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摘要：本申请涉及网络舆情预测技术领域，公开了一种基于深度学习的网络舆情预测方法，包括：步骤一、从多个社交媒体平台收集文本数据的步骤；步骤二、对所述文本数据进行预处理的步骤，所述预处理包括文本清洗和标准化处理；步骤三、基于所述预处理文本构建情感知识图谱的步骤，所述图谱包括实体识别、关系抽取及情感属性分析；步骤四、利用图卷积网络对所述情感知识图谱进行图嵌入。通过结合传统文本分析和先进的图嵌入技术，本系统能够深入理解文本中的复杂语义关系和情感表达。情感知识图谱构建模块和图嵌入模块使系统能够准确识别和解析文本中的细微情感变化，提供比传统情感分析方法更高的精确度。
主权项：1.一种基于深度学习的网络舆情预测方法，其特征在于，包括：步骤一、从多个社交媒体平台收集文本数据的步骤；步骤二、对所述文本数据进行预处理的步骤，所述预处理包括文本清洗和标准化处理；步骤三、基于所述预处理文本构建情感知识图谱的步骤，所述图谱包括实体识别、关系抽取及情感属性分析；步骤四、利用图卷积网络对所述情感知识图谱进行图嵌入，获得节点的低维向量表示的步骤；步骤五、结合传统文本特征和图嵌入特征，使用长短期记忆网络或Transformer模型进行深度学习训练的步骤；步骤六、根据训练结果，对新的社交媒体数据进行情感预测和舆情趋势分析的步骤。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工商大学 一种基于深度学习的网络舆情预测方法及系统
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