[发明专利]基于语义特征强化的深度学习预警方法、系统及电子设备在审
| 申请号： | 202110304374.2 | 申请日： | 2021-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN113051367A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 韩勇;赵冲;李青龙;骆飞 | 申请（专利权）人： | 北京智慧星光信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F16/36;G06F16/953 |
| 代理公司： | 北京智宇正信知识产权代理事务所(普通合伙) 11876 | 代理人： | 李明卓 |
| 地址： | 100080 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于语义特征强化的深度学习预警方法、系统及电子设备，该方法包括：将预先训练好的文本词向量作为textcnn模型的词向量嵌入层；将关键词词词向量化特征矩阵、主题词词向量化特征矩阵和情感特征词词向量化矩阵作为textcnn模型的语义特征强化层；将训练语料集输入由textcnn模型和xgboost模型构成的堆叠模型中进行训练得到最优堆叠模型；将在线预测数据输入最优堆叠模型中得到加强特征textcnn计算的类别权值和xgboost计算的类别权值；根据预设情感词典和多种词汇的权值得到文本情感计算的权值；对文本情感计算的权值、加强特征textcnn计算的类别权值和xgboost计算的类别权值进行融合加权计算，得到最终类别权值；根据最终权重值得到预警结果。该方法提高了文本预警的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 语义 特征 强化 深度 学习 预警 方法 系统 电子设备 | ||
【主权项】：
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