[发明专利]一种舆情信息的智能化处理方法、设备、存储介质

说明书

本申请公开了一种舆情信息的智能化处理方法，属于信息处理领域,该方法包括：采集指定平台的第一热点话题；获取第一热点话题的全部待分析文本，对待分析文本进行句子拆解，将与预先搭建的分词词典中的词语进行匹配成功的词语从句子中切分出来；从切分后得到的词语中抽取样本词语，确定每个词语的词频；确定每个词语的权重；根据每个词语的词频和每个词语的权重计算每个词语的词频指数TF‑IDF值；然后提取待分析文本的特征属性；确定待分析文本的情感倾向；从第一热点话题中筛选第二热点话题，获取第二热点话题的评论文本、主体事件文本；通过自然语言处理对主体事件文本进行逻辑分析，确定事件脉络；根据评论文本的情感倾向以及事件脉络生成回复文本。

技术领域

本申请涉及信息处理领域，尤其涉及一种舆情信息的智能化处理方法、设备、存储介质。

背景技术

随着科技的发展，网络成为了人们表达言论的重要渠道。有言论的地方往往也会伴随着舆论的发生，积极正面的舆论有利于形成良好的社会风气，引领人们建立良好的社会秩序，推动社会和谐发展。但消极负面的舆论往往会放大网民的负面情绪，刺激人们做出极端的行为，造成不良后果。

为了应对网络中的负面舆论，比如造谣、煽动负面情绪等，国家也在积极的完善立法，加大打击力度。但通过法律手段往往要在舆论事件发生之后才能够执行，所以目前仅仅依靠立法并不能快速、全面的发挥舆论导向的作用。

由此，在人工智能等技术快速发展的今天，识别网民发表的不当言论并以能够缓和情绪的语言进行回复，以正确引导舆论方向成为社会的需要。

发明内容

本申请提供了一种舆情信息的智能化处理方法，解决了难以对网络舆论进行快速的监控、分析、处理的技术问题。

一种舆情信息的智能化处理方法，包括：

采集指定平台的第一热点话题，确定所述第一热点话题的热度值；

获取所述第一热点话题的全部待分析文本，对所述待分析文本进行句子拆解，以句子为最小分析单元，将所述句子与预先搭建的分词词典中的词语进行匹配，若匹配成功，则将所述词语从所述句子中切分出来；

从切分后得到的词语中抽取样本词语，通过计算所述样本词语每个词语的最大似然估计值，确定每个词语在所述待分析文本包含的所有词语中的词频；

确定待分析文本的总数和每个词语出现的待分析文本数，根据所述待分析文本的总数和所述每个词语出现的待分析文本数，确定所述每个词语的权重；

根据每个词语的词频和每个词语的权重计算每个词语的词频指数TF-IDF值；

根据每个词语的TF-IDF值提取所述待分析文本的特征属性；

根据待分析文本包含的特征属性的概率确定所述待分析文本的情感倾向；所述情感倾向包括正面情感类型和负面情感类型；

从所述第一热点话题中获取热度值达到第一预设阈值的第二热点话题，获取所述第二热点话题待分析文本；所述待分析文本包括评论文本、主体事件文本；

通过自然语言处理对所述主体事件文本进行逻辑分析，确定事件脉络；根据所述评论文本的情感倾向以及所述事件脉络生成针对所述评论文本的回复文本。