[发明专利]推荐内容处理方法及装置、情感属性确定方法及装置在审
| 申请号： | 201910964533.4 | 申请日： | 2019-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN110795944A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 伍楚涵 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/151;G06F16/335;G06F16/33;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 44232 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 | 代理人： | 刘抗美 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开提供一种基于人工智能的推荐内容处理方法及装置、推荐内容情感属性确定方法及装置、电子设备以及计算机可读存储介质；涉及人工智能技术领域，并涉及机器学习技术。所述推荐内容处理方法包括：获取推荐内容的多条评论信息，将评论信息转换为语义向量；分别通过基于预训练模型迁移学习得到的多层目标双向长短期记忆网络和多层目标卷积神经网络，以提取语义向量中的时序特征和局部特征；利用时序特征和局部特征，确定评论信息的情感属性；根据评论信息的情感属性，确定推荐内容的情感属性；根据推荐内容的情感属性，对推荐内容进行对应的处理。本公开可以提高推荐内容情感属性确定的准确性，并提高推荐系统中推荐内容的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 推荐内容 评论信息 局部特征 时序特征 属性确定 语义向量 多层 计算机可读存储介质 机器学习技术 人工智能技术 人工智能 电子设备 记忆网络 神经网络 推荐系统 训练模型 目标卷 迁移 转换 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能的推荐内容处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取推荐内容的多条评论信息，将所述评论信息转换为语义向量；/n分别通过基于预训练模型迁移学习得到的多层目标双向长短期记忆网络和多层目标卷积神经网络，以提取所述语义向量中的时序特征和局部特征；/n利用所述时序特征和所述局部特征，确定所述评论信息的情感属性；/n根据所述评论信息的情感属性，确定所述推荐内容的情感属性；/n根据所述推荐内容的情感属性，对所述推荐内容进行对应的处理。/n
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