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申请/专利权人：中电科大数据研究院有限公司

摘要：本申请公开了一种舆论态势评估方法、装置、系统以及存储介质，用于提高预测结果的可信度。本申请方法包括：采集网络舆论数据集；确定网络舆论数据集的评估指标以及影响评估指标的影响因子；根据影响因子的对应数据和评估指标的真实评估对待训练评估模型进行训练，得到舆论态势评估模型；从评估训练集中随机选取任一评估样本输入为原始样本；在原始样本附近进行扰动，得到扰动样本；将扰动样本输入至舆论态势评估模型中，输出得到扰动预测值；根据扰动样本和扰动预测值对待训练解释模型进行训练，得到评估解释模型；将目标舆论事件数据输入至舆论态势评估模型中，输出得到目标预测值；根据评估解释模型对目标预测值进行解释。

主权项：1.一种舆论态势评估方法，其特征在于，包括：采集网络舆论数据集，所述网络舆论数据集为从新闻网站、论坛或者社交平台上获取网络舆论数据并将所述网络舆论数据进行汇总后所得到的，所述网络舆论数据包含有舆论事件的主题内容以及舆论事件对应的网络传播信息；确定所述网络舆论数据集的评估指标以及影响所述评估指标的影响因子；确定所述网络舆论数据集中所述影响因子的对应数据和所述评估指标的真实评估结果分别为评估训练集中的评估样本输入和评估样本标注，并根据所述评估训练集对待训练评估模型进行训练，得到舆论态势评估模型；从所述评估训练集中随机选取任一所述评估样本输入为原始样本；在所述原始样本附近进行扰动，得到扰动样本；将所述扰动样本输入至所述舆论态势评估模型中，输出得到扰动预测值；确定待训练解释模型的初始目标函数，采用下述方式计算： 其中，表示舆论态势评估模型，表示待训练解释模型，表示待训练解释模型的集合，表示扰动样本与原始样本之间的距离，表示待训练解释模型的复杂度；计算所述扰动样本与所述原始样本之间的相似度，采用下述方式计算： 其中，表示距离函数，表示原始样本，表示扰动样本；将所述相似度作为样本权重，计算所述待训练解释模型的最终目标函数，采用下述方式计算： 其中，表示扰动样本在舆论态势评估模型中的输出，表示扰动样本在待训练解释模型中的输出；确定所述扰动样本和所述扰动预测值分别为解释训练集的解释样本输入和解释样本标注，并根据所述解释训练集对所述待训练解释模型进行训练，得到评估解释模型；将目标舆论事件数据输入至所述舆论态势评估模型中，输出得到目标预测值；根据所述评估解释模型对所述目标预测值进行解释。

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