[发明专利]基于深度迁移网络的投诉举报可信度分析方法在审

专利信息
申请号: 202110310932.6 申请日: 2021-03-23
公开(公告)号: CN113064967A 公开(公告)日: 2021-07-02
发明(设计)人: 范青武;韩华政 申请(专利权)人: 北京工业大学
主分类号: G06F16/33 分类号: G06F16/33;G06F40/289;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 代理人: 张慧
地址: 100124 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于深度迁移网络的投诉举报可信度分析方法,属人工智能技术领域。具体包括以下步骤:首先,微博文本、投诉举报文本、微博文本混合投诉举报文本分别经过Word2vec文本向量化模型表示为矩阵;然后,将向量化之后的文本输入到三组双向LSTM网络中进行特征提取,分别提取出源域私有特征向量、源域目标域共享特征向量、目标域私有特征向量;接着,将共享特征分别与源域和目标域私有特征通过自注意力机制进行特征融合,得到最终的源域特征和目标域特征;最后,将源域特征和目标域特征输入到多层感知机输出最后的分类结果。该方法解决了投诉举报可信度分析中人工分析难、缺乏有效数据标注的问题,为环境类投诉举报可信度分析提供了思路。
搜索关键词: 基于 深度 迁移 网络 投诉 举报 可信度 分析 方法
【主权项】:
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