一种基于层次网络的不良新闻文本极性检测方法（新闻内容检测、内容审核 AI、媒体内容分析，舆情分析、人工智能）

本发明公开了一种基于层次网络的不良新闻文本极性检测方法，本发明涉及不良新闻文本的检测领域，包括以下操作步骤：S1：收集多个渠道的新闻文本形成数据集；S2：数据预处理；S3：文本嵌入；S4：将嵌入后的文本特征向量输入至句子得分模块；S5：将上述新的文本特征向量与句子分数输入到树型层次结构模块中；S6：将树型层次结构的新闻输入到特征融合模块；S7：将融合后的树型层次结构高维特征向量输入到文本内容倾向检测模块。本发明所述的一种基于层次网络的不良新闻文本极性检测方法，可用于新闻文本发布对其进行内容倾向的检测、筛选，有助管控不良新闻文本的发布，优化新闻传播效果，优化国家形象塑造等具有具有重要意义。

《一种基于层次网络的不良新闻文本极性检测方法（新闻内容检测、内容审核 AI、媒体内容分析，舆情分析、人工智能）》是一发明专利，专利号为 2024118027125，当前法律状态为已下证，由湖南师范大学提出申请，发明人为蒋少华;易锦成;文启鹏，申请日期为2024-12-09，公开（公告）日期为2025-10-03，国际专利分类号（IPC）为 G06F 16/353 (2025.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：自然语言处理，文本倾向性分析，长文本深度学习，新闻平台发布前内容筛查，国际传播新闻倾向性研判，网络舆情监测系统，媒体内容风控审核，新闻稿件预检测，多源新闻数据解析，网络不良文本识别，新闻情报分析平台，自媒体内容风控，政务舆情分析，新闻内容质量评估，跨媒体新闻内容过滤。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于层次网络的不良新闻文本极性检测方法，本发明涉及不良新闻文本的检测领域，包括以下操作步骤：S1：收集多个渠道的新闻文本形成数据集；S2：数据预处理；S3：文本嵌入；S4：将嵌入后的文本特征向量输入至句子得分模块；S5：将上述新的文本特征向量与句子分数输入到树型层次结构模块中；S6：将树型层次结构的新闻输入到特征融合模块；S7：将融合后的树型层次结构高维特征向量输入到文本内容倾向检测模块。本发明所述的一种基于层次网络的不良新闻文本极性检测方法，可用于新闻文本发布对其进行内容倾向的检测、筛选，有助管控不良新闻文本的发布，优化新闻传播效果，优化国家形象塑造等具有具有重要意义。

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