新闻事件信息归纳方法
    42.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109960756A

    公开(公告)日:2019-07-02

    申请号:CN201910207437.5

    申请日:2019-03-19

    Abstract: 本发明公开了一种新闻事件信息归纳方法,包括:收集新闻素材,创建新闻库;从新闻库中获取目标事件的所有新闻文本,并进行热度分析,获取拐点新闻文本,抽取所述拐点新闻文本中的事件信息并保存;其中,获取拐点新闻文本的方法包括:统计所有新闻文本的热度值,按照新闻文本发布的时间顺序排序,构建热度值随时间变化的曲线图,取曲线图的所有极大点对应的新闻文本,即为所述拐点新闻文本,所述热度值为新闻的页面浏览量和网站独立访客量之和。本发明的方法通过选择对于目标新闻事件处于关键节点时的新闻文本——即拐点新闻文本进行摘要分析处理,准确地反映了新闻事件的发展态势。

    基于社交网络重构的意见领袖识别方法和装置

    公开(公告)号:CN113190765B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202110443387.8

    申请日:2021-04-23

    Inventor: 张翔宇 解峥

    Abstract: 本发明公开了基于社交网络重构的意见领袖识别方法和装置。所述方法包括:获取多个用户的行为数据;根据多个用户的行为数据,构建社交网络;根据各用户的行为数据,确定各用户对于目标话题领域的关注度;基于预设的规则,根据各用户对于所述目标话题领域的关注度,重构所述社交网络;基于重构的社交网络,选择所述目标话题领域的意见领袖。基于该方法及装置,可以实现对于目标话题领域的意见领袖的准确识别。

    基于ERNIE模型的态度检测方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN116681066A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310499505.6

    申请日:2023-05-06

    Inventor: 张翔宇 张旭 陈彤

    Abstract: 本发明公开了基于ERNIE模型的态度检测方法,其特征在于,包括:获取待测某信息下的原创文本及其评论、转发关系,得所述待测某信息下的原创文本及其对应的评论文本和转发文本;基于ERNIE模型,对所述原创文本、评论文本和转发文本的态度进行检测,得文本态度检测结果;获取所述原创文本、评论文本和转发文本对应的用户ID和发布时间,根据所述文本态度检测结果,采用时间衰减函数和最大概率和的规则,对待测用户的态度进行检测,得用户态度检测结果;以及,基于ERNIE模型的态度检测装置。本发明具有对态度的识别的精度高、泛化能力强等优点。

    一种基于关键传播结构感知的意见领袖识别方法和装置

    公开(公告)号:CN114297498A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202111638795.5

    申请日:2021-12-29

    Abstract: 本发明通过网络技术处理领域的方法,实现了一种基于关键传播结构感知的意见领袖识别方法和装置。方法基于神经网络算法,设计用户双重特征提取模块和关键传播结构挖掘模块两个逻辑模块组成,通过输入微博中不同话题数据,得到输入数据中具有代表性特征的意见领袖及关联关系输出。本发明设计基于节点中心度的消息传递机制,充分结合了节点在拓扑结构中的重要性,构造了一个新的图神经网络模型提取社交网络中用户的特征。首次利用图分类任务挖掘不同事件中的关键结构信息,在挖掘社交网络中top‑k个意见领袖的同时能够从节点连通性、节点相似度、节点中心度三个角度学习意见领袖之间潜在的联系,构造网络中的关键传播结构。

    一种基于多粒度融合与Bert筛选的中文文本自动校对方法

    公开(公告)号:CN113221542A

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN202110348599.8

    申请日:2021-03-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于多粒度融合与Bert筛选的中文文本自动校对方法,属于自然语言处理技术领域;本发明通过结合字粒度与词粒度级别的校对模型,以期能够利用不同粒度级别的信息。字粒度模型采用集成规则生成候选集与Bert筛选的方法,词粒度采用传统方法,先构建候选集,然后使用N‑Gram模型计算句子困惑度取最佳候选。另外该方法还解决了多字少字等错误类型问题。实验结果验证了该方法能有效提高检错纠错的召回率,有效提升校对模型性能。对比现有技术,本发明规避了字粒度校对模型和词粒度校对模型带来的局限性,基于多粒度融合与Bert筛选通过两种粒度有效结合不同层次信息,通过N‑Gram LM打分与Bert进行筛选,能够有效提高错误的召回率和校对的准确率。

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