【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统及方法。
技术介绍
1、官方媒体是指由政府设立的或具有政府官方认证背景的媒体，相较于其他非官方媒体或自媒体，对官方媒体报道的要求是极为严格的，包括但不仅限于：在报道中不能出现错别字、遵循《新华社新闻信息报道中的禁用词和慎用词》规范、不能出现“标题党”现象、不能出现政治类差错等等，监管部门在对官方媒体进行监管时有诸多问题亟待解决：
2、1、部分媒体并未将数据接入至监管平台，需要设计一套便捷的新闻数据采集工具对这类媒体发布的新闻进行采集；
3、2、评价指标及其权重会随着政策改动而变化，需要支持指标的动态调整和权重的自动实时计算；
4、3、每日海量的新闻数据，监管部门根据指标采用人工方式进行审核，工作量十分庞大、人工成本高，基于算法实时运算结果及指标权重实时计算，对官方媒体进行实时的自动审核可以极大的减少工作量；
5、4、对于重大舆情事件发现不及时、通知不及时、处理不及时问题。需要健全预警机制，并提高实时计算效率，通过邮箱、短信方式及时通知相关责任单位进行处理。
6、因此，亟需提供一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统。
技术实现思路
1、本专利技术为解决现有技术对指标参数无法实现动态调整及实时计算，导致工作量大以及人工成本高；同时对于重大舆情事件存在处理不及时等问题，提供一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统及方法。
2、一种基
3、所述数据采集模块经所述媒体管理模块获取数据源，将所述数据源生成媒体数据发布至kafka新闻消息中间件；
4、所述实时计算模块接收经kafka新闻消息中间件传送的新闻数据，并进行所述新闻数据中各指标项的实时并行计算；
5、对所述并行计算的结果与各指标扣分数对应进行加权计算，实时获得新闻数据的评估分数，并根据评估分数对媒体进行排名，将超过扣分阈值的媒体，实时推送预警信息。
6、进一步地，所述媒体管理模块包括媒体基本信息单元和媒体渠道信息单元；所述媒体基本信息单元用于推送预警信息至媒体相关责任人，所述媒体渠道信息单元用于支撑数据采集模块采集数据源。
7、进一步地，所述数据采集模块为分布式舆情大数据采集平台，并根据媒体管理模块中的媒体基本信息单元的内容，自动生成采集任务以及kafka新闻消息中间件主题，将采集到的新闻数据发布至kafka新闻消息中间件对应主题。
8、进一步地，所述实时计算模块由基于flink的流批一体实时处理平台实现，通过该平台进行flink指标评估算子、flink通用算法算子、ai算法接入以及并行计算。
9、进一步地，所述基于flink的流批一体实时处理平台接收分布式舆情大数据采集平台采集的kafka新闻数据，通过flink通用算法算子及flink指标评估算子，将每一条数据通过指标体系的每一个指标项进行识别，将获得指标算法结果传送至kafka的指标算法识别结果队列。
10、进一步地，由flink指标评估算子读取kafka的指标算法识别结果，将每一条识别结果和对应的指标扣分数进行加权操作，获得新闻数据的评估结果。
11、本专利技术还提供一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估方法，该方法通过一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统实现；该方法由以下步骤实现：
12、步骤一：通过媒体管理模块配置需要监管的媒体信息，并将所述媒体信息传送至数据采集模块；
13、步骤二：所述数据采集模块采集监管媒体的数据并发布至kafka新闻消息中间件；
14、步骤三：基于flink的流批一体实时处理平台接收kafka新闻消息中间件传送的kafka新闻数据，由flink通用算法算子及flink指标评估算子，将每一条数据通过指标体系的每一个指标项进行识别，获得指标算法结果并传送到kafka的指标算法识别结果队列；
15、通过flink指标评估算子读取kafka的指标算法识别结果，将每一条识别结果和对应的指标扣分数进行加权操作，获得新闻数据的评估结果；
16、步骤四：根据获得的新闻数据的评估结果监管媒体并对危险内容实时预警。
17、本专利技术的有益效果：
18、本专利技术系统基于新的业务需求而提出，是某政府监管机构需要对其管控的媒体进行监管，并借助ai算法的能力，实现所监管媒体发布新闻的自动审核，并通过一套指标模型，对其监管的媒体做评估，自上而下评分，对于评分较低的媒体要及时通知相关负责人。
19、针对于媒体内容审核极为严格的官方媒体，本专利技术设计了基于人工智能及指标模型的实时舆情评估方法及系统，通过简易的配置实现自动从官方媒体网站、公众号、app采集其发布的内容，基于flink流处理技术及通用算法算子，将评估指标与人工智能算法同步结合计算，对官方媒体进行实时评估、排名、统计、朔源、问题推送等操作，让监管部门可以实时掌握受监管媒体的舆情态势，在遇到重大舆情事件的时候可以及时告知相关责任人进行处理。
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1.一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统，其特征是：该系统包括媒体管理模块、数据采集模块以及实时计算模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统，其特征在于：所述媒体管理模块包括媒体基本信息单元和媒体渠道信息单元；所述媒体基本信息单元用于推送预警信息至媒体相关责任人，所述媒体渠道信息单元用于支撑数据采集模块采集数据源。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统，其特征在于：所述数据采集模块为分布式舆情大数据采集平台，并根据媒体管理模块中的媒体基本信息单元的内容，自动生成采集任务以及Kafka新闻消息中间件主题，将采集到的新闻数据发布至Kafka新闻消息中间件对应主题。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统，其特征在于：所述实时计算模块由基于Flink的流批一体实时处理平台实现，通过该平台进行Flink指标评估算子、Flink通用算法算子、AI算法接入以及并行计算。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统，
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统，其特征在于：由Flink指标评估算子读取Kafka的指标算法识别结果，将每一条识别结果和对应的指标扣分数进行加权操作，获得新闻数据的评估结果。
7.一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估方法，其特征是：该方法通过权利要求1至6任一项所述的一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统实现；该方法由以下步骤实现：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统，其特征是：该系统包括媒体管理模块、数据采集模块以及实时计算模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统，其特征在于：所述媒体管理模块包括媒体基本信息单元和媒体渠道信息单元；所述媒体基本信息单元用于推送预警信息至媒体相关责任人，所述媒体渠道信息单元用于支撑数据采集模块采集数据源。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统，其特征在于：所述数据采集模块为分布式舆情大数据采集平台，并根据媒体管理模块中的媒体基本信息单元的内容，自动生成采集任务以及kafka新闻消息中间件主题，将采集到的新闻数据发布至kafka新闻消息中间件对应主题。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能及指标模型的实时舆情评估系统，其特征在于：所述实时计算模块由基于flink的流批一体实时处理平台实现，通过该平台进...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢红韬，支婷，蔡惠民，丁洪鑫，胡建，舒珏淋，
申请(专利权)人：中电科大数据研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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