一种基于舆情事理图谱的情感倾向识别与预测方法

本发明公开了一种基于舆情事理图谱的情感倾向识别与预测方法，首先运用基于深度学习模型的事件提取技术和关系检测模型；其次借助Neo4j和Gephi图数据库，实现抽象层和实例层事理图谱的可视化；通过事理图谱深化对网络舆情演化机制的理解，揭示网络舆情事件的内在逻辑和演化规律；通过TextCNN模型和Graph2Seq‑Attentions深度学习框架的融合，构建网络热点事件传导图谱，关联公众情感倾向演化；本发明还利用决策树揭示了影响情感倾向的关键事件序列，为转变舆情情感提供可行策略；多智能体强化学习的舆情演化路径优化算法模拟多元主体在复杂环境中的行为和互动，将被动的舆情监控转变为主动的认知干预方案。