面向公共安全事件分析的深度语义识别模型及其构建方法
公开
摘要
本发明属于自然语言处理情感分析技术领域，公开了一种面向公共安全事件分析的深度语义识别模型及其构建方法，通过BERT预训练模型获取评论文本的上下文语义特征表示，再结合双向GRU提取深层非线性特征向量，实现单模型下的最优效果；基于BERT系列预训练模型训练出表现优异且具有差异化的多个情感分类器；利用数据扰动和投票策略的集成学习方法，实现各模型深层特征的充分融合。本发明充分利用模型间的差异性，采用集成学习和投票策略融合多个模型，训练稳定且各方面表现均衡的情感分类模型；实验结果显示，BERT‑BiGRU模型相较于其他传统模型在两个公开数据集上具有更优的情感识别效果。
基本信息
专利标题 ：
面向公共安全事件分析的深度语义识别模型及其构建方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114564565A
申请号 ：
CN202210203781.9
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
游兰彭庆喜金红
申请人 ：
湖北大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市武昌区友谊大道368号
代理机构 ：
北京金智普华知识产权代理有限公司
代理人 ：
张晓博
优先权 ：
CN202210203781.9
主分类号 ：
G06F16/33
IPC分类号 ：
G06F16/33 G06F16/35 G06F40/30 G06K9/62 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
G06F16/33
••查询
法律状态
2022-05-31 ：
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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