[发明专利]基于概率特征关联的舆情分析方法

摘要

本发明公开了一种基于概率特征关联的舆情分析方法，步骤一、收集某一新闻事件的长期信息，取长期信息中的长期特征词项组成文本信息的长期词典；步骤二、取当前新闻文本信息的特征词项组成的当前特征集合；步骤三、以当前特征词项为中心、一定关联门的半径设置圆形关联门，获取关联门内特征词项的特征集合；步骤四、求关联门内长期特征词项的词向量和当前特征词项的词向量间关联概率；步骤五、计算当前特征词项的最优特征权值和对应的最优当前特征权值向量，将所述最优当前特征权值向量用于软传感器模型对当前新闻事件进行态势估计，得到当前新闻事件的态势融合估计和全特征表达，提升对事件态势估计的融合效果，对态势估计更可靠。

主权项

一种基于概率特征关联的舆情分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、收集某一新闻事件的长期信息，取长期信息中的长期特征词项组成文本信息的长期词典；步骤二、取当前新闻文本信息的特征词项组成的当前特征集合；步骤三、将长期词典与当前特征词项进行关联，以当前特征词项为中心、基于特征词项的相似度设置圆形关联门，获取当前特征词项关联门内的长期特征词项的特征集合以及该特征集合对应的权重向量；步骤四、分别求步骤三中关联门内长期特征词项的词向量和当前特征词项的词向量，并求两者词向量间的关联概率；步骤五、通过所述关联概率计算当前特征词项的最优特征权值，并生成当前特征集合对应的最优当前特征权值向量；步骤六、将所述最优当前特征权值向量用于软传感器模型对当前新闻事件进行态势估计，得到当前新闻事件的态势融合估计。