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一种面向大数据处理的舆情信息识别方法及系统
成果名称: | 一种面向大数据处理的舆情信息识别方法及系统 | 关键字: | 舆情 , 节点 , 识别 , 信息 , 图谱 , 层级 , 类别 , 知识 , 数据 , 模型 | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 江苏省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN202410252420.2 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 南京特尔顿信息科技有限公司 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 6.00 | 所属十强产业: |
本发明公开了一种面向大数据处理的舆情信息识别方法及系统,涉及舆情数据技术领域,包括采集舆情信息数据并进行预处理,构建多层级知识图谱;利用图神经网络对所述多层级知识图谱进行学习,构建舆情信息识别模型;利用所述舆情信息识别模型对舆情信息数据进行识别和分类;制定反馈机制,对所述多层级知识图谱和所述舆情信息识别模型进行更新。本发明通过利用多层级知识图谱和图卷积网络,使得舆情信息识别模型能够从底层实体关系到高层主题层进行多层次抽象,提高对舆情分类的准确性;通过引入图注意力机制,使得舆情信息识别模型能够更加精准地捕捉节点之间的联系,有助于提高对多层级知识图谱的节点更新效果。
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