[发明专利]一种基于LSTM-CNN的高效舆情监测系统在审
| 申请号： | 202010637084.5 | 申请日： | 2020-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN112069379A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 管亦铮;况丽娟;戴宪华 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06F16/9535;G06F16/35;G06F40/279;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于LSTM‑CNN的高效舆情监测系统，涉及互联网信息采集技术、自然语言处理技术和数据库存储技术，该系统不仅利用了经典的处理文本分类的卷积神经网络，加入长短期记忆网络，结合上下文语境，提高了分类结果的准确性；同时，采用多线程并行获取多个网站的相关信息，提高了系统效率。首先，间隔循环、不断检测数据库中是否有新的关键词输入，判断数据库中是否已存在相关信息，决定下一步爬取操作。爬取结束后，将预处理得到的词向量以时间序列的形式送入LSTM网络的encoder端，依次经过遗忘门、输入门、输出门来控制细胞状态，最终输出可以扩充为卷积对应的格式，经过CNN多层卷积、非线性激活、最大池化后可以提取到更高维、更有效的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm cnn 高效 舆情 监测 系统 | ||
【主权项】：
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