[发明专利]基于机器学习的虚假信息鉴别方法、系统及存储介质在审
| 申请号： | 201910245401.6 | 申请日： | 2019-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN110083827A | 公开（公告）日： | 2019-08-02 |
| 发明（设计）人： | 黄帆 | 申请（专利权）人： | 无锡天脉聚源传媒科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 谭英强 |
| 地址： | 214000 江苏省无锡市无锡*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于机器学习的虚假信息鉴别方法、系统及存储介质，方法包括：对待鉴别信息进行分词处理，得到词序列；对词序列进行词性标注，得到标注序列；根据词序列和标注序列，生成向量序列；基于预设的鉴别模型对向量序列进行第一鉴别，得到第一结果；基于区块链技术对第一结果进行第二鉴别，得到虚假信息鉴别结果。本发明的实施例通过预设的鉴别模型对向量序列进行第一鉴别后，还通过区块链技术对第一结果进行第二鉴别，最终得到虚假信息鉴别结果，相较于传统仅采用分类器来进行信息鉴别的方法，本发明能够通过区块链技术，在不同区块链节点对不同语言进行二次鉴别，提高了准确度，可广泛应用于数据处理技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 鉴别 虚假信息 区块 向量序列 存储介质 基于机器 鉴别结果 鉴别模型 词序列 预设 标注 数据处理技术 准确度 词性标注 分词处理 鉴别信息 分类器 链节点 学习 语言 应用 | ||
【主权项】：
1.基于机器学习的虚假信息鉴别方法，其特征在于：包括以下步骤：对待鉴别信息进行分词处理，得到词序列；对词序列进行词性标注，得到标注序列；根据词序列和标注序列，生成向量序列；基于预设的鉴别模型对向量序列进行第一鉴别，得到第一结果；基于区块链技术对第一结果进行第二鉴别，得到虚假信息鉴别结果。
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