[发明专利]基于深度学习的多任务人格预测方法和系统在审
| 申请号： | 202010568812.1 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111914885A | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 刘业政;田志强;井二康;张雪;李哲;姜元春;孙见山;钱洋 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11542 | 代理人： | 余罡 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的多任务人格预测方法和系统，涉及深度学习领域。包括以下步骤：获取用户文本数据、用户图像数据和用户点赞数据；对数据预处理，得到文本训练数据、图像训练数据和点赞训练数据；基于三种训练数据获取文本向量、图像向量和偏好特征向量；对文本向量和图像向量分别进行拼接处理，得到文本矩阵和图像矩阵；对矩阵进行特征提取，得到文本特征向量和图像特征向量；将文本特征向量、图像特征向量和偏好特征向量进行拼接处理，得到用户特征向量；将用户特征向量输入到预训练的多任务分类全连接网络中，基于Adam优化方法和预设的损失函数训练模型，得到多任务人格预测模型。本发明可以准确分析用户的人格特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 任务 人格 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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