基于关键词识别的显著性分析方法及相关产品与流程

技术特征：
1.一种基于关键词识别的显著性分析方法，其特征在于，包括：获取与待分析产品相关的多条舆情数据；对所述多条舆情数据进行识别，得到至少一个舆情标的，所述至少一个舆情标的根据所述多条舆情数据的实体和主题确定；根据所述多条舆情数据，确定每个所述舆情标的的量化指标，其中，每个所述舆情标的的量化指标用于表征所述舆情标的对所述待分析产品的目标业务的影响程度，所述目标业务为所述待分析产品下的任意一个业务；根据每个所述舆情标的的量化指标，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的，所述目标舆情标的对所述目标业务的影响具有显著性。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多条舆情数据包括多条新闻数据和多条社交媒体数据，所述根据所述多条舆情数据，确定每个所述舆情标的的量化指标，包括：确定所述多条新闻数据对每个所述舆情标的的第一贡献度；确定所述多条社交媒体数据对每个所述舆情标的的第二贡献度；根据每个所述舆情标的的第一贡献度和第二贡献度，确定每个所述舆情标的的量化指标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述多条新闻数据对每个所述舆情标的的第一贡献度，包括：确定所述多条新闻数据中每条所述新闻数据的类型和情绪值，其中，每条所述新闻数据的类型包括正面新闻数据或负面新闻数据，每条所述新闻数据的情绪值用于表征每条所述新闻数据对所述待分析产品的目标业务的影响程度；根据目标新闻数据的类型和情绪值，确定所述多条新闻数据对每个所述舆情标的的第一贡献度，其中，所述目标新闻数据为所述多条新闻数据中包含有每个所述舆情标的的新闻数据。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述确定所述多条社交媒体数据对每个所述舆情标的的第二贡献度，包括：确定所述多条社交媒体数据中每条所述社交媒体数据的类型和情绪值，其中，每条所述社交媒体数据的类型包括正面社交媒体数据或负面社交媒体数据，每条所述社交媒体数据的情绪值用于表征每条所述社交媒体数据对所述待分析产品的目标业务的影响程度；根据目标社交媒体数据的类型和情绪值，确定所述多条社交媒体数据对每个所述舆情标的的第二贡献度，其中，所述目标社交媒体数据为所述多条社交媒体数据中包含有每个所述舆情标的的社交媒体数据。5.根据权利要求1
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4中任一项所述的方法，其特征在于，所述多条舆情数据为任意时刻下的多条舆情数据，每个所述舆情标的的量化指标为所述任意时刻下的量化指标；所述根据每个所述舆情标的的量化指标，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的，包括：根据所述任意时刻下每个所述舆情标的的量化指标，确定每个所述舆情标的的量化指标在多个预设时间段内的多个第一变化量；获取所述待分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的多个第二变化量，以及第一分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的第三变化量，其中，所述第一分析产品的产品属性与所述待分析产品的产品属性互斥；
根据每个所述舆情标的的量化指标在多个预设时间段内的多个第一变化量、所述待分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的多个第二变化量以及所述第一分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的多个第三变化量，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当每个所述舆情标的的量化指标的变化对所述待分析产品的目标业务的影响是正相关时，所述根据每个所述舆情标的的量化指标在多个预设时间段内的多个第一变化量、所述待分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的多个第二变化量以及所述第一分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的多个第三变化量，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的，包括：确定所述多个预设时间段中的第一预设时间段以及第二预设时间段，其中，在所述第一预设时间段内每个所述舆情标的的量化指标的第一变化量大于第一阈值，所述第一阈值大于零，在所述第二预设时间段内每个所述舆情标的的量化指标的第一变化量的绝对值小于所述第一阈值；根据所述待分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的第二变化量，确定在所述第一预设时间段内第二变化量大于第二阈值的所述待分析产品的第一数量，所述第二阈值大于零；根据所述第一分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的第三变化量，确定在所述第一预设时间段内第三变化量大于所述第二阈值的所述第一分析产品的第二数量；根据所述待分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的第二变化量，确定在所述第二预设时间段内目标业务的第二变化量的绝对值大于所述第二阈值的所述待分析产品的第三数量；根据所述述第一分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的第三变化量，确定在所述第二预设时间段内目标业务的第三变化量的绝对值大于所述第二阈值的所述第一分析产品的第四数量；根据所述第一数量、所述第二数量、所述第三数量以及所述第四数量，确定每个所述舆情标的的目标量化指标；将所述至少一个舆情标的中目标量化指标处于预设区间内的舆情标的作为所述目标舆情标的。