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一种基于内容争议性的流行新闻预测方法和系统

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摘要

本发明涉及一种基于内容争议性的流行新闻预测方法，包括：争议性模式挖掘步骤，构建多任务学习的卷积神经网络模型，以对历史流行新闻进行模式的挖掘，得到该历史流行新闻的内容争议性模式的特征；流行新闻预测步骤，将新生新闻转化为词语字符的合集C，并将该合集C与该内容争议性模式进行匹配，得到该新生新闻的争议度得分P，以判断该新生新闻是否属于流行新闻；预测结果验证步骤，通过该新生新闻的实际流行性对该卷积神经网络模型进行验证，并使用验证结果对该卷积神经网络模型进行训练。本发明从争议性新闻本质的内容模式出发，能够实时准确地预测出潜在的流行新闻。

著录项

  • 公开/公告号CN109977393B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院计算技术研究所;

    申请/专利号CN201711464946.3

  • 发明设计人 曹娟;上官建峰;张雅滋;李锦涛;

    申请日2017-12-28

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06F40/30(20200101);G06F40/289(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/06(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11006 北京律诚同业知识产权代理有限公司;

  • 代理人祁建国;梁挥

  • 地址 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号

  • 入库时间 2022-08-23 12:25:18

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