CN113220973B - 一种基于知识推理技术的舆情验真方法 - Google Patents

一种基于知识推理技术的舆情验真方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于知识推理技术的舆情验真方法，包括舆情知识抽取模块、信源可信度管理模块、聚类分组模块与舆情验真模块。基于原始的非结构纯文本舆情数据，首先通过舆情知识抽取模块提取舆情知识，再通过信源可信度管理模块为每条舆情数据赋予基础可信度，随后进入聚类分组模块，对描述同一事件的舆情数据完成分组。最后进入舆情验真算法模块完成同组描述事件中的基础事实提取，错误事实甄别剔除和补充事实筛选工作，最终形成高真实性的舆情知识数据。

Description

一种基于知识推理技术的舆情验真方法
技术领域
本发明涉及一种舆情处理方法，尤其是涉及一种基于知识推理技术的舆情验真方法。
背景技术
舆情分析是掌握较多群众关于社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等表现的重要手段。由于近年来互联网舆情数据的爆炸式增长，自媒体的蓬勃发展，互联网舆情数据呈现出多发布源、真假程度参差不齐的现象。现有地互联网舆情分析技术大多针对舆论情况进行分析，却忽略了原始舆情数据的真实性问题，导致舆情分析的数据基础较差，而传统舆情验真目前仍然依靠人工鉴别方式，面对海量舆情数据时，其处理效率难以达到实用目标。
发明内容
本发明提供了一种基于知识推理技术的舆情验真方法，解决互联网舆情数据的真实性验证问题，根据多源舆情知识与机器学习方法完成舆情数据的交叉验真与融合，其技术方案如下所述：
一种基于知识推理技术的舆情验真方法，包括舆情知识抽取模块、信源可信度管理模块、聚类分组模块与舆情验真模块，包括以下步骤：
S1：通过舆情知识抽取模块提取舆情知识；
S2：通过信源可信度管理模块为每条舆情数据赋予基础可信度；
S3：通过聚类分组模块对描述同一事件的舆情数据完成分组；
S4：通过舆情验真算法模块完成同组描述事件中的基础事实提取，错误事实甄别剔除和补充事实筛选工作，最终形成高真实性的舆情知识数据。
2、根据权利要求1所述的基于知识推理技术的舆情验真方法，其特征在于：步骤S1中，舆情知识抽取模块利用双向长短时记忆神经网络与条件随机场架构，针对纯文本数据中的实体与关系进行抽取，以完成从文本数据到三元组知识的抽取。
步骤S2中，根据舆情发布源的历史发布可信情况形成一套关于舆情发布源的可信度管理表，通过可信度管理表对舆情数据赋予可信度值，并对该可信度管理表进行周期性更新。
可信度管理表的可信度值，取值范围为[0,1]，从0到1可信度逐步增高。
步骤S3中，通过文本编码算法与聚类算法，分别对舆情数据进行文本编码，以及聚类处理，对围绕同一事件的舆情数据进行分组，再利用舆情数据附带信息的“时间戳”和“地理位置”信息，对分组结果进行优化。
步骤S4中，舆情验真模块通过迭代运行舆情验真算法完成基础事实提取、错误事实甄别以及补充事实筛选的目标。
所述舆情验真算法是利用不同信源对同一事件上报时的知识重叠以及不同信源的可信度首先确定基础事实，描述统一的知识为共性知识，并认定为正确知识；然后根据提前预设的错误关系规则，迭代验证和筛选其余的知识是否是错误知识或补充知识。
所述舆情验真算法中，输入：三元组集合S＝{所有三元组}，输出：三元组集合T＝{正确三元组}，
包括以下步骤：
(1)S＝{all}；
(2)提取所有重叠数大于预设参数a的spo三元组作为基础事实，T＝T+spo；
(3)U＝S-T，U中为待处理三元组知识；
(4)对U中所有三元组根据筛选因子计算结果进行大小排序；
(5)取U中筛选因子结果最大的一条，加入T中，使用预设错误规则检查是否存在矛盾，若不存在错误，T＝T+spo；
(6)重复步骤(5)，直到U为
(7)输出T。
步骤(2)中，对三元组spo设置筛选因子B，针对筛选因子B设置阈值，直接剔除小于阈值的三元组，减少算法的计算复杂度。
所述基于知识推理技术的舆情验真方法可以为舆情分析相关技术与产品提供良好的数据基础。现有技术并没有自动化系统完成舆情的验真工作，本方案提供了一套基于机器学习技术的舆情自动验真方法，可以良好的提升舆情验真工作效率。另外舆情数据往往并不是简单地可以判断为正确或错误数据，真实情况中往往是一条舆情数据既包含部分正确数据又包含部分错误数据，以便增加公众可信力，人工或现有技术只会将这类数据简单的删除，导致后续舆情分析不能有效地利用其中的正确数据，而通过本方案所提供的方法流程，由于全体数据将会组织成三元组的知识格式，最终能够综合全体舆情数据，最大程度的保留正确数据，剔除错误知识，故本方案可以为舆情分析提供更多，质量更高，更易于处理的知识数据。
