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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：本申请公开了一种基于事件图谱的舆情推演方法以及相关装置，用于实现舆情事件的因果逻辑关系可视化，以提高推演结果的可靠性。本申请方法包括：从知识库中抽取样本舆情事件；从样本舆情事件中提取因果元组；根据因果元组构建目标事件图谱；对目标舆情事件进行向量化处理；分别计算目标事件向量与事件图谱中各个事件节点的向量相似度；判断所有向量相似度中的最大值是否大于第一预设阈值；若是，确定与最大值对应的事件节点为目标事件节点；根据目标事件图谱获取目标事件节点的后续事件节点集；根据后续事件节点集中各个后续事件节点对应的边权重系数分别计算预测概率；确定与所有预测概率中的最大值对应的后续事件节点为目标舆情后续事件。
主权项：1.一种基于事件图谱的舆情推演方法，其特征在于，包括：从知识库中抽取样本舆情事件；从所述样本舆情事件中提取因果元组；根据所述因果元组构建目标事件图谱；对目标舆情事件进行向量化处理，得到目标事件向量；遍历所述目标事件图谱的所有事件节点，并分别计算所述目标事件向量与所述事件图谱中各个事件节点的向量相似度；判断所有向量相似度中的最大值是否大于第一预设阈值；若是，确定与所述最大值对应的事件节点为目标事件节点；根据所述目标事件图谱获取所述目标事件节点的后续事件节点集；计算所述目标事件向量与所述后续事件节点集中的各个后续事件节点的第二点积；分别计算所述目标事件向量的第一范数以及所述后续事件节点集中的各个后续事件节点的第三范数；根据所述第二点积、所述第一范数以及所述第三范数计算第二相似度，通过下述式子计算所述第二相似度： 其中，表示所述目标事件向量，表示所述后续事件节点集中的任一后续事件节点，表示所述目标事件向量与所述后续事件节点集中的任一后续事件节点的第二点积，表示所述目标事件向量的第一范数与所述后续事件节点集中的任一后续事件节点的第三范数的积；将所述第二相似度作为边权重系数；使用sigmoid函数将所述边权重系数转换为预测概率，所述预测概率的计算公式为： ，其中，，表示边权重系数；确定与所有预测概率中的最大值对应的后续事件节点为目标舆情后续事件。
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