[发明专利]食药舆情分析方法有效

专利信息
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
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 舆情 分析 方法
【权利要求书】:

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。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆航天信息有限公司;重庆市食品药品检验检测研究院,未经重庆航天信息有限公司;重庆市食品药品检验检测研究院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110498441.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top