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申请/专利权人：杭州衡泰技术股份有限公司

摘要：本发明涉及筛选舆情信息及监测企业主体风险等级的舆情引擎及方法，舆情引擎，包括：主体情感分类模块，包括多个分类的情感分类模型，用于对获取的舆情信息的情感倾向；主题分类模块，用于对获取的舆情信息进行单主题分类或多主题分类；命名体识别模块，用于进行命名体识别，并计算命名体与所述舆情信息的紧密度；舆情风险得分模块，用于获取包含命名体的所述舆情信息的风险等级；相似性检索模块，用于对获取的不同舆情信息进行相似度计算，及进行线上舆情信息筛选；企业主体风险等级监测模块，用于获取不同企业主体当前的风险等级并进行实时监测。本发明可实时从海量新闻资讯数据中快速筛选指定的相关资讯并实时对企业主体的风险等级进行监测。

主权项：1.一种筛选舆情信息及监测企业主体风险等级的舆情系统，其特征在于，包括：主体情感分类模块，包括多个分类的情感分类模型，用于对获取的舆情信息的情感倾向；主题分类模块，用于对获取的所述舆情信息进行单主题分类或多主题分类；命名体识别模块，用于进行命名体识别，并计算所述命名体与所述舆情信息的紧密度；舆情风险得分模块，用于获取包含所述命名体的所述舆情信息的风险等级；相似性检索模块，用于对获取的不同舆情信息进行相似度计算，并进行线上舆情信息筛选；企业主体风险等级监测模块，用于获取不同企业主体当前的风险等级并动态监测与各命名体相对应的企业主体的风险等级变化；所述命名体识别模块基于对获取的舆情信息进行句法分析后，提取获得的关键句中的命名体，并计算所述命名体与所述舆情信息之间的紧密度；其中计算命名体与舆情信息的紧密度的过程中，包括：判断所述命名体所在句子中是否存在观点，若存在观点，则进入下一步，否则输出预设的第一紧密度值；判断所述命名体所在句子是否为疑问句、条件句或者样例句，若均不属于上述语句，则进入下一步，否则输出预设的第一紧密度值；判断所述命名体是否携带后缀词，若不携带后缀词，则进入下一步，否则输出预设的第一紧密度值；判断所述命名体所在句子中的命名体是否只有一个，若只有一个，则判断所述句子的句法结构是否满足主谓关系，若满足则输出预设的第二紧密度值，否则输出预设的第一紧密度值；若所述句子中存在多个，则判断所述句子是否为并列结构，若是，则拆分所述句子的结构，并确定是否具有主要主体，若存在主要主体，则输出预设的第二紧密度值，否则输出预设的第三紧密度值；若所述句子不是并列结构，则输出预设的第二紧密度值；所述舆情风险得分模块包括：关键词词典，用于进行关键词提取，以及计算所述关键词在所述舆情信息中的词得分；负面事件库，用于获取历年与所述命名体相关的负面事件；所述舆情风险得分模块基于所述命名体识别模块、所述关键词词典和所述负面事件库对舆情信息中的关键句进行评分获得句子得分，以及基于所述句子得分获取包含所述命名体的所述舆情信息的风险等级；所述舆情风险得分模块基于所述命名体识别模块、所述关键词词典和所述负面事件库对所述关键句进行评分获得句子得分的过程中，包括：基于所述命名体识别模块获取所述舆情信息中关键句的命名体以及所述命名体与所述舆情信息的紧密度；基于所述关键词词典获取所述舆情信息中关键句的关键词、词得分和词频；基于所述负面事件库获取所述舆情信息中关键句的负面事件；基于所述命名体、所述紧密度、所述关键词、所述词得分、所述词频和所述负面事件对所述舆情信息中关键句进行评分获得所述句子得分；所述舆情风险得分模块通过句子得分公式对所述舆情信息中关键句进行评分；所述句子得分公式为：K*Maxmaxkeyscore*1+词频-110*0.8,maxscenescore其中，K表示句子与命名体的紧密度，keyscore表示词得分，scenescore表示负面事件得分；对完成整合的命名体内容进行评分获得包含所述命名体的所述舆情信息的风险等级的过程中，通过命名体风险得分公式获取所述命名体的风险得分并获得相应的风险等级，其中，所述命名体风险得分公式为：命名体风险得分＝min1,max同一命名体下所有句子得分*1+min1,同一命名体下句子数量-110+同一命名体下句子数量*舆情信息额外得分的平均值；其中，舆情信息额外得分的计算方法为：Max词得分*1+词频-110*min2,1+得分高词的词频-110*0.8其中，词得分和词频是基于所述关键词词典提取的其余句子中出现的关键词所获得，得分高词的词频为Max词得分*1+词频-110中所获得的关键词的词频。

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