[发明专利]一种结合深度学习和关键词因子的不良信息监测方法在审
| 申请号： | 202011514673.0 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN112507086A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 何秋芸;高宁;舒玉凤;柯细河 | 申请（专利权）人： | 中电福富信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/953 |
| 代理公司： | 福州君诚知识产权代理有限公司 35211 | 代理人： | 彭东 |
| 地址： | 350000 福建省福州*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开一种结合深度学习和关键词因子的不良信息监测方法，对样本数据进行不良信息的关键词提取和特殊规则提取；根据关键词的影响力为每个关键词归类并确定影响分值，对于监测常信息进行各类不良关键词的影响分值的综合分计算，分别判断各类影响分值的综合分是否超过设定阈值，并将不良信息归入超过阈值的对应分类。本发明将深度学习和关键词影响因子相结合的算法组合，其即有深度学习算法的优点，也不缺关键词匹配、专家规则的直指要害。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 深度 学习 关键词 因子 不良信息 监测 方法 | ||
【主权项】：
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