摘要
本申请涉及网络舆情预测技术领域,公开了一种基于深度学习的网络舆情预测方法,包括:步骤一、从多个社交媒体平台收集文本数据的步骤;步骤二、对所述文本数据进行预处理的步骤,所述预处理包括文本清洗和标准化处理;步骤三、基于所述预处理文本构建情感知识图谱的步骤,所述图谱包括实体识别、关系抽取及情感属性分析;步骤四、利用图卷积网络对所述情感知识图谱进行图嵌入。通过结合传统文本分析和先进的图嵌入技术,本系统能够深入理解文本中的复杂语义关系和情感表达。情感知识图谱构建模块和图嵌入模块使系统能够准确识别和解析文本中的细微情感变化,提供比传统情感分析方法更高的精确度。
技术关键词
网络舆情预测方法
社交媒体平台
文本
知识图谱构建
数据收集模块
网络舆情预测技术
数据处理模块
预测系统
情感分析方法
深度学习训练
关键词
长短期记忆网络
自然语言
分析模块
嵌入特征
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回归预测模型
风险预测方法
逻辑回归模型
逻辑回归方法
知识图谱构建方法
知识点
组合模块
存储模块
抓取模块
学科知识图谱
知识图谱构建
生成知识图谱
数据
格式
缺失检测方法
图像
模板
CMYK颜色空间
文本行检测方法