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一种基于深度学习的负面网络舆情指数的计算方法及系统

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的负面网络舆情指数的计算方法及系统，属于文本分析和自然语言处理技术领域，解决现有技术中，采用有监督的机器学习技术，需要大量的人工标注数据指导模型训练的问题。本发明获取包含关键字的舆情文章；获取大量文章并进行处理，得到训练集，将训练集用于训练MLSTM模型，得到负面舆情识别模型；基于负面舆情识别模型，对少量文章进行标注，同时基于负面舆情识别模型得到每篇文章的特征向量后，训练逻辑回归分类器得到绝对值最大的权重|W|对应的维度k；基于负面舆情识别模型计算包含关键字舆情文章的负面舆情分，再根据维度k所对应的负面舆情分得到关键字的最终负面舆情指数。以及方法所对应的系统，本发明用于计算负面网络舆情指数。

著录项

  • 公开/公告号CN109684460A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 四川新网银行股份有限公司;

    申请/专利号CN201811628758.4

  • 发明设计人 张友书;朱玲;陈思成;

    申请日2018-12-28

  • 分类号

  • 代理机构成都智言知识产权代理有限公司;

  • 代理人李龙

  • 地址 610094 四川省成都市成都高新区吉泰三路8号1栋1单元26楼1-8号

  • 入库时间 2024-02-19 09:13:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/332 申请日:20181228

    实质审查的生效

  • 2019-04-26

    公开

    公开

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