【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及網絡信息處理，具體為一種基于大語言模型和主題模型的網民觀點分析方法。
技術介紹
1、網民觀點分析方法，旨在對網民的觀點進行聚類分析。通過收集特定話題下的評論和轉發內容，從中挖掘出用戶的觀點信息。通過對這些觀點進行分類，幫助用戶快速了解網民對于特定話題的態度和看法。
2、網民觀點分析方法主要包括以下環節：1.數據采集：從互聯網上收集相關的網民評論、社交媒體帖子或新聞評論等數據。這可以通過爬蟲技術從網頁或api中獲取數據；2.數據清洗：對采集到的數據進行清洗和預處理。這包括去除噪聲、過濾無關信息、處理缺失值等。常見的預處理操作包括文本去除停用詞、詞干化和詞向量化等；3.特征提取：從文本數據中提取有用的特征，用于后續的分析和建模。常見的特征包括詞頻、tf-idf權重、word2vec詞向量等；4.模型訓練和評估：使用機器學習或深度學習算法構建模型，用于構建和優化模型，并對模型的性能進行評估；5結果分析和可視化：分析模型的輸出結果，進行觀點分析和可視化展示。這可以幫助用戶了解網民的觀點和情感傾向。
3、現有的縫隙方法存在以下不足：1.缺乏準確性和全面性：傳統的網民觀點分析方法可能無法準確地分析和總結網民觀點，導致生成的觀點情感結果不夠準確。這可能是因為這些方法僅僅依賴于簡單的文本特征提取，無法全面考慮不同維度的信息。2.人工干預和效率低下：傳統方法可能需要大量的人工干預來處理和分析大量的文本數據，這不僅增加了時間和人力成本，還限制了其可擴展性。人工干預的過程可能存在主觀性和主觀偏差，導致分析結果的偏
技術實現思路
1、鑒于現有技術中所存在的問題，本專利技術公開了一種基于大語言模型和主題模型的網民觀點分析方法，包括步驟如下：
2、步驟一、社交媒體數據抓取與清洗：包括步驟如下，
3、步驟1、社媒數據抓取：使用網絡爬蟲技術從網頁上抓取數據，解析html和javascript生成的內容，利用開源api來訪問其數據；例如twitter的api允許用戶根據關鍵字、話題、用戶等參數抓取推文。通過兩種方法從社交媒體平臺獲取原始數據。
4、步驟2、數據清洗：對抓取的數據進行清洗，包括去除無關內容、格式化文本、刪除重復信息、進行情感分析和實體識別；這個過程不僅需要技術上的精確執行，還要確保遵守法律和倫理準則，目的是得到準確、有用且易于分析的數據集，從而支持更深入的輿論分析和決策制定；
5、步驟3、數據存儲：清洗后的社交媒體輿情數據可使用關系型或非關系型數據庫進行存儲數據，清洗后的數據存儲在適合進一步分析的格式和系統中；步驟二、tf-idf詞頻過濾：根據tf-idf值對詞語進行篩選和過濾，只保留重要性詞語；在tf-idf詞頻過濾中，設置一個閾值，只保留tf-idf值高于該閾值的詞語，而過濾掉tf-idf值低于該閾值的詞語；這樣可以過濾掉在文本中頻繁出現但對文本主題沒有太大貢獻的常見詞語，而保留更加關鍵和具有區分性的詞語。通過tf-idf詞頻過濾，可以減少特征空間的維度，提高模型的效率和性能；過濾后的詞語更加具有代表性，可以更好地捕捉文本的主題和含義。
6、步驟三、關鍵詞過濾：在文本處理中，根據特定的規則或標準，篩選和過濾掉不相關或無用的關鍵詞，以提取出更具有信息量和重要性的關鍵詞；關鍵詞過濾通過以下幾種方式實現：
7、(1)停用詞過濾：停用詞是指在文本中頻繁出現但對文本主題沒有太大貢獻的常見詞語，如介詞、連詞和冠詞；通過建立停用詞表，可以將這些停用詞從關鍵詞列表中過濾掉，以減少噪聲和提取更加關鍵的詞語；
8、(2)長度過濾：根據詞語的長度進行過濾，篩選出具有一定長度的關鍵詞；過濾掉過短的詞語可以減少噪聲和無用信息，而保留較長的詞語可以提取更具有特征性的關鍵詞；
9、(3)詞性過濾：根據詞語的詞性進行過濾，只保留特定詞性的關鍵詞；例如，在文本分類任務中，可以只保留名詞作為關鍵詞，以提取出更能代表文本主題的名詞關鍵詞。
10、步驟四、使用主題模型對觀點聚類分析：主題模型可以自主發現文本中的主題，并為每個觀點分配一個主題分布，利用主題模型得到的主題分布，使用聚類算法將具有相似主題的觀點聚類到一起；聚類算法可以根據觀點之間的相似度度量(如余弦相似度)將它們分配到不同的簇中。通過查看每個簇中的觀點和主題分布來理解每個簇的特點和主題。這有助于總結和概括不同觀點的共性和差異。
