| 专利号 | 2021110050007 | 申请日 | 2021-08-30 | 专利名称 | 基于主题记忆网络的仇恨和攻击性言论识别方法及系统 |
| 授权日 | 2024-04-09 | 专利权人 | 济南大学 | 发明人 | 马坤;陈静;纪科;陈贞翔;杨波 |
| 主分类号 | G06F16/35 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于自然语言处理领域，提供了基于主题记忆网络的仇恨和攻击性言论识别方法及系统，首先将文本转换为词袋向量和词索引序列向量，并进行特征提取得到特征向量；然后基于词袋向量，主题提取模型提取主题混合分布；基于主题混合分布，主题记忆机制获得主题词权重矩阵，并通过两次级联运算与词索引序列向量和特征向量进行联合学习，得到分类特征；最后基于分类特征，分类器得到文本是否属于仇恨和攻击性言论的结果；达到了丰富短文本特征的目的，解决了短文本存在的特征稀疏问题，提高了仇恨和攻击性言论识别的精度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 高端装备制造 智能制造装备产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
