文献类型：专利

中文题名：基于概率特征关联的舆情分析方法

作者：程华[1];姚俊[1];马宇舸[1];房一泉[1];

机构：[1]华东理工大学;

专利类型：发明专利

申请号：CN201710441705.0

申请日：20170613

申请人地址：200237 上海市徐汇区梅陇路130号华东理工大学

公开日：20171010

代理人：袁兴隆

代理机构：32280 常州市权航专利代理有限公司

语种：中文

中文关键词：特征词项;关联;态势估计;新闻事件;特征权;长期信息;特征集合;词向量;门内;向量;半径设置;概率特征;关联概率;软传感器;特征表达;文本信息;新闻文本;舆情分析;融合

摘要：本发明公开了一种基于概率特征关联的舆情分析方法，步骤一、收集某一新闻事件的长期信息，取长期信息中的长期特征词项组成文本信息的长期词典；步骤二、取当前新闻文本信息的特征词项组成的当前特征集合；步骤三、以当前特征词项为中心、一定关联门的半径设置圆形关联门，获取关联门内特征词项的特征集合；步骤四、求关联门内长期特征词项的词向量和当前特征词项的词向量间关联概率；步骤五、计算当前特征词项的最优特征权值和对应的最优当前特征权值向量，将所述最优当前特征权值向量用于软传感器模型对当前新闻事件进行态势估计，得到当前新闻事件的态势融合估计和全特征表达，提升对事件态势估计的融合效果，对态势估计更可靠。