[发明专利]基于深度学习模型接处警警情发生地类型确定方法和装置在审
| 申请号： | 202010306651.9 | 申请日： | 2020-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN113111166A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 彭涛 | 申请（专利权）人： | 北京明亿科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/387;G06F40/284;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/18 |
| 代理公司： | 北京植德律师事务所 11780 | 代理人： | 唐华东 |
| 地址： | 100021 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开实施例公开了基于深度学习模型接处警警情发生地类型确定方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：将待分类接处警文本进行切词得到相应的分词序列；基于所得到的分词序列确定待分类接处警文本的文本特征向量；对于预设接处警警情发生地类型集合中的每个接处警警情发生地类型，将文本特征向量输入与该接处警警情发生地类型对应的分类模型，得到用于指示待分类接处警文本是否属于该接处警警情发生地类型的分类结果；用预设接处警警情发生地类型集合中的各目标接处警警情发生地类型生成待分类接处警文本对应的接处警警情发生地类型集合。该实施方式实现了自动对接处警文本进行接处警警情发生地类型分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 接处警警情发 生地 类型 确定 方法 装置 | ||
【主权项】：
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