[发明专利]应用人工智能的新闻舆情文本处理方法、服务器及介质

权利要求书

1.一种应用人工智能的新闻舆情文本处理方法，其特征在于，应用于人工智能服务器，所述方法至少包括：

根据事先存储的各个基准舆情文本片段，确定与目标网络新闻文本之间的相关性系数满足第一设定相关性判定条件的第一基准舆情文本片段集，以及，与新闻参考文本之间的相关性系数满足所述第一设定相关性判定条件的第二基准舆情文本片段集；其中，所述第一基准舆情文本片段集是由各个基准舆情文本片段中的一个或者多个第一基准舆情文本片段构成；所述新闻参考文本是事先存储的各个新闻参考文本中的新闻参考文本，所述第二基准舆情文本片段集是由各个基准舆情文本片段中的一个或者多个第二基准舆情文本片段构成；

分别确定所述第一基准舆情文本片段集与每个所述第二基准舆情文本片段集之间的片段集相关性，获得所述目标网络新闻文本与所述每个新闻参考文本之间的新闻文本相关度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据事先存储的各个基准舆情文本片段，确定与目标网络新闻文本之间的相关性系数满足第一设定相关性判定条件的第一基准舆情文本片段集之前，还包括：

将每个所述新闻参考文本分别拆分为相同数目的多个舆情文本参考片段，获得每个所述新闻参考文本分别对应的舆情文本参考片段集；其中，所述舆情文本参考片段集中的各个舆情文本参考片段按照各个舆情文本参考片段在对应的新闻参考文本中的分布区域整理；

基于每个所述舆情文本参考片段集中，相同分布区域上的舆情文本参考片段，确定对应的一个或者多个基准舆情文本片段，获得事先存储的各个基准舆情文本片段。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于每个所述舆情文本参考片段集中，相同分布区域上的舆情文本参考片段，确定对应的一个或者多个基准舆情文本片段，获得事先存储的各个基准舆情文本片段，包括：

将每个所述舆情文本参考片段集中，相同分布区域上的舆情文本参考片段作为一个文本片段描述序列，对每个文本片段描述序列进行特征分析处理，获得每个文本片段描述序列分别对应的一个或者多个基准舆情文本片段；

根据每个所述文本片段描述序列分别对应的一个或者多个基准舆情文本片段，获得事先存储的各个基准舆情文本片段。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在文本片段描述序列与文本片段描述序列中包括的舆情文本参考片段在对应的新闻参考文本中的分布区域关联的前提下，根据事先存储的各个基准舆情文本片段，确定与目标网络新闻文本之间的相关性系数满足第一设定相关性判定条件的第一基准舆情文本片段集，包括：

将所述目标网络新闻文本拆分为多个目标舆情文本片段，获得所述目标网络新闻文本的目标舆情文本片段集；其中，所述目标舆情文本片段集中的各个目标舆情文本片段按照各个目标舆情文本片段在目标网络新闻文本中的分布区域整理；

确定所述文本片段描述序列对应的一个或者多个基准舆情文本片段中，与所述目标舆情文本片段之间的相关性系数满足第二设定相关性判定条件的第一基准舆情文本片段；其中，所述目标舆情文本片段在所述目标舆情文本片段集中的分布区域，与所述文本片段描述序列的邻居分布区域相同；

在每个所述目标舆情文本片段皆存在一个对应的所述第一基准舆情文本片段的前提下，确定由各个所述第一基准舆情文本片段构成的所述第一基准舆情文本片段集，与所述目标网络新闻文本之间的相关性系数满足第一设定相关性判定条件，获得所述目标网络新闻文本对应的所述第一基准舆情文本片段集。

5.根据权利要求4项所述的方法，其特征在于，在事先存储的各个基准舆情文本片段分别具有文本片段标签，在所述文本片段标签用于唯一表示每个基准舆情文本片段的前提下，获得所述目标网络新闻文本对应的所述第一基准舆情文本片段集，包括：

根据各个所述第一基准舆情文本片段的文本片段标签，获得所述目标网络新闻文本对应的第一基准舆情文本片段集。