【技术实现步骤摘要】
企业舆情指数的计算方法、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及网络
，尤其涉及企业舆情指数的计算方法、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
企业舆情指数反映了一段时间内社会整体对于该企业的情感态度，根据舆情指数的变化，企业可以完成社会新闻引导，同时也可以快速了解竞品在互联网上的品牌传播情况。在企业舆情指数的传统计算方式中，首先是找出一段时间内所有提及目标企业的新闻集，然后通过情感模型对该新闻集进行情感分类，得到正面新闻集和负面新闻集，其中正面新闻集中新闻的数量占总新闻数量的比例就是该企业在这段时间内的舆情指数，该指数越接近0表示情感越消极，越接近1表示情感越积极。上述计算方法仅考虑了新闻数量的影响，且所有新闻在计算过程中的权重是一致的，而事实上，不同发布源和不同内容的新闻，其真实性和价值度是完全不同的，且不同领域下会有不同的权重标准。因而，现有的企业舆情指数计算方法会导致计算得到的企业舆情指数不够真实和准确。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种企业舆情指数的计算方法、设备及计算机可读存储介质，旨在提高企业舆情指数计算结果的真实性和准确性。为实现上述...
【技术保护点】
1.一种企业舆情指数的计算方法，其特征在于，所述企业舆情指数的计算方法包括如下步骤：获取不同类型新闻发布源在目标企业所属领域的权威度值，并获取第一预设时长内不同类型新闻发布源所发布的所有与目标企业符合预设相关条件的新闻，形成场景新闻集；根据所述权威度值，计算所述场景新闻集中的每篇新闻与目标企业之间的内容相关度；对所述场景新闻集进行情感分类，得到正面新闻集和负面新闻集，分别计算所述正面新闻集和所述负面新闻集中的所有新闻与目标企业之间的情感度；根据计算得到的所述正面新闻集和所述负面新闻集中的所有新闻与目标企业之间的情感度，计算目标企业的舆情指数。
【技术特征摘要】
1.一种企业舆情指数的计算方法，其特征在于，所述企业舆情指数的计算方法包括如下步骤：获取不同类型新闻发布源在目标企业所属领域的权威度值，并获取第一预设时长内不同类型新闻发布源所发布的所有与目标企业符合预设相关条件的新闻，形成场景新闻集；根据所述权威度值，计算所述场景新闻集中的每篇新闻与目标企业之间的内容相关度；对所述场景新闻集进行情感分类，得到正面新闻集和负面新闻集，分别计算所述正面新闻集和所述负面新闻集中的所有新闻与目标企业之间的情感度；根据计算得到的所述正面新闻集和所述负面新闻集中的所有新闻与目标企业之间的情感度，计算目标企业的舆情指数。2.如权利要求1所述的企业舆情指数的计算方法，其特征在于，所述获取不同类型新闻发布源在目标企业所属领域的权威度值的步骤包括：获取不同类型新闻发布源在目标企业所属领域的领域专业度值和领域影响力值；根据所述领域专业度值和所述领域影响力值，以及预设的不同类型新闻发布源的基础专业度值，计算不同类型新闻发布源在目标企业所属领域的权威度。3.如权利要求2所述的企业舆情指数的计算方法，其特征在于，所述获取不同类型新闻发布源在目标企业所属领域的权威度值的步骤之前，还包括：将新闻发布源划分为若干个不同的类型，并为划分的不同类型的新闻发布源设置对应的基础专业度。4.如权利要求2所述的企业舆情指数的计算方法，其特征在于，所述对所述场景新闻集进行情感分类，得到正面新闻集和负面新闻集的步骤包括：对于所述场景新闻集中的每篇新闻，将新闻标题输入预设的情感分类模型中，得到对应的情感值ξ；根据所述情感值ξ对所述场景新闻集中的每篇新闻进行归类，得到正面新闻集和负面新闻集。5.如权利要求2或4所述的企业舆情指数的计算方法，其特征在于，所述获取不同类型新闻发布源在目标企业所属领域的领域专业度值和领域影响力值的步骤包括：获取所述第一预设时长内不同类型新闻发布源所发布的第一全量新闻，并获取所述第一全量新闻中的每篇新闻的正文向量；获取目标企业所属领域的领域向量；分别计算所述第一全量新闻中的每篇新闻的正文向量与所述领域向量的皮尔逊相关系数，将皮尔逊相关系数大于预设阈值的新闻标记为领域新闻；对于每个新闻发布源，统计其所发布的每篇领域新闻在预设时间段内的转发次数，将转发次数大于或等于预设次数的领域新闻数量与预设数量的比值作为所述新闻发布源在目标企业所属领域的领域专业度值，同时，...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡远航，郑少杰，付勇，林文聪，范增虎，江旻，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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