一种面向公共事务的负面信息细分类方法及系统

    公开(公告)号:CN119988623A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202411978984.0

    申请日:2024-12-31

    Abstract: 本发明公开一种面向公共事务的负面信息细分类方法及系统,属于人工智能技术领域。所述方法包括:收集负面信息样本,并标识所述负面信息样本的标签,所述标签包括:程度标签和分类标签;抽取所述负面信息样本的摘要信息与关键词,并对所述负面信息样本进行情感分类;基于所述负面信息样本以及该负面信息样本的标签、摘要信息、关键词与情感分类结果,构建训练数据集;使用所述训练数据集微调Ernie模型,得到负面信息细分类模型;基于所述负面信息细分类模型进行目标负面信息的分类,得到该目标负面信息的细分类结果。本发明可以提升对多类别公共事务负面信息的精确分类能力,并解决现有技术中的分类混淆和准确性不足问题。

    一种可自调参数的串匹配方法和系统

    公开(公告)号:CN101739431A

    公开(公告)日:2010-06-16

    申请号:CN200810227158.7

    申请日:2008-11-24

    Abstract: 本发明涉及一种可自调参数的串匹配方法和系统。该方法包括:步骤1,实时监测模式串匹配算法应用环境的特征指标,获取该特征指标的变化状况;步骤2,依据模式串匹配算法应用环境的特征指标的变化状况和调整策略决定是否调整算法参数,如果是,执行步骤3,否则继续执行步骤1;步骤3,重新计算算法参数,依据该算法参数和模式串匹配算法应用环境的特征指标的值对算法进行更新。本发明能够解决在线系统中算法的自动更新问题,在不需要人工干预的情况下,可以自动根据环境的变化而调整自身的参数,并在系统可支持的情况下自动更新。

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