附图说明
图1是所述基于知识推理技术的舆情验真方法的整体流程图；
图2是所述舆情验真子流程的示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种基于知识推理技术的舆情验真方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：舆情知识抽取
通过舆情知识抽取模块提取舆情知识，利用现有深度学习技术架构BiLSTM+CRF(双向长短时记忆神经网络与条件随机场)，针对纯文本数据中的实体与关系进行抽取，以完成从文本数据到三元组知识的抽取。
S2：信源可信度管理
通过信源可信度管理模块为每条舆情数据赋予基础可信度，根据舆情发布源的历史发布可信情况形成一套关于舆情发布源的可信度管理表，通过此表对舆情数据赋予可信度值，取值范围[0,1]，从0到1可信度逐步增高。另外根据系统的运转对该可信度管理表进行周期性更新，保证其时效性。
S3：聚类分组
通过聚类分组模块对描述同一事件的舆情数据完成分组，基于现有的文本编码技术与聚类算法技术，(包括但不限于tf-idf文本编码技术与AP聚类算法)。经过聚类分组后，围绕同一事件的舆情数据已经基本分组完成，此时在聚类分组的基础上，再利用舆情数据常附带信息的“时间戳”和“地理位置”信息对分组结果进行优化。
S4：舆情验真
通过舆情验真算法模块完成同组描述事件中的基础事实提取，错误事实甄别剔除和补充事实筛选工作，最终形成高真实性的舆情知识数据。
舆情验真模块为本发明的核心模块，主要是舆情验真流程，主要流程如图2所示，通过迭代运行舆情验真算法完成基础事实提取、错误事实甄别以及补充事实筛选的目标。
舆情验真算法是利用不同信源对同一事件上报时的知识重叠以及不同信源的可信度首先确定基础事实，描述统一的知识为共性知识，可以认定为正确知识。然后根据提前预设的错误关系规则，迭代验证和筛选其余的知识是否是错误知识或补充知识。假设一次知识验真过程中，同一事件共有x个上报源，即x组事实，对应上报源可信度为r，在本算法中一条三元组知识spo在不同源中出现了m次，则该三元组的重叠度A的计算公式为A＝m/x。另外对三元组spo设置筛选因子B，综合考虑重叠度和其对应上报源的可信度，计算公式为B＝α*r+(1-α)*A。α是指超参数，用于控制A和B两个因素的占比。
所述舆情验真算法的描述如下：
输入：三元组集合S＝{所有三元组}
输出：三元组集合T＝{正确三元组}
舆情验真算法流程包括以下步骤：
(1)S＝{all}
(2)提取所有重叠数大于预设参数a的spo三元组作为基础事实，所述预设参数a是对应重叠度A的阈值，T＝T+spo；
(3)U＝S-T，U中为待处理三元组知识。
(4)对U中所有三元组根据筛选因子计算结果进行大小排序；
(5)取U中筛选因子结果最大的一条，加入T中，使用预设错误规则检查是否存在矛盾，若不存在错误，T＝T+spo。
(6)重复步骤(5)，直到U为
(7)输出T。
除算法标准流程外，还可以针对筛选因子B设置阈值，直接剔除小于阈值的三元组，可以减少算法的计算复杂度。
本方案经过第(1)、(2)、(3)、(4)步骤后，可以形成无歧义的高质量舆情数据，数据格式为三元组知识，完成了从非结构的纯文本数据到结构化的知识数据的舆情验真融合处理流程，最终形成面向舆情分析应用的高真实性与易用性的舆情知识数据。
本发明可以为舆情分析相关技术与产品提供良好的数据基础。现有技术并没有自动化系统完成舆情的验真工作，本方案提供了一套基于机器学习技术的舆情自动验真方法，可以良好的提升舆情验真工作效率。另外舆情数据往往并不是简单地可以判断为正确或错误数据，真实情况中往往是一条舆情数据既包含部分正确数据又包含部分错误数据，以便增加公众可信力，人工或现有技术只会将这类数据简单的删除，导致后续舆情分析不能有效地利用其中的正确数据，而通过本方案所提供的方法流程，由于全体数据将会组织成三元组的知识格式，最终能够综合全体舆情数据，最大程度的保留正确数据，剔除错误知识，故本方案可以为舆情分析提供更多，质量更高，更易于处理的知识数据。

