[发明专利]一种网络舆情话题信息处理系统、方法、存储介质、终端

说明书

本发明公开了一种网络舆情话题信息处理系统、方法、存储介质、终端，涉及网络空间认技术知域。利用多类别关键词词库分类统计敏感言论数量并加权统计求和计算量化指标模式引入社交网络整体舆情敏感度与危险度态势情况的量化评估与监测体系，并且灵活针对不同特定话题领域替换话题关键词词库，满足不同用户、不同社交平台在不同话题场景下的网络舆情敏感度与危险度监测与分析需求，补充现有网络舆情监测体系与技术的不足，指标体系数据库构建模块用于构建社交网络舆情风向危度指标体系数据库。本发明为舆情研判提供支撑，高效满足动态变化的网络舆情监测需求，可以为有关部门进行网络舆情态势监测提供更加客观、真实、可靠的参考。

技术领域

本发明属于网络空间认技术知域，尤其涉及一种网络舆情话题敏感性与危险程度信息处理系统、方法、接收用户输入程序存储介质、信息数据处理终端。

背景技术

目前，现有社交平台网络媒体中的敏感与危险舆情监测主要依靠全网舆情关键词自动识别与屏蔽算法，对用户发帖、评论、转发、聊天等内容中出现的敏感词、关键词进行过滤与屏蔽，从而起到降低社交网络媒体平台的文字、言论等信息的敏感性与危险程度的效果。

现有社交网络舆情敏感性与危险程度监测方法主要存在以下几个方面的问题：

(1)现有社交网络敏感与危险舆情监测主要依靠全网舆情信息中的关键词与敏感词自动识别捕捉，并将捕捉到的关键词信息进行过滤、屏蔽，从而阻断可疑敏感信息、危险信息在社交网络上的传播。该方法仅能够从用户端对危险信息、敏感词汇进行识别与阻断，缺少在全网范围内进行的对于社交网络整体舆情态势敏感度、危险度的统计分析，缺乏对于全网舆情敏感词、关键词出现次数、频率、密度等代表言论信息整体敏感程度、危险程度等指标特征的汇总统计，无法为相关监管部门进行行政监管措施提供有效、及时、准确的数据支撑、信息辅助与决策参考功能。

(2)当前的社交网络敏感与危险舆情监测过程中，对不同种类、不同领域、不同敏感度和重要度的敏感词、关键词采取了“一刀切”的封禁模式。互联网用户在社交媒体发言时，只要涉及敏感词词库中的词语都会被识别和屏蔽，相关言论也会在互联网社交媒体中被屏蔽。这种方式忽略了不同敏感词、关键词之间重要程度、危险程度的差异。更加科学合理的做法应为根据危险程度、敏感程度，以及针对不同特定话题的应用场景，对敏感词库、关键词库等进行分类划分，如全网通用的可能包含敏感信息的敏感词库，包含危害社会等危险信息的危险词库，以及面向不同特定话题领域的话题关键词词库等。通过对敏感词语的分类划分，可以针对不同的敏感词类别设定相应的敏感度权重，用于更加真实贴切地计算社交网络整体舆情态势的实际敏感性与危险程度。对于全网采集到的包含敏感词、关键词信息的危险言论，进行统计分析时并非对涉及敏感词汇的言论数量进行简单加和，而是应根据其性质、所属词库类别以及各个词库类别所实际包含的言论数量对不同种类的敏感词词库进行赋权，并计算各类涉及不同敏感词汇词库的危险言论数量的加权和，作为社交网络整体舆情敏感度与危险度态势情况的指标，为有关部门进行网络舆情态势监测提供更加客观、真实、可靠的参考。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)现有技术中，在社交网络敏感与危险舆情数据监测与分析中，没有针对涉及不同种类敏感词的危险或敏感社交媒体言论信息分别计算该词库涉及的危险或敏感言论占全网社交媒体言论数量的比重，不能作为该类敏感词库对应的敏感言论信息程度指标。

(2)现有技术，对于社交网络敏感与危险舆情的监测局限于在用户端对网民发帖内容进行关键词识别与过滤，而没有全网信息数据汇总统计与量化检测，造成现有技术获得的数据有效、及时性差，准确率低，在信息辅助与决策参考实用性上受限。

解决以上问题及缺陷的难度为：