申请/专利权人：江苏海洋大学

申请日：2022-11-21

公开（公告）日：2023-06-27

公开（公告）号：CN116341530A

主分类号：G06F40/279

分类号：G06F40/279;G06F40/284;G06F40/216;G06F40/242;G06F40/30

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.07.14#实质审查的生效;2023.06.27#公开

摘要：本发明公开了一种社交媒体不当玩梗类信息的识别方法，属控制算法技术领域。其步骤如下：计算社交媒体文本的内容偏差值dc；计算社交媒体文本的情感偏差值ds；计算社交媒体文本的用词偏差值dw；基于上述dc、ds、dw三个特征构成社交媒体文本表示向量，使用经典SVM即支持向量机算法识别社交媒体文本是否为不当玩梗类信息。本发明方法从内容、情感值和用词三个方面揭示了不当玩梗类信息的特征，适用于不当玩梗类信息的识别。

主权项：1.一种社交媒体不当玩梗类信息识别方法，其特征在于，其具体步骤如下：A、计算社交媒体文本的内容偏差特征值dc；B、计算社交媒体文本的情感偏差特征值ds；C、计算社交媒体文本的用词偏差特征值dw；D、基于上述dc、ds、dw三个特征构成社交媒体文本表示向量，使用经典SVM即支持向量机算法识别社交媒体文本是否为不当玩梗类信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏海洋大学 一种社交媒体中不当玩梗类信息识别方法

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