基于主流价值垂类领域知识库的潜在热点内容识别方法

本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种基于主流价值垂类领域知识库的潜在热点内容识别方法，包括：构建主流价值垂类领域知识库，通过隐含狄利克雷分布模型进行主题建模并提取潜在的主题词，并通过RoBERTa‑CRF模型抽取事件三元组并构建事件图谱；通过图谱检索引擎从事件图谱中检索与热点相关的节点，并将相关节点构成的子图通过图嵌入技术转化为向量表示，形成热点模式；通过计算Jaccard相似度，在融合图表征网络中匹配与热点模式相似的内容特征，识别出潜在热点内容。本发明通过主题建模、事件抽取、图谱检索和相似度计算等技术精准识别和筛选正向加强的信息内容，可增强对社会热点趋势的实时监测和预测能力。