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网络舆情监控方法及设备 

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摘要:本申请实施例提供一种网络舆情监控方法及设备,包括:根据采集到的文本数据生成多个词序列与多个实体类别序列;根据各个所述词序列与各个所述实体类别序列,抽取所述文本数据中的目标触发词,并确定各个目标触发词的事件类别;根据各个所述词序列,抽取所述文本数据中的论元,并确定各个所述论元的实体类别;根据各个所述目标触发词的事件类别与各个所述论元的实体类别,确定所述文本数据中是否存在待处理的舆论事件。本申请实施例提供的网络舆情监控方法可以有效降低网络舆情监控的人力成本。

主权项:1.一种网络舆情监控方法,其特征在于,所述方法包括:根据采集到的文本数据生成多个词序列与多个实体类别序列;根据各个所述词序列与各个所述实体类别序列,抽取所述文本数据中的目标触发词,并确定各个目标触发词的事件类别;其中,所述事件类别包括积极类别与消极类别;根据各个所述词序列,抽取所述文本数据中的论元,并确定各个所述论元的实体类别;根据各个所述目标触发词的事件类别与各个所述论元的实体类别,确定所述文本数据中是否存在待处理的舆论事件;所述根据各个所述词序列与各个所述实体类别序列,抽取所述文本数据中的目标触发词,并确定各个目标触发词的事件类别,包括:将各个所述词序列与各个所述实体类别序列输入符号表示学习模型,得到各个所述词序列编码后的第一向量与各个所述实体类别序列编码后的第二向量;其中,所述符号表示学习模型包括词嵌入向量层与基于Transformer的编码器层;根据各个所述词序列编码后的第一向量与各个所述实体类别序列编码后的第二向量,以及预设触发词实体交互关系学习模型,得到所述目标触发词与实体类别之间的交互关系向量;根据所述交互关系向量,得到目标触发词表示向量;基于多层感知器MLP对所述目标触发词表示向量进行分类,得到各个所述目标触发词的事件类别。

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