一种基于多模态融合算法的舆情风险发现方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多模态融合算法的舆情风险发现方法。本发明专利技术可以综合分析多种类型的数据，提高数据挖掘的深度和全面性；可以发掘文本与图片、文本与视频等之间的关联信息，有助于更全面地揭示舆情风险的真实情况；能够整合来自不同模态的信息，其对舆情风险的识别更为准确和可靠，降低了误判和漏判的风险；灵活应用多种舆情风险发现模型，能够根据实际需求进行模型选择和调整；可以开发更精确的风险评估模型，实现对风险等级的判断和预警，提高应对风险的能力；可以应对大量的网络数据和多模态数据处理需求，保证了舆情风险发现的实时性和系统的可扩展性，适应不断变化的网络环境。境。境。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多模态融合算法的舆情风险发现方法


[0001]本专利技术涉及网络信息处理
，具体为一种基于多模态融合算法的舆情风险发现方法。

技术介绍

[0002]舆情风险发现技术是一种应用于舆情分析和管理的技术，旨在通过收集、处理和分析大量的网络数据(如新闻、社交媒体、论坛等)，实时发现和预警潜在的舆情风险，从而帮助企业、政府部门等机构及时应对和处理舆情事件，降低潜在的负面影响。
[0003]目前的舆情风险发现技术主要包括数据收集、数据预处理、文本分析、情感分析、舆情风险发现、风险评估和预警、可视化展示，通过以上环节，舆情风险发现技术能够帮助企业和政府部门及时发现潜在的舆情风险，制定有效的应对策略，降低舆情风险对企业和社会的负面影响。但其存在以下几个缺点：1.数据类型单一：现有技术主要处理文本数据，忽略了图片、音频、视频等多种类型的数据，这使得分析结果可能不够全面，无法充分挖掘舆情风险的潜在信息；2.信息利用不充分：在网络环境下，用户表达舆情倾向的方式多种多样，除了文字，还有图片、音频、视频等多种形式。现有技术忽略了这些非文本数据的价值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多模态融合算法的舆情风险发现方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤一、数据收集和预处理：从不同来源收集多模态数据，对这些数据进行预处理，包括去除噪声、数据清洗、数据格式转换；步骤二、多模态特征提取：使用深度神经网络来进行多模态特征提取，使用卷积神经网络处理图像数据，使用循环神经网络处理文本数据，使用语音识别算法处理音频；步骤三、多模态融合算法：对于每个模态提取的特征进行归一化，以确保每个特征在相同的尺度下，将不同模态的特征加权融合在一起；步骤四、舆情风险发现模型构建：选择适合当前任务的机器学习算法，并使用多模...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈学言，田平，王波，王垒，
申请(专利权)人：广东数源智汇科技有限公司，
类型：发明
国别省市：