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当每个所述舆情标的的量化指标的变化对所述待分析产品的目标业务的影响是负相关时，所述根据每个所述舆情标的的量化指标在多个预设时间段内的多个第一变化量、所述待分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的多个第二变化量以及所述第一分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的多个第三变化量，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的，包括：确定所述多个预设时间段中的第三预设时间段以及第二预设时间段，其中，在所述第三预设时间段内每个所述舆情标的的量化指标的第一变化量小于第一阈值的相反数，所述第一阈值大于零，在所述第二预设时间段内每个所述舆情标的的量化指标的第一变化量的绝对值小于所述第一阈值；根据所述待分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的第二变化量，确定在所述第三预设时间段内第二变化量小于第二阈值的相反数的所述待分析产品的第一数量，所述
第二阈值大于零；根据所述第一分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的第三变化量，确定在所述第三预设时间段内第三变化量小于所述第二阈值的相反数的所述第一分析产品的第二数量；根据所述待分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的第二变化量，确定在所述第二预设时间段内目标业务的第二变化量的绝对值大于所述第二阈值的所述待分析产品的第三数量；根据所述述第一分析产品的目标业务在所述多个预设时间段内的第三变化量，确定在所述第二预设时间段内目标业务的第三变化量的绝对值大于所述第二阈值的所述第一分析产品的第四数量；根据所述第一数量、所述第二数量、所述第三数量以及所述第四数量，确定每个所述舆情标的的目标量化指标；将所述至少一个舆情标的中目标量化指标处于预设区间内的舆情标的作为所述目标舆情标的。8.一种显著性分析装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取与待分析产品相关的多条舆情数据；处理单元，用于对所述多条舆情数据进行识别，得到至少一个舆情标的，所述至少一个舆情标的根据所述多条舆情数据的实体和主题确定；根据所述多条舆情数据，确定每个所述舆情标的的量化指标，其中，每个所述舆情标的的量化指标用于表征所述舆情标的对所述待分析产品的目标业务的影响程度，所述目标业务为所述待分析产品下的任意一个业务；根据每个所述舆情标的的量化指标，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的，所述目标舆情标的对所述目标业务的影响具有显著性。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述处理器与所述存储器相连，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行如权利要求1
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7中任一项所述的方法。10.一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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1
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7任一项所述的方法。

技术总结
本申请涉及人工智能领域的关键词识别，具体提供了一种基于关键词识别的显著性分析方法及相关产品。该方法包括：获取与待分析产品相关的多条舆情数据；对所述多条舆情数据进行识别，得到至少一个舆情标的；根据所述多条舆情数据，确定每个所述舆情标的的量化指标，其中，每个所述舆情标的的量化指标用于表征所述舆情标的对所述待分析产品的目标业务的影响程度，所述目标业务为所述待分析产品下的任意一个业务；根据每个所述舆情标的的量化指标，确定所述至少一个舆情标的中的目标舆情标的，所述目标舆情标的对所述目标业务的影响具有显著性。本申请实施例有利于提高业务走势预测的精度。的精度。的精度。


技术研发人员：郁文剑 潘文磊 李泽华 田野
受保护的技术使用者：平安科技（深圳）有限公司
技术研发日：2021.08.31
技术公布日：2021/11/30