[发明专利]基于深度学习的网络舆情演化仿真方法及系统在审
| 申请号： | 202011292823.8 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112395417A | 公开（公告）日： | 2021-02-23 |
| 发明（设计）人： | 庄穆妮;李勇;谭旭;吕欣;管慧 | 申请（专利权）人： | 长沙学院 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36;G06K9/62;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于深度学习的网络舆情演化仿真方法及系统，涉及自然语言处理中的文本情感分析技术领域。对BERT模型的预训练任务进行改进，并在此基础上叠加深度预训练任务，还借助于与LDA主题模型深度融合以实现主题视角下细粒度的舆情仿真分析。将待分类语料集TC输入情感分类微调模型中，得到情感分类结果，再将待分类语料集TC输入至BERT模型，进行向量化处理，并将向量化处理后的待分类语料集TC输入LDA主题模型中进行迭代计算，得到文档分布，然后融合情感分类结果和文档分布，得到情感倾向分布，并按照时间顺序对情感倾向分布进行划分，得到情感时序仿真结果，从而得到更加细粒度和精准的文本主题聚类和舆情演化仿真结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 舆情 演化 仿真 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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