[发明专利]基于BERT模型和增强混合神经网络的不实信息检测方法在审
| 申请号： | 202010850835.1 | 申请日： | 2020-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN112069831A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 但志平;梁兆君;张骁 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/284;G06F40/211;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 成钢 |
| 地址： | 443002 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于BERT模型和增强混合神经网络的不实信息检测方法，包括：对待检测文本进行预处理；使用CNN网络对输入矩阵进行卷积、池化操作，拼接成特征序列；将特征序列作为BiLSTM网络的输入，分别利用前向LSTM单元、后向LSTM单元从前向、后向两个方向全面捕捉文本深层次的语义特征；利用注意力层生成含有注意力分布的语义编码，优化特征向量；利用输出层的分类器完成特征向量的分类检测，判断是否为不实信息。本发明结合了CNN、BiLSTM及注意力机制，不实信息检测精度高，不仅可以提取不实信息文本的局部短语特征和全局上下文特征，还可以提取出文本关键词，减少无关信息对检测结果的不合理影响。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bert 模型 增强 混合 神经网络 不实 信息 检测 方法 | ||
【主权项】：
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