[发明专利]舆论信息的监控方法、装置及存储介质、计算机设备

说明书

本发明提供一种舆论信息的监控方法、装置及存储介质、计算机设备，所述方法包括：获取社交媒体平台中的舆论信息，所述舆论信息包括舆论文本；从所述舆论文本中获取第一文本特征，生成第一文本特征向量；获取官方媒体平台中的官方媒体信息，所述官方媒体信息包括媒体信息文本；从所述媒体信息文本中获取第二文本特征，生成第二文本特征向量；根据余弦相似度算法，对所述第一文本特征向量和所述第二文本特征向量进行余弦相似度计算，根据计算结果对舆论信息进行监控。上述方法实现对舆论信息的自动化监控，不需要人工维护情感词典，节约了人工成本。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，本发明涉及一种舆论信息的监控方法、装置及存储介质、计算机设备。

背景技术

互联网技术的快速发展给人们提供了快捷便利的信息沟通，网络信息通过互联网为载体得以快速传播。社会舆论舆情由之前的纸质传播及电视广播转换为如今的网络传播。网络舆情与社会舆情相互依存，网络舆情发展趋势在一定程度上体现了社会舆情的发展趋势。因此，可通过研究网络舆情了解社会舆情导向。

当前的网络舆情监控主要针对社交媒体文本进行关键词检索、情感分析等以实现舆情监控。传统的这种监控形式需要人工维护情感词典，造成人工成本过高。

发明内容

本发明提出一种舆论信息的监控方法、装置及存储介质、计算机设备，以实现对舆论信息的自动化监控，不需要人工维护情感词典，节约了人工成本。

本发明提供以下方案：

一种舆论信息的监控方法，包括：获取社交媒体平台中的舆论信息，所述舆论信息包括舆论文本；从所述舆论文本中获取第一文本特征，生成第一文本特征向量；获取官方媒体平台中的官方媒体信息，所述官方媒体信息包括媒体信息文本；从所述媒体信息文本中获取第二文本特征，生成第二文本特征向量；根据余弦相似度算法，对所述第一文本特征向量和所述第二文本特征向量进行余弦相似度计算，根据计算结果对舆论信息进行监控。

在一实施例中，所述获取社交媒体平台中的舆论信息，包括：获取多个所述社交媒体平台中公开分享或公共评论的信息，以形成所述舆论信息。

在一实施例中，所述从所述舆论文本中获取第一文本特征，生成第一文本特征向量，包括：利用one-hot独热码方式对所述舆论文本进行编码；通过word2vector算法模型对编码后的所述舆论文本进行训练，以获取所述舆论文本对应的词向量；通过堆叠自编码方式对该词向量进行压缩，并从压缩后词向量中提取包含所述第一文本特征的所述第一文本特征向量。

在一实施例中，所述从所述舆论文本中获取第一文本特征，生成第一文本特征向量之后，还包括：根据所述第一文本特征向量对所述舆论信息对应的用户进行聚类分析；根据所述聚类分析的结果获取所述舆论信息对应的用户群体；根据所述第一文本特征向量获取所述用户群体的中心文本特征向量；所述中心文本特征向量为所述用户群体对应的文本特征生成的文本特征向量；所述根据余弦相似度算法，对所述第一文本特征向量和所述第二文本特征向量进行余弦相似度计算，根据计算结果对舆论信息进行监控，包括：根据余弦相似度算法，分别对每个所述用户群体对应的所述中心文本特征向量和所述第二文本特征向量进行余弦相似度计算，根据计算结果对所述舆论信息进行监控。

在一实施例中，所述根据计算结果对所述舆论信息进行监控，包括：根据所述计算结果获取不同用户群体对所述官方媒体信息中不同类别信息的关注程度；根据所述关注程度确定所述不同用户群体对所述舆论信息的舆论导向，以对所述舆论信息进行监控。