【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及舆情预警的，尤其涉及一种基于大数据技术的网络舆情预警方法及系统。
技术介绍
1、
2、现有的网络舆情信息监测工作中，由于没有及时更新数据库，没有配备专人进行网络信息的监控，导致部分敏感词汇没有被追踪到、一些敏感信息未能被及时监测，结果造成预警不及时。另一方面，在进行舆情分析时，舆情管理者缺乏舆情预警工作经验，对舆情信息作出误判，导致隐藏较大危机的信息被引爆。虽然少数学者会采用数学模型或机器学习等技术进行模型构建，但是模型结构较为复杂，实时性差。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案，包括：通过go－github库调用searchapi，从信息平台抓取网络舆情信息；通过专家系统对网络舆情信息中的情感倾向度、关注度和传播范围三个网络舆情指标分别进行评分，根据评分结果对网络舆情信息进行网络舆情等级标记，所述网络舆情等级分为一级、二级、三级、四级；对标记后的网络舆情信息进行特征提取，获...
【技术保护点】
1.一种基于大数据技术的网络舆情预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于大数据技术的网络舆情预警方法，其特征在于，所述评分包括：
3.如权利要求2所述的基于大数据技术的网络舆情预警方法，其特征在于，特征提取包括：
4.如权利要求3所述的基于大数据技术的网络舆情预警方法，其特征在于，舆情预警网络包括输入层、第一卷积层、第二卷积层、第一池化层、批量归一化层、自注意力机制模块、全连接层和输出层；
5.如权利要求4所述的基于大数据技术的网络舆情预警方法，其特征在于，训练包括：
6.一种基于大数据技术的...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据技术的网络舆情预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于大数据技术的网络舆情预警方法，其特征在于，所述评分包括：
3.如权利要求2所述的基于大数据技术的网络舆情预警方法，其特征在于，特征提取包括：
4.如权利要求3所述的基于大数据技术的网络舆情预警方法，其特征在于，舆情预警网络包括输入层、第一卷积层、第二卷积层、第一池化层、批量归一化层、自注意力机制模块、全连接层和输出层；
5.如权利要求4所述的基于大数据技术的网络舆情预警方法，其特征在于，训练包括：
6.一种基于大数据技术的网络舆情预警系统，其特征在于，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：陈庆，
申请(专利权)人：南京特尔顿信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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