基于关键词识别的显著性分析方法及相关产品技术

本申请涉及人工智能领域的关键词识别，具体提供了一种基于关键词识别的显著性分析方法及相关产品。该方法包括：获取与待分析产品相关的多条舆情数据；对所述多条舆情数据进行识别，得到至少一个舆情标的；根据所述多条舆情数据，确定每个所述舆情标的的量化指标，其中，每个所述舆情标的的量化指标用于表征所述舆情标的对所述待分析产品的目标业务的影响程度，所述目标业务为所述待分析产品下的任意一个业务；根据每个所述舆情标的的量化指标，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的，所述目标舆情标的对所述目标业务的影响具有显著性。本申请实施例有利于提高业务走势预测的精度。的精度。的精度。

【技术实现步骤摘要】
基于关键词识别的显著性分析方法及相关产品


[0001]本申请涉及人工智能
，具体涉及一种基于关键词识别的显著性分析方法及相关产品。

技术介绍

[0002]舆情通常对宏观经济、行业或者公司的发展具有重要意义，特别是针对公司市场活动(例如，保险销售业务等)，舆情能够影响业务走势和发展方向。
[0003]因此为了预测业务的走势和发展方向，提前做出应对之策，现在各界人士着力从舆情中提取出有效的信息，以期精确的预测业务的走势和发展方向。然而，由于舆情数据涉及的主题多、主题类别多、噪音多，无法从舆情中提取出有效的信息，使预测出的方向和走势精度低。
[0004]如何从舆情中有效的提取出与产品业务发展相关的信息是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种基于关键词识别的显著性分析方法及相关产品，通过建立舆情标的，以及计算舆情标的的量化指标，可从舆情数据中提取出与产品业务发展相关的舆情标的，精确的预测产品业务的方向和走势。
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种基于关键词识别的显著性分析方法，包括：
[0007]获取与待分析产品相关的多条舆情数据；
[0008]对所述多条舆情数据进行识别，得到至少一个舆情标的，所述至少一个舆情标的根据所述多条舆情数据的实体和主题确定；
[0009]根据所述多条舆情数据，确定每个所述舆情标的的量化指标，其中，每个所述舆情标的的量化指标用于表征所述舆情标的对所述待分析产品的目标业务的影响程度，所述目标业务为所述待分析产品下的任意一个业务；
[0010]根据每个所述舆情标的的量化指标，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的，所述目标舆情标的对所述目标业务的影响具有显著性。
[0011]第二方面，本申请实施例提供一种显著性分析产品，包括：
[0012]获取单元，用于获取与待分析产品相关的多条舆情数据；
[0013]处理单元，用于对所述多条舆情数据进行识别，得到至少一个舆情标的，所述至少一个舆情标的根据所述多条舆情数据的实体和主题确定；
[0014]根据所述多条舆情数据，确定每个所述舆情标的的量化指标，其中，每个所述舆情标的的量化指标用于表征所述舆情标的对所述待分析产品的目标业务的影响程度，所述目标业务为所述待分析产品下的任意一个业务；
[0015]根据每个所述舆情标的的量化指标，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的，所述目标舆情标的对所述目标业务的影响具有显著性。
[0016]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器，所述处理器与存储器
相连，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行如第一方面所述的方法。
[0017]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如第一方面所述的方法。
[0018]第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机可操作来使计算机执行如第一方面所述的方法。
[0019]实施本申请实施例，具有如下有益效果：
[0020]可以看出，在本申请实施方式中，先获取与待分析产品相关的多条舆情数据，然后从多条舆情数据中识别出与待分析产品对应的舆情标的，并且对每个舆情标的进行量化，得到每个舆情标的量化指标，该量化指标用于表征每个舆情标的待分析产品的目标业务的影响程度；最后，基于每个舆情标的的量化指标从至少一个舆情标的中筛选出目标舆情标的，从而实现从舆情数据中提取出对业务发展具有显著性影响的目标舆情标的，即有效的提取出了与产品业务发展相关的信息，弥补了现有技术的空白，提高了基于目标舆情标的预测业务的走向的精度。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1为本申请实施例提供的一种基于关键词识别的显著性分析方法的流程示意图；
[0023]图2为本申请实施例提供的一种显著性分析的示意图；
[0024]图3为本申请实施例提供的另一种显著性分析的示意图；
[0025]图4为本申请实施例提供的一种显著性分析装置的功能单元组成框图；
[0026]图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0028]本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0029]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结果或特性可以包
