[发明专利]一种用户自生产内容检测方法和系统有效
| 申请号： | 201810164771.2 | 申请日： | 2018-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN110019812B | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 曹娟;金志威;上官建峰;张勇东;李锦涛 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/30;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国;梁挥 |
| 地址： | 100080 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用户自生产内容检测方法和系统，包括：获取社交媒体中用户自生产内容的文本内容、图像内容和社交属性，并从文本内容中抽取词向量特征，从社交属性中抽取社交属性特征以及从图像内容中抽取图像特征；通过递归神经网络融合词向量特征和社交属性特征，得到文本、社交融合特征；根据递归神经网络得到注意力向量，并通过注意力机制将图像特征处理为注意力融合特征，将注意力融合特征与文本、社交融合特征相融合，生成多模态融合特征；利用多模态融合特征训练分类器，以检测社交媒体中指定的用户自生产内容。本发明通过深度神经网络，融合内容检测涉及的多种模态内容，能够全面地进行用户自生产内容检测，得到更加准确的检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用户 生产 内容 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种用户自生产内容检测方法，其特征在于，包括：步骤1、获取社交媒体中用户自生产内容的文本内容、图像内容和社交属性，并从该文本内容中抽取词向量特征，从该社交属性中抽取社交属性特征以及从该图像内容中抽取图像特征；步骤2、通过递归神经网络融合该词向量特征和该社交属性特征，得到文本、社交融合特征；步骤3、根据该递归神经网络得到注意力向量，并通过注意力机制将该图像特征处理为注意力融合特征，将该注意力融合特征与该文本、社交融合特征相融合，生成多模态融合特征；步骤4、利用该多模态融合特征训练分类器，以检测该社交媒体中的用户自生产内容。
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