本發(fā)明適用于網(wǎng)絡輿情預警的技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的輿情預警方法，先利用爬蟲工具在互聯(lián)網(wǎng)上獲取相應的時序數(shù)據(jù)，再對數(shù)據(jù)進行預處理，對同一事件的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)處理，通過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析對非結(jié)構(gòu)化數(shù)進行自動標記，且時序非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特征通過深度學習方法來提取，很好的克服了目前非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理需要大量人為標注、人力物力耗費大和處理難度高的缺點，也解決了圖片、語音、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)帶來的輿情問題，本發(fā)明還采用了預警評估，通過獨特的強化學習方法實時在線的更新關(guān)聯(lián)規(guī)則，保證了預警的可靠性和時效性。