含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0030]本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理，比如，基于关键词识别技术对舆情数据进行实体和主题的识别。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
[0031]人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
[0032]参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种基于关键词识别的显著性分析方法的流程示意图。该方法应用显著性分析装置。该方法包括以下步骤内容：
[0033]101：显著性分析装置获取与待分析产品相关的多条舆情数据。
[0034]示例性的，待分析产品可以为任意一种实体产品，比如，车辆、化妆品、饮料，等等；也可是任本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于关键词识别的显著性分析方法，其特征在于，包括：获取与待分析产品相关的多条舆情数据；对所述多条舆情数据进行识别，得到至少一个舆情标的，所述至少一个舆情标的根据所述多条舆情数据的实体和主题确定；根据所述多条舆情数据，确定每个所述舆情标的的量化指标，其中，每个所述舆情标的的量化指标用于表征所述舆情标的对所述待分析产品的目标业务的影响程度，所述目标业务为所述待分析产品下的任意一个业务；根据每个所述舆情标的的量化指标，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的，所述目标舆情标的对所述目标业务的影响具有显著性。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多条舆情数据包括多条新闻数据和多条社交媒体数据，所述根据所述多条舆情数据，确定每个所述舆情标的的量化指标，包括：确定所述多条新闻数据对每个所述舆情标的的第一贡献度；确定所述多条社交媒体数据对每个所述舆情标的的第二贡献度；根据每个所述舆情标的的第一贡献度和第二贡献度，确定每个所述舆情标的的量化指标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述多条新闻数据对每个所述舆情标的的第一贡献度，包括：确定所述多条新闻数据中每条所述新闻数据的类型和情绪值，其中，每条所述新闻数据的类型包括正面新闻数据或负面新闻数据，每条所述新闻数据的情绪值用于表征每条所述新闻数据对所述待分析产品的目标业务的影响程度；根据目标新闻数据的类型和情绪值，确定所述多条新闻数据对每个所述舆情标的的第一贡献度，其中，所述目标新闻数据为所述多条新闻数据中包含有每个所述舆情标的的新闻数据。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述确定所述多条社交媒体数据对每个所述舆情标的的第二贡献度，包括：确定所述多条社交媒体数据中每条所述社交媒体数据的类型和情绪值，其中，每条所述社交媒体数据的类型包括正面社交媒体数据或负面社交媒体数据，每条所述社交媒体数据的情绪值用于表征每条所述社交媒体数据对所述待分析产品的目标业务的影响程度；根据目标社交媒体数据的类型和情绪值，确定所述多条社交媒体数据对每个所述舆情标的的第二贡献度，其中，所述目标社交媒体数据为所述多条社交媒体数据中包含有每个所述舆情标的的社交媒体数据。5.根据权利要求1
‑
4中任一项所述的方法，其特征在于，所述多条舆情数据为任意时刻下的多条舆情数据，每个所述舆情标的的量化指标为所述任意时刻下的量化指标；所述根据每个所述舆情标的的量化指标，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的，包括：根据所述任意时刻下每个所述舆情标的的量化指标，确定每个所述舆情标的的量化指标在多个预设时间段内的多个第一变化量；获取所述待分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的多个第二变化量，以及第一分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的第三变化量，其中，所述第一分析产品的产品属性与所述待分析产品的产品属性互斥；
根据每个所述舆情标的的量化指标在多个预设时间段内的多个第一变化量、所述待分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的多个第二变化量以及所述第一分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的多个第三变化量，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当每个所述舆情标的的量化指标的变化对所述待分析产品的目标业务的影响是正相关时，所述根据每个所述舆情标的的量化指标在多个预设时间段内的多个第一变化量、所述待分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的多个第二变化量以及所述第一分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的多个第三变化量，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的，包括：确定所述多个预设时间段中的第一预设时间段以及第二预设时间段，其中，在所述第一预设时间段内每个所述舆情标的的量化指标的第一变化量大于第一阈值，所述第一阈值大于零，在所述第二预设时间段内每个所述舆情标的的量化指标的第一变化量的绝对值小...

【专利技术属性】
技术研发人员：郁文剑，潘文磊，李泽华，田野，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：