一种基于主题模型的舆情新闻事件跟踪方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010141439.1
IPC分类号：G06F16/951;G06F16/9535;G06F40/289;G06F40/242;G06F40/216;G06Q50/00
申请日期：
2020-03-04
申请人：
云南大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于主题模型的舆情新闻事件跟踪方法
申请号	CN202010141439.1	申请日期	2020-03-04
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-12-22	公开/公告号	CN112115327A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/951	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;9;5;1;;;G;0;6;F;1;6;/;9;5;3;5;;;G;0;6;F;4;0;/;2;8;9;;;G;0;6;F;4;0;/;2;4;2;;;G;0;6;F;4;0;/;2;1;6;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;0查看分类表>
申请人	云南大学	申请人地址	云南省昆明市呈贡区大学城东外环南路云南大学信息学院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	云南大学	当前权利人	云南大学
发明人	马子娟;岳昆;段亮;吴鑫然;李维华;赵天资
代理机构	云南凌云律师事务所	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于主题模型的舆情新闻事件跟踪方法。针对舆情新闻的稀疏性、时序性、易演化性等特点，给出了一种舆情主题模型MBTM（Minority Biterm Topic Model）的构建方法，然后利用MBTM对舆情新闻数据进行建模、推断隐含主题，进一步设置时间节点，在每个时间节点上对主题‑词分布进行采样，获取对应主题中的词项，再利用JS散度和主题强度两个指标挖掘主题演化轨迹，完成对特定舆情新闻事件的在线跟踪。本发明在构建MBTM的过程中，使用了一种基于随机更新思想的近似推断方法来更新参数，从而能够精确、高效的实现舆情新闻事件追踪，也为特定领域新闻事件跟踪技术提供参考。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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