【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络舆情预测，具体为一种基于深度学习的网络舆情预测方法及系统。
技术介绍
1、在当今信息化快速发展的社会中，社交媒体平台已成为公众表达情感和观点的主要渠道。随着数据量的激增，如何从庞大的社交媒体数据中有效地提取和分析舆情，已成为政府、企业及其他组织关注的焦点。这种对实时舆情监控和分析的需求推动了基于深度学习技术的舆情预测系统的发展。
2、现有的技术通常依赖于传统的文本分析方法，如关键词搜索和基础的情感分析，这些方法能够提供一定程度上的情绪概况。然而，它们大多数依赖于简单的算法，如词频统计或基本的自然语言处理技术，用于识别文本中的正面或负面情绪。
3、尽管这些现有技术在某些场景下表现良好，但它们通常无法处理复杂的情感表达和细粒度的情感变化，尤其是在文本数据中存在的隐含语义和情绪的多样性方面。此外，传统方法在处理大规模实时数据时，往往难以捕捉到快速变化的舆论趋势，从而限制了决策的及时性和准确性。因此，需要一种能够有效解决这些问题的先进舆情预测系统，以提高情感分析的精确度和实时监控能力。
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的网络舆情预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络舆情预测方法，其特征在于，所述数据收集步骤进一步包括使用APIs自动从社交媒体平台，Twitter、Facebook和Weibo收集包含特定关键词的帖子。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络舆情预测方法，其特征在于，所述文本预处理步骤进一步包括使用自然语言处理工具，spaCy或NLTK，进行自动化的分词、去除停用词及词干提取处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络舆情预测方法，其特征在于，所述情感知识图...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的网络舆情预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络舆情预测方法，其特征在于，所述数据收集步骤进一步包括使用apis自动从社交媒体平台，twitter、facebook和weibo收集包含特定关键词的帖子。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络舆情预测方法，其特征在于，所述文本预处理步骤进一步包括使用自然语言处理工具，spacy或nltk，进行自动化的分词、去除停用词及词干提取处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络舆情预测方法，其特征在于，所述情感知识图谱的构建步骤进一步包括使用具体的自然语言处理模型，对文本中的情感倾向和强度进行细粒度分析，并将此信息集成到图谱中。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络舆情预测方法，其特征在于，所述图嵌入步骤中的公式为：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络...
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