申请/专利权人：合肥大智慧财汇数据科技有限公司

申请日：2024-01-05

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117891947A

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及新闻信息分类技术领域，具体是一种面向新闻领域实现机构预警指标分类的方法，本发明基于BERT和TextCNN构建训练样本时，侧重关注机构信息，将机构名称、标题以及包含机构信息的文本进行多维度的拼接，创建联合token。在实际的训练过程中，同样侧重基于机构词的预警标签分类任务，利用最大池化来强化机构词及相关文本的特征向量权重，提升模型对机构词的关注程度，以此实现新闻机构预警类型的细粒度多分类。通过自动化系统能够对日常业务数据进行分类，在分类标签数量不断增加的情况下，相比于传统方法具有更好的鲁棒性，准确性更高，泛化能力更强。

主权项：1.一种面向新闻领域实现机构预警指标分类的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取包括新闻标题和新闻正文的新闻信息，并对新闻信息进行筛选；S2、根据新闻标题中预警词对应的预警类型，将筛选后的新闻信息分为负面新闻和非负面新闻；S3、获取负面新闻中各个机构名称的全称和简称，并将负面新闻中各个机构的名称统一为对应的全称或者简称；S4、提取各个机构在负面新闻中的分布情况，以及各个机构的预警词对应的预警类型，构成训练数据；S5、将训练数据输入到分类模型中，对分类模型进行训练；S6、将待分类的新闻信息输入到训练完成的分类模型中进行分类预测，预测出机构属于各个预警类型的概率，并选择其中概率最大的三个预警类型作为该机构的分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥大智慧财汇数据科技有限公司 一种面向新闻领域实现机构预警指标分类的方法

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