[发明专利]食药舆情分析方法有效
申请号: | 202110498441.9 | 申请日: | 2021-05-08 |
公开(公告)号: | CN113378578B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
发明(设计)人: | 莫军;杨小珊;黄先亮;谭明天;詹洪胜;许晶冰;毛庆;谭敏;高中华;王自强;唐运涛 | 申请(专利权)人: | 重庆航天信息有限公司;重庆市食品药品检验检测研究院 |
主分类号: | G06F40/30 | 分类号: | G06F40/30;G06F16/33;G06F16/36;G06F16/953;G06N3/0442 |
代理公司: | 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129 | 代理人: | 胡博文 |
地址: | 400039 重庆市九*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 舆情 分析 方法 | ||
1.一种食药舆情分析方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1.采集网络文本,并对网络文本进行预处理;
S2.对预处理后的网络文本进行分句处理,并剔出网络文本中的重复评论句;
S3.对分句处理后的每个评论句进行分词处理,提取出文本中的食药特征词;计算食药特征词之间的相似度,任意两个相似度小于设定阈值,则剔除其中一个特征词;
S4.构建分类词典,将每个评论句中的食药特征词划分到所对应的词典类别;
S5.构建情感词典,并从评论句中识别出食药特征词、情感词、程度词以及否定词;
S6.确定情感词的基础情感值,程度词的权重值以及否定词的权重值;
S7.构建食药情感倾向值计算模型,并根据情感倾向值计算模型确定所采集网络文本的舆情倾向;
步骤S3中,食药特征词之间的相似度通过如下方法计算:
其中,β为食药特征词A和食药特征词B之间的相似系数;Dis(A,B)为食药特征词A和食药特征词B之间的语义距离,其中,β≥1.5;
网络文本的总情感值S通过如下方法确定:
S=S1+S2+S3,其中,S1为网络文本中一般陈述句的情感倾向值,S2为网络文本中转折句的情感倾向值,S3为条件句的情感倾向值;
转折句的情感倾向值通过如下方法计算:
其中,wneg1为转折句中正向情感特征词的否定词的平均权重,wneg2为转折句中负向情感特征词的否定词的平均权重,wdeg1为转折句中正向情感特征词的程度词的权重,wdeg2为转折句中负向情感特征词的程度词的权重,r1为转折句中程度词的权重调节系数,t1为转折句中否定词的权重调节系数;Se1为转折句中正向情感特征词的情感值,Se2为转折句中负向情感特征词的权重,q为转折句的个数。
2.根据权利要求1所述食药舆情分析方法,其特征在于:步骤S1中,具体包括:
S11.对网络文本进行有序化处理,并剔除网络文本中的停用词、无关词;
S12.对步骤S1中处理后的网络文本进行指代消解:
S121.基于fasttext分类模型对网络文本进行指代词检测;
S122.基于BiLSTM_CRF深度学习模型进行网络文本中的实体词进行提取;
S123.将网络文本的指代词替换成相对应的实体词。
3.根据权利要求1所述食药舆情分析方法,其特征在于:根据如下方法确定网络文本的舆情倾向:
判断网络文本的总情感值S与设定的情感值范围[-1,1]进行比较:
当S<-1时,则网络文本对于食药的评价倾向为负向评价;
当S>1时,则网络文本对于食药的评价倾向为正向评价;
当-1≤S≤1时,则网络文本对于食药的评价为中性评价;
将网络文本对于食药的负向评价记录为负向评价集,将网络文本的正向评价记录为正向评价集,将网络文本的中性评价记录为中性评价集。
4.根据权利要求1所述食药舆情分析方法,其特征在于:一般陈述句的情感倾向值通过如下方法计算:
其中,wdeg为第i个陈述句中的程度词的权重,Se为第i个陈述句中的情感特征词的情感值,wneg为第i个陈述句中的否定词的平均权重,Q为网络文本中一般陈述句的个数,m为陈述句中否定词的个数。
5.根据权利要求1所述食药舆情分析方法,其特征在于:递进句的情感倾向值通过如下方法计算:
其中,Se为递进句的情感特征词的情感值,wdeg为递进句的程度词的权重,wneg为递进句中的否定词的平均权重,m为否定词的个数,r2为递进句中程度词的权重调节系数,t2为递进句中否定词的权重调节系数。
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