一种基于新闻来源可信度的舆情知识图谱过滤方法技术

本发明专利技术公开了一种基于新闻来源可信度的舆情知识图谱过滤方法，包括S1、生成初始新闻数据集；S2、通过建立可信度评估模型；S3、保留高可信度的新闻数据；S4、使用自然语言处理技术，对保留的新闻数据进行文本预处理；S5、生成初步的实体和关系数据；S6、基于初步的实体和关系数据，构建初始舆情知识图谱；S7、动态更新舆情知识图谱；S8、识别出对特定事件或话题的舆情态度和趋势；S9、优化知识图谱的数据质量；S10、基于优化后的舆情知识图谱进行舆情分析，生成舆情报告。本发明专利技术有效解决了现有技术中的缺陷和不足，实现了高质量、高时效性的舆情分析，为用户提供了可靠的决策支持和管理参考。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及舆情知识图谱，尤其涉及一种基于新闻来源可信度的舆情知识图谱过滤方法。

技术介绍

1、随着互联网和信息技术的迅速发展，新闻媒体和在线平台成为了获取信息的重要渠道。然而，海量的信息也带来了信息质量和可靠性的问题，尤其是在舆情分析领域，如何从众多信息源中筛选出高质量的新闻数据，成为亟待解决的技术难题。现有的舆情分析系统在处理大量新闻数据时，面临以下几个主要缺陷：

2、首先，现有的舆情分析系统难以确保新闻来源的可靠性。在互联网环境下，新闻来源众多且复杂，传统的舆情分析方法通常对所有新闻数据一视同仁，缺乏对新闻来源可信度的有效评估和筛选机制。这导致低可信度的新闻信息混杂在数据集中，影响了舆情分析的准确性和可靠性。例如，一些社交媒体平台上用户生成的内容，虽然数量庞大，但其可信度往往难以保证，直接影响了分析结果的可靠性，传统的舆情知识图谱构建方法缺乏动态更新机制。舆情分析需要及时反映最新的新闻事件和舆情变化，而现有的知识图谱通常是静态的，难以根据新出现的新闻数据进行动态更新。这种缺乏时效性的知识图谱在实际应用中往往无法提供准确和及时的舆情信息，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于新闻来源可信度的舆情知识图谱过滤方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于新闻来源可信度的舆情知识图谱过滤方法，其特征在于，所述S1具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于新闻来源可信度的舆情知识图谱过滤方法，其特征在于，所述S2具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于新闻来源可信度的舆情知识图谱过滤方法，其特征在于，所述S4具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于新闻来源可信度的舆情知识图谱过滤方法，其特征在于，所述S5具体包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于新闻来源可信度的...

【技术特征摘要】

1.一种基于新闻来源可信度的舆情知识图谱过滤方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于新闻来源可信度的舆情知识图谱过滤方法，其特征在于，所述s1具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于新闻来源可信度的舆情知识图谱过滤方法，其特征在于，所述s2具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于新闻来源可信度的舆情知识图谱过滤方法，其特征在于，所述s4具体包括：

5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦振凯，陈悦，朱雨燕，李玲莹，莫星宇，叶李霞，魏文婧，林子倩，
申请(专利权)人：广西警察学院，
类型：发明
国别省市：