申请/专利权人：江汉大学

申请日：2023-09-20

公开（公告）日：2023-12-01

公开（公告）号：CN117151086A

主分类号：G06F40/279

分类号：G06F40/279;G06F18/214;G06F18/24;G06N5/022;G06N5/04;G06F16/9536;G06Q50/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.19#实质审查的生效;2023.12.01#公开

摘要：本申请提供了危机相关有效信息识别模型的处理方法、装置及处理设备，用于通过引入自然语言理解处理来解析推文的三种标签，并融合成目标标签，从而有助于通过提示学习的方法，将危机相关有效信息识别任务转化为多个自然语言推理子任务，并将这些子任务得到的标签组合成一个复合标签，在获得了数据内容更为密集的标注效果的情况下，降低模型对标注好的样本数据的需求和依赖，同时也可以在一个统一的框架下，训练模型对于复合标签所涉及三种标签的识别，提高模型的通用性和泛化能力，从而可以使得危机相关有效信息识别模型的训练可以更为便捷且精确的展开，获得更佳的模型训练效果。

主权项：1.一种危机相关有效信息识别模型的处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一样本数据，其中，所述第一样本数据是指从预设的社交媒体上获取到的不同用户推文；将所述第一样本数据中的所述不同用户推文进行预处理，得到第二样本数据；通过自然语言理解处理，解析所述第二样本数据中每条用户推文对应的危机相关信息有效性、信息类型和信息优先级，得到三种标签；针对所述第二样本数据中每条用户推文，融合对应的三种标签，完成对应目标标签的配置，得到第三样本数据；以所述第三样本数据为基础，训练初始模型，并得到完成训练的危机相关有效信息识别模型，其中，所述危机相关有效信息识别模型用于识别输入的用户推文的复合标签。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江汉大学 危机相关有效信息识别模型的处理方法、装置及处理设备

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