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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于多模态数据的重大突发事件舆情趋势预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116720155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310749302.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多模态数据的重大突发事件舆情趋势预测方法是由康昭;田玲;惠孛;李思辰;程宇航;李凯文设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的重大突发事件舆情趋势预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据的重大突发事件舆情趋势预测方法，涉及网络技术领域，其包括以下步骤：采集重大突发事件的舆情数据并对其进行预处理，得到预处理后的舆情数据；根据预处理后的舆情数据的类型进行特征提取，获取各类型舆情数据的情感向量；将各类型舆情数据的情感向量与数值型的传播特征进行加权融合，得到舆情综合流行度；使用TCN时间序列预测模型对舆情综合流行度进行预测，完成基于多模态数据的重大突发事件舆情趋势预测。本方法解决了现有技术在舆情趋势预测时难以兼顾多模态数据使用和长序列信息处理，导致预测准确率低的问题。

本发明授权一种基于多模态数据的重大突发事件舆情趋势预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的重大突发事件舆情趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集重大突发事件的舆情数据并对其进行预处理，得到预处理后的舆情数据；舆情数据包括文本、图片、视频和数值型的传播特征，数值型的传播特征包括转发、评论和点赞； S2、根据预处理后的舆情数据的类型进行特征提取，获取各类型舆情数据的情感向量； S3、将各类型舆情数据的情感向量与数值型的传播特征进行加权融合，得到舆情综合流行度； S4、使用TCN时间序列预测模型对舆情综合流行度进行预测，完成基于多模态数据的重大突发事件舆情趋势预测； 步骤S1中对舆情数据进行预处理的具体方法包括以下子步骤： S1-1、将不同格式的舆情视频数据转换为统一相同的MP4格式的文件，并去除无效和错误视频；对舆情视频数据进行画面与音频拆分，并将拆分后的音频文件转化为文本格式，形成音频对应的舆情文本数据；依据帧间差分方法提取舆情视频的关键帧，并转化为JPG格式的单帧图像； S1-2、通过jieba自然语言处理技术，对舆情文本数据进行分词、去停用词、去除标点符号； S1-3、获取传播特征数据的缺失值，使用缺失值前后两项和的均值进行填充，得到预处理后的舆情数据； 步骤S2的具体方法包括以下子步骤： S2-1、通过自然语言处理工具SnowNLP库对舆情文本数据进行情感分析，获取文本情感向量； S2-2、通过深度学习模型ResNeXt对舆情图片和单帧图像进行特征提取，得到图像特征； S2-3、通过softmax分类器对图像特征进行图像情感分类，得到图像情感向量； 步骤S3的具体方法包括以下子步骤： S3-1、根据公式： 对各模态数据进行标准化处理；其中表示第s个样本数据的第t种模态在标准化后的值；表示第s个样本数据的第t种模态的值；n为样本数据总数；模态数据包括文本情感向量、图像情感向量和传播特征； S3-2、根据公式： 获取第t种模态的比例； S3-3、根据公式： 获取第t种模态的权重；其中表示以常数e为底数的对数；m为模态总数，m=3； S3-4、根据公式： 得到舆情综合流行度；其中为文本情感向量；为图像情感向量；为数值型的传播特征中转发、评论、点赞的累加和。

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