆情检测及预警方法，能够全面、准确的为用户推荐舆情信息。

发明内容

为了解决上述现有技术的问题，本发明提供基于多层级地理的精准高效网络舆情检测及预警方法，能够全面、准确的为用户推荐舆情信息。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

基于多层级地理的精准高效网络舆情检测及预警方法，包括以下步骤：

S1、使用多层级地理知识库与实体识别手段，对网络舆情信息进行分析，定位舆情发生地，打上相应的地理标签；

S2、使用机器学习算法优化舆情信息在不同条件下的展示效果。

本发明进一步改进在于，所述步骤S1具体为：

S11、多层级地理知识库和机构名知识库以及当地信息库的构建；

S12、使用预先训练的深度学习模型，对采集数据进行实体消歧，对舆情文本信息进行预处理；

S13、使用多层级的地理标签对舆情数据进行标识，根据不同用户的实际需求推送舆情内容。

本发明更进一步改进在于，所述步骤S11具体为：

S111、构建多级的地址知识库、多层级的地理标识，明确各地理词之间的从属关系，所述地理标识通过官方的行政区划划分，分层级设置包括省、市、区以及县的多个层级的地理标识；

S112、构建用于采集数据的标识的政府机构名和其他机构名知识库；

S113、构建包括各地理词的别称、代称、简称，以及专有称谓的地方信息库。

本发明更进一步改进在于，所述步骤S12具体为：