Claims (7)

1.一种基于知识推理技术的舆情验真方法，其特征在于：包括舆情知识抽取模块、信源可信度管理模块、聚类分组模块与舆情验真模块，包括以下步骤：
S1：通过舆情知识抽取模块提取舆情知识；
S2：通过信源可信度管理模块为每条舆情数据赋予基础可信度；
S3：通过聚类分组模块对描述同一事件的舆情数据完成分组；
S4：通过舆情验真算法模块完成同组描述事件中的基础事实提取，错误事实甄别剔除和补充事实筛选工作，最终形成高真实性的舆情知识数据；
舆情验真模块通过迭代运行舆情验真算法完成基础事实提取、错误事实甄别以及补充事实筛选的目标，所述舆情验真算法中，输入：三元组集合S＝{所有三元组}，输出：三元组集合T＝{正确三元组}，
包括以下步骤：
(1)S＝{all}；
(2)提取所有重叠数大于预设参数a的spo三元组作为基础事实，T＝T+spo；
(3)U＝S-T，U中为待处理三元组知识；
(4)对U中所有三元组根据筛选因子计算结果进行大小排序；
(5)取U中筛选因子结果最大的一条，加入T中，使用预设错误规则检查是否存在矛盾，若不存在错误，T＝T+spo；
(6)重复步骤(5)，直到U为
(7)输出T。
2.根据权利要求1所述的基于知识推理技术的舆情验真方法，其特征在于：步骤S1中，舆情知识抽取模块利用双向长短时记忆神经网络与条件随机场架构，针对纯文本数据中的实体与关系进行抽取，以完成从文本数据到三元组知识的抽取。
3.根据权利要求1所述的基于知识推理技术的舆情验真方法，其特征在于：步骤S2中，根据舆情发布源的历史发布可信情况形成一套关于舆情发布源的可信度管理表，通过可信度管理表对舆情数据赋予可信度值，并对该可信度管理表进行周期性更新。
4.根据权利要求3所述的基于知识推理技术的舆情验真方法，其特征在于：可信度管理表的可信度值，取值范围为[0,1]，从0到1可信度逐步增高。
5.根据权利要求1所述的基于知识推理技术的舆情验真方法，其特征在于：步骤S3中，通过文本编码算法与聚类算法，分别对舆情数据进行文本编码，以及聚类处理，对围绕同一事件的舆情数据进行分组，再利用舆情数据附带信息的“时间戳”和“地理位置”信息，对分组结果进行优化。
6.根据权利要求1所述的基于知识推理技术的舆情验真方法，其特征在于：所述舆情验真算法是利用不同信源对同一事件上报时的知识重叠以及不同信源的可信度首先确定基础事实，描述统一的知识为共性知识，并认定为正确知识；然后根据提前预设的错误关系规则，迭代验证和筛选其余的知识是否是错误知识或补充知识。
7.根据权利要求1所述的基于知识推理技术的舆情验真方法，其特征在于：步骤(2)中，对三元组spo设置筛选因子B，针对筛选因子B设置阈值，直接剔除小于阈值的三元组，减少算法的计算复杂度。
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