11、步驟五、ner及碼表過濾：ner為命名實體識別，是一種文本處理任務，旨在識別和分類文本中的命名實體；ner可以幫助提取和理解文本中的重要信息，并支持各種文本分析任務；使用預定義的碼表規則進行詞語過濾和篩選，通過應用碼表過濾，保留符合碼表中的詞語，同時過濾掉不符合碼表的詞語，提高文本處理的準確性和效率；這些碼表通常包含了一系列特定的詞語或詞匯表，用于標記或過濾文本中的特定詞語。這種過濾和篩選的方法有助于提高文本處理的效果，使得我們能夠更加準確地獲取文本中的關鍵信息。
12、步驟六、對網民觀點分類、情感分析：通過socialgpt語言模型，準確地識別和分類網民的觀點，并進行情感分析；
13、步驟七、結果展示：根據每個話題的關鍵詞和評論原文，使用socialgpt語言模型生成一句總結觀點和觀點情感(正面、中性、負面)的句子；具體的，首先提取每個話題的前十詞及其詞頻，以及互動量最高的前十評論原文；然后，將這些信息輸入到socialgpt語言模型中，利用其生成能力和上下文理解能力，生成一句準確概括觀點和觀點情感的句子。
14、作為本專利技術的一種優選方案，步驟六、步驟七所述socialgpt自研大型語言模型是對網民觀點分類和情感分析的技術，實現原理基于深度學習和自然語言處理(nlp)技術。首先通過預訓練在大量文本數據上學習語言的基本結構和模式，從而理解不同的語言特性和上下文含義。在預訓練階段，模型通常接受如詞匯預測、語句連貫性判斷等任務，以此學習捕捉語言的復雜性和微妙差異。接著，在特定的分類或情感分析任務上進行微調，這時模型會使用標注好的特定數據集進行訓練，學習如何根據文本內容判斷其類別或情感傾向。這一過程中，模型通過調整其內部網絡參數，逐漸提高在特定任務上的準確性。最終，socialgpt能夠對新的輸入文本進行有效分類或情感判斷，提供對網民觀點的深度理解和分析。
15、本專利技術的有益效果：本專利技術通過綜合考慮不同維度的信息，如tf-idf、關鍵詞、主題模型和命名實體識別等，能夠準確地分析和總結網民觀點，并生成準確的觀點情感結果。它能夠從多個角度分析觀點，發現不同維度的共性和差異，為決策提供更全面的參考。利用大語言模型處理和分析大量的文本數據，減少了人工干預的需求，提高了效率和可擴展性。該方法能夠節省時間和人力成本，并能夠本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大語言模型和主題模型的網民觀點分析方法，其特征在于，包括步驟如下：
2.根據權利要求1所述的一種基于大語言模型和主題模型的網民觀點分析方法，其特征在于：步驟二在TF-IDF詞頻過濾中，設置一個閾值，只保留TF-IDF值高于該閾值的詞語，而過濾掉TF-IDF值低于該閾值的詞語；這樣可以過濾掉在文本中頻繁出現但對文本主題沒有太大貢獻的常見詞語，而保留更加關鍵和具有區分性的詞語。
3.根據權利要求1所述的一種基于大語言模型和主題模型的網民觀點分析方法，其特征在于：步驟三中關鍵詞過濾通過以下幾種方式實現：
4.根據權利要求1所述的一種基于大語言模型和主題模型的網民觀點分析方法，其特征在于：步驟七中，總結觀點和觀點情感的句子生成方法具體為，首先提取每個話題的前十詞及其詞頻，以及互動量最高的前十評論原文；然后，將這些信息輸入到SocialGPT語言模型中，利用其生成能力和上下文理解能力，生成一句準確概括觀點和觀點情感的句子。
【技術特征摘要】
1.一種基于大語言模型和主題模型的網民觀點分析方法，其特征在于，包括步驟如下：
2.根據權利要求1所述的一種基于大語言模型和主題模型的網民觀點分析方法，其特征在于：步驟二在tf-idf詞頻過濾中，設置一個閾值，只保留tf-idf值高于該閾值的詞語，而過濾掉tf-idf值低于該閾值的詞語；這樣可以過濾掉在文本中頻繁出現但對文本主題沒有太大貢獻的常見詞語，而保留更加關鍵和具有區分性的詞語。
3.根據權利要求1所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳學言，王波，林泳，
申請(專利權)人：廣東數源智匯科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。