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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种负面舆情态势感知风险识别方法、装置和设备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：CN119740874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411937240.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种负面舆情态势感知风险识别方法、装置和设备是由张云鹏;王帆;韦立坚;陈晓阳;周志强;张小彬设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种负面舆情态势感知风险识别方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种负面舆情态势感知风险识别方法、装置和设备，方法通过响应请求端发送的识别请求，获取新闻舆情数据；采用风险情绪预测模型对新闻舆情数据进行预测，确定对应的风险类型概率和情绪信息；根据风险类型概率和情绪信息进行加权，构建负面舆情指标；对负面舆情指标进行回归分析，确定情绪风险指标和信息风险指标；根据负面舆情指标、情绪风险指标和信息风险指标，确定请求端对应的舆情风险描述信息，从而快速准确地进行舆情风险预测及其描述，有助于用户对于请求端所处公司进行风险预警和风险防御。

本发明授权一种负面舆情态势感知风险识别方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种负面舆情态势感知风险识别方法，其特征在于，包括： 响应请求端发送的识别请求，获取新闻舆情数据； 采用风险情绪预测模型对所述新闻舆情数据进行预测，确定对应的风险类型概率和情绪信息； 根据所述风险类型概率和所述情绪信息进行加权，构建负面舆情指标； 对所述负面舆情指标进行回归分析，确定情绪风险指标和信息风险指标； 根据所述负面舆情指标、所述情绪风险指标和所述信息风险指标，确定所述请求端对应的舆情风险描述信息； 所述根据所述风险类型概率和所述情绪信息进行加权，构建负面舆情指标，包括： 采用层次分析法确定各所述风险类型概率对应的风险权重； 按照所述风险权重、所述风险类型概率和所述情绪信息，构建负面舆情指标； 负面舆情指标为： ； ； 其中，为请求端k在第t天所属风险类型m的概率值；n为请求端k在第t天的新闻舆情数据总数目；为请求端k在第t天的第a篇新闻舆情数据的情绪信息；为请求端k在第t天的第a篇新闻舆情数据所属风险类型m的风险类型概率；为风险类型m的风险权重；b为风险类型的总数；为请求端k在第t天的舆情风险总值； 所述对所述负面舆情指标进行回归分析，确定情绪风险指标和信息风险指标，包括： 以所述负面舆情指标作为自变量，以每日评论数量作为因变量进行回归分析，构建回归分析公式； 对所述回归分析公式进行变换，确定情绪风险指标和信息风险指标； 所述回归分析公式为： ； 所述情绪风险指标为： ； 所述信息风险指标为： ； 其中，为请求端k在第t天的信息风险指标，为请求端k在第t天的情绪风险指标，和分别为请求端k的回归系数，为第t天与请求端k相关的每日评论数量，为请求端k在第t天的误差项，和为回归系数的估计值。

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