舆情监控方法、装置、计算机可读存储介质及处理器与流程

技术特征：
1.一种舆情监控方法，其特征在于，包括：获取原始评论数据，并识别所述原始评论中包含的多个品牌、每个所述品牌下对应的产品以及每种所述产品对应的多条评论；确定每条所述评论所属的极性，并确定每种所述产品对应的每种极性的评论的数量，其中，所述极性为以下任意一种：正向、负向、中性；在任意一种所述产品对应的负向评论的数量大于等于预设数量的情况下，生成并触发与所述产品对应的预警信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取原始评论数据，并识别所述原始评论中包含的多个品牌、每个所述品牌下对应的产品以及每种所述产品对应的多条评论，包括：通过命名实体识别技术，识别所述原始评论数据中包含的多个所述品牌对应的品牌名称以及每个所述品牌下的产品对应的产品名称；按照第一数据格式，提取识别出的所述品牌名称以及所述产品名称；通过序列标注技术或者文本抽取技术，抽取每个所述产品对应的多条所述评论；按照第二预设格式，提取识别出的所述品牌名称、所述品牌对应的产品名称以及所述产品对应的多条所述评论。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每条所述评论所属的极性，包括：将所有所述评论输入至分类模型，控制分类模型输出所述评论对应的极性，其中，所述分类模型是通过多组评论数据训练而成的，其中，每组所述评论数据均包括多条各个极性的评论；将所有所述评论输入至分类模型，控制分类模型输出所述评论对应的极性，包括：依据所述分类模型，确定每条所述评论对应的语义特征；依据每条所述评论对应的所述语义特征，确定每条所述评论的情感倾向；依据所述评论的情感倾向，确定所述评论所属的所述极性，并控制所述分类模型输出所述评论对应的所述极性。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定每条所述评论所属的极性，并确定每种所述产品对应的每种极性的评论的数量之后，所述方法还包括：提取每种所述产品对应的每种所述极性的评论中包含的多个关键词，并确定每个所述产品对应的所述极性的评论中每个所述关键词出现的次数；依据所述关键词出现的所述次数，对所述关键词进行排序，并确定目标关键词，其中，所述目标关键词为所述关键词出现的次数在预设范围之内的关键词；对所述目标关键词以及所述目标关键词出现的次数，进行可视化展示。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，在确定每条所述评论所属的极性，并确定每种所述产品对应的每种极性的评论的数量之后，所述方法还包括：依据每种所述产品对应的所述极性的评论的数量，确定每种所述产品对应的评论总数；依据每种所述产品对应的所述极性的评论的数量以及所述评论总数，计算每种极性的所述评论在所述评论总数中的占比；对每种所述极性的评论的占比，进行可视化展示。6.一种舆情监控装置，其特征在于，包括：
识别单元，用于获取原始评论数据，并识别所述原始评论中包含的多个品牌、每个所述品牌下对应的产品以及每种所述产品对应的多条评论；第一确定单元，用于确定每条所述评论所属的极性，并确定每种所述产品对应的每种极性的评论的数量，其中，所述极性为以下任意一种：正向、负向、中性；触发单元，用于在任意一种所述产品对应的负向评论的数量大于等于预设数量的情况下，生成并触发与所述产品对应的预警信息。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述识别单元，包括：识别子单元，用于通过命名实体识别技术，识别所述原始评论数据中包含的多个所述品牌对应的品牌名称以及每个所述品牌下的产品对应的产品名称；第一提取子单元，用于按照第一数据格式，提取识别出的所述品牌名称以及所述产品名称；抽取子单元，用于通过序列标注技术或者文本抽取技术，抽取每个所述产品对应的多条所述评论；第二提取子单元，用于按照第二预设格式，提取识别出的所述品牌名称、所述品牌对应的产品名称以及所述产品对应的多条所述评论。8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元包括：第一控制子单元，用于将所有所述评论输入至分类模型，控制分类模型输出所述评论对应的极性，其中，所述分类模型是通过多组评论数据训练而成的，其中，每组所述评论数据均包括多条各个极性的评论；所述第一控制子单元包括：第一确定模块，用于依据所述分类模型，确定每条所述评论对应的语义特征；第二确定模块，用于依据每条所述评论对应的所述语义特征，确定每条所述评论的情感倾向；控制模块，用于依据所述评论的情感倾向，确定所述评论所属的所述极性，并控制所述分类模型输出所述评论对应的所述极性。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至5中任意一项所述的一种舆情监控方法。10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至5中任意一项所述的一种舆情监控方法。

技术总结
本发明公开了一种舆情监控方法、装置、计算机可读存储介质及处理器。该发明通过获取原始评论数据，并识别原始评论中包含的多个品牌、每个品牌下对应的产品以及每种产品对应的多条评论，确定每条评论所属的极性，并确定每种产品对应的每种极性的评论的数量，在任意一种产品对应的负向评论的数量大于等于预设数量的情况下，生成并触发与产品对应的预警信息，解决了相关技术中没有将舆情监控颗粒度细化到品牌以及商品的技术问题,进而达到了能够在舆情发生前预警，从而起到预防的效果。从而起到预防的效果。从而起到预防的效果。


技术研发人员：李健 王亮 陈明 武卫东
受保护的技术使用者：北京捷通华声科技股份有限公司
技术研发日：2021.12.22
技术公布日：2022/4/8