摘要
一种基于人工智能的社会风险识别与预测的方法及系统,属于人工智能技术领域。方法包括:将网络舆情的离散信息进行预处理获取多个词,计算每个词与风险词库中的风险情感意图标签的相似度,根据多个词与阈值的比较结果对互联网的离散信息进行分类;计算每个时间段每类网络舆情的离散信息的多个词的信息量,将每个时间段的信息量相加,得到每个时间段的信息量,将每个时间段最后时刻之前各时间段所有的信息量相加,得到信息量累计值的时间序列,利用其将Logistic回归模型训练成风险预测模型,利用风险预测模型生成未来一段时间的社会风险趋势。本发明够覆盖广泛的社会舆情信息,准确捕捉民众的诉求和情感变化,应对社会风险的复杂性和多样性。
技术关键词
风险预测模型
Logistic回归模型
意图
时间段
社会
舆情大数据
词典
情感词极性
词向量模型
强度
人工智能技术
互联网
词语
网络
分词
文本
标签
处理器
序列