申请/专利权人：济南大学

申请日：2021-08-30

公开（公告）日：2021-11-26

公开（公告）号：CN113704472A

主分类号：G06F16/35(20190101)

分类号：G06F16/35(20190101);G06F16/31(20190101);G06F40/205(20200101);G06F40/279(20200101);G06Q50/00(20120101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.12.14#实质审查的生效;2021.11.26#公开

摘要：本发明属于自然语言处理领域，提供了基于主题记忆网络的仇恨和攻击性言论识别方法及系统，首先将文本转换为词袋向量和词索引序列向量，并进行特征提取得到特征向量；然后基于词袋向量，主题提取模型提取主题混合分布；基于主题混合分布，主题记忆机制获得主题词权重矩阵，并通过两次级联运算与词索引序列向量和特征向量进行联合学习，得到分类特征；最后基于分类特征，分类器得到文本是否属于仇恨和攻击性言论的结果；达到了丰富短文本特征的目的，解决了短文本存在的特征稀疏问题，提高了仇恨和攻击性言论识别的精度。

主权项：1.基于主题记忆网络的仇恨和攻击性言论识别方法，其特征在于，包括：获取待识别文本，对待识别文本进行预处理；将预处理后文本转换为词袋向量和词索引序列向量，并进行特征提取得到特征向量；基于词袋向量，主题提取模型提取主题混合分布；基于主题混合分布，主题记忆机制获得主题词权重矩阵，并通过两次级联运算与词索引序列向量和特征向量进行联合学习，得到分类特征；基于分类特征，分类器得到文本是否属于仇恨和攻击性言论的结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 济南大学 基于主题记忆网络的仇恨和攻击性言论识别方法及系统

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