[发明专利]一种基于深度学习混合模型的争议焦点检测方法及装置有效
| 申请号： | 202110007332.2 | 申请日： | 2021-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN112613582B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 邓维斌;朱坤;胡峰;李云波;王崇宇;彭露;黄龙海;陈航 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F40/279;G06F40/211;G06F40/216;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习混合模型的争议焦点检测方法及装置，属于自然语言处理领域。该方法包括以下步骤：①构建争议焦点树库；②完成数据的标注并得到数据集；③得到完整可训练的数据集；④将步骤S3得到的数据集进行中文数据预处理；⑤利用BERT‑wwm模型得到文本字向量矩阵；⑥使用LSTM网络模型提取文本全局语义特征；使用TextCNN模型的多种卷积核提取文本不同粒度的局部语义特征；将两个模型的概率结果进行平均计算，设定阈值进行预测，输出概率超过阈值的争议焦点。本发明针对单模型不能同时捕捉并利用多层面语义特征的问题，提供了一种混合模型的争议焦点预测方法，大大提升了预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 混合 模型 争议 焦点 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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