[发明专利]一种基于神经网络的舆情量化方法有效
| 申请号： | 202010881063.8 | 申请日： | 2020-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN111950717B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 钟艳如;赵蕾先;贺昭荣;高宏;罗笑南 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06K9/62;G06F40/30;G06F16/951;G06F16/35;G06F16/215 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 杨雪梅 |
| 地址： | 541004 广*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的舆情量化方法，步骤为：1）利用爬虫技术采集用户在社交平台上的舆论文本数据，将采集的数据以文本形式存储于数据库中；2）对收集的舆论文本数据进行数据预处理；3）根据预处理后的数据，构建舆论分析数据集；4）构建网络模型，利用舆论分析数据集中的舆论文字和所关联因素数据对网络模型进行训练；5）利用训练好的网络模型对舆论文本进行量化；该方法可以通过神经网络的方式对符号化文本进行量化，并且采用了多特征碎片的权重计算来确定各类因素的影响权重。较传统方法而言，该方法更加灵活，鲁棒性更强，从社会经济来看，该方法可以紧抓热点，跟随数据量的增大而更加客观理性，更加符合舆情实际结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 舆情 量化 方法 | ||
【主权项】：
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