【网站推荐】Event Registry‘s News

news/2024/5/20 1:09:28/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_37983752/article/details/114475887

【网站推荐】Event Registry's News

公众号: ChallengeHub

1、简介

利用AI的力量将新闻内容转化为解释性的分析报告。Event Registry是世界领先的新闻情报平台,使组织能够跟踪世界事件并分析其影响。

 

Event Registry's News 官方网站:https://eventregistry.org/
GitHub:https://github.com/EventRegistry/event-registry-python
大家可以体验一下,感觉真的很强:强大的数据收集中控平台和实时的舆情分析能力

2、关键词搜索

我们以河北石家庄疫情实时热点为例,进行搜索文章:

比较友好的是,导航栏可以设置中文语种

3、文章来源统计

估计eventregistry从这些网站来爬取收集数据:

该图表显示新闻来源以及它们每个人撰写的文章总数。 如果启用了归一化,则该数量除以该来源中文章数量的总数。 通过规范化,您可以查看通常可以撰写较少文章的资源,但是其中大多数文章都与搜索的主题有关。

地理地图显示了主要新闻来源的地理位置,圈的大小与新闻数量百分比相对应。

该图表显示了相应国家的新闻来源发表的新闻文章的数量,颜色越深文章数量越多

4、新闻作者

5、事件涉及的概念

 

主要包括:人物、地址、组织实体以及名词概念

6、事件图谱

7、概念趋势

只要是通过涉及文章的数量通过河流图展现概念的趋势:

8、事件分析

以上我们体验的都是文章级别的分析,除此之外还有事件events分析:

这张地图显示了导致事件发生的地理位置。下面的图表显示了事件发生的时间分布。单击并拖动以选择特定的时间段,以便仅突出显示地图上事件的相应子集。

下表展示了事件的情绪分布。

事件分类
这个网站建立非常细致的标签体系,

9、总结

这个算是在NLP里面比较体系化的舆情系统了,有很多产品层面的设计值得我们借鉴,然后我们参照其模式做出来创建API服务给用户使用,或者为政府部门提供定制化服务,甚至对此改进在公司内部做个Demo,利用其打开另一扇门。

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