一种基于预训练语言模型的事件检测与摘要方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于预训练语言模型的事件检测与摘要方法，该方法基于社交媒体平台，检测热门话题中的关键事件，提升事件检测的效果，同时使用事件摘要提升事件内容的表示效果。该方法包括S1：文本预处理；S2：文本向量化；S3：训练事件检测模型；S4：对挖掘的事件进行展示。本发明使用预训练的语言模型挖掘了输入文本的语义和结构信息，提升了文本的表示效果，同时结合后续的神经网络完成了事件检测和摘要任务，提升了事件检测的精确率和召回率以及事件内容的语义表示效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于预训练语言模型的事件检测与摘要方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111966917A
申请号 ：
CN202010661898.2
公开（公告）日 ：
2020-11-20
申请日 ：
2020-07-10
授权号 ：
CN111966917B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
卢国明段贵多秦科罗光春顾坚彬李康康
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
电子科技大学专利中心
代理人 ：
周刘英
优先权 ：
CN202010661898.2
主分类号 ：
G06F16/9536
IPC分类号 ：
G06F16/9536 G06F16/34 G06F16/35 G06F40/284 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9536
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法律状态
2022-05-03 ：
授权
2020-12-08 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9536
申请日 : 20200710
申请日 : 20200710
2020-11-20 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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