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申请/专利权人：西安石油大学
摘要：本发明属于网络舆情安全监测技术领域，且公开了一种基于深度学习神经网络算法的网络舆情安全监测方法，包括如下步骤：从网络平台获取舆情数据；并预处理去除无关信息和重复内容，并将舆情数据转化为模型可处理的格式；通过预处理后的数据训练深度学习神经网络模型，通过训练多个模型，将其封装为服务端和客户端的应用程序接口，进行后续的舆情识别和分析，对识别出的舆情进行深度分析，生成舆情分析报告，依据舆情分析报告，进行预警，本发明通过深度学习神经网络算法可以将收集到的数据进行清洗和去重，减少了对无用数据的处理，降低数据处理量，提高处理效率，并且可以自动提醒用户和管理人员，便于及时采取应对措施。
主权项：1.一种基于深度学习神经网络算法的网络舆情安全监测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：基于爬虫程序从网络平台定时获取文本、视频、图片的舆情数据；S2：将收集到的舆情数据进行预处理，去除无关信息和重复内容，并将舆情数据转化为模型可处理的格式；S3：通过预处理后的数据训练深度学习神经网络模型，通过文本分类模型进行主题分类和情感分析，通过情感分析模型判断舆情的情感倾向，通过图像识别模型识别图像中的关键信息，通过训练多个模型，将其封装为服务端和客户端的应用程序接口，进行后续的舆情识别和分析；S4：将训练好的模型应用于实时网络舆情数据中，自动识别并抽取关键信息；S5：对识别出的舆情进行深度分析，生成舆情分析报告，包括情感分析、语义分析、事件发展趋势预测；S6：依据舆情分析报告，对可能引发重大舆情的苗头性、倾向性问题进行预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安石油大学 一种基于深度学习神经网络算法的网络舆情安全监测方法
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