基于联合模型的网络舆情事件检测方法

TP391.1; 当前网络成为了重要的舆论场所,网络舆情重大事件对网络舆情稳定的影响日益加重.为了检测网络舆情中的重大事件,提出了 一种基于深度学习的事件发现与网络舆情事件专家知识模式库相结合的联合模型检测方法.首先,利用深度学习可识别深层隐性事件的特性,获取新闻文本中的网络舆情候选事件集;其次,基于自动提取的新闻文本关键词集,通过专家模式干预,建立网络舆情事件专家知识模式库;最后,在深度学习的事件发现基础上,联合网络舆情事件专家知识模式库模式匹配,识别网络舆情重大事件,并获得该事件的类型和子类型,降低了网络舆情重大事件的漏判和误判.同时,该联合模型将深度学习的事件发现和分类结果通过专家模式干预,实时反馈融入网络舆情事件专家知识模式库,动态修正和扩充网络舆情重大事件模式,提升了应对新型网络舆情事件的能力.对比实验表明,联合模型优于单模型,具有较好的网络舆情重大事件识别的能力.