摘要
本申请公开了一种基于多维信息和事件因果梳理的潜在风险隐患识别方法、装置、设备、介质及产品,涉及人工智能领域。该方法包括从已订阅的舆情监测对象处获取多模态数据并进行特征提取,提取出多模态信息特征;基于多模态信息特征进行数据结构化分析,提取出每个事件的关键属性结构化数据;对所有事件进行聚类分析,将所有事件划分为一系列大事件集合;对大事件集合中的每个小事件进行信息去重和整合分析,得到每个大事件集合的关键属性结构化数据,据此对一系列大事件集合的发生顺序和因果关系进行因果链梳理,得到事件因果链,据此进行事件的潜在风险隐患识别,能够提高舆情监测的全面性和时效性以及舆情分析的准确性。
技术关键词
音色特征
多模态信息
风险
识别方法
人脸特征
指数
文本
地点
识别视频数据
深度卷积神经网络
数据特征提取
识别装置
谱聚类算法
音频
处理器
大语言模型
数据获取模块
计算机程序产品
系统为您推荐了相关专利信息
隧道智能
多层次多维度
数据分析框架
监测系统
数据处理模块
变电站接地网故障
接地网腐蚀速率
数据收集模块
规划系统
防雷装置
语义知识图谱
管理方法
运动姿态数据
知识图谱路径
心率
三维建筑信息
逃生路径规划系统
逃生路径规划方法
动态实时数据
有向图结构
面向视频流数据
隐私保护方法
隐私特征
压缩特征
情感识别方法