公开(公告)号：CN113420117B

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202110699105.0

申请日：2021-06-23

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 熊菲 ,  张振江 ,  周扬 ,  钟楚 ,  倪雪莲 ,  祝颢睿

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F40/211 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明提供了一种基于多元特征融合的突发事件分类方法。该方法包括：根据文本间的依存句法关系自动抽取突发事件领域文本的模式特征，计算相关度以过滤模式特征并分配相应的权重，获取目标语句归属于某种事件类别的概率；根据模式特征匹配的识别结果，建立模式特征与门控循环单元输出特征耦合的双层注意力网络；基于双层耦合注意力机制和双向门控循环单元建立多元特征联合学习的框架模型；采用最小化损失函数的方法训练模型；基于模型参数检测突发事件类型。本发明可以将模式特征匹配输出和门控循环单元特征输出进行融合，结合模式特征匹配方法和注意力机制方法的优点，从多元角度对事件信息进行挖掘，可以更加准确地对突发事件类型进行分类。

公开(公告)号：CN113420117A

公开(公告)日：2021-09-21

申请号：CN202110699105.0

申请日：2021-06-23

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 熊菲 ,  张振江 ,  周扬 ,  钟楚 ,  倪雪莲 ,  祝颢睿

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F40/211 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明提供了一种基于多元特征融合的突发事件分类方法。该方法包括：根据文本间的依存句法关系自动抽取突发事件领域文本的模式特征，计算相关度以过滤模式特征并分配相应的权重，获取目标语句归属于某种事件类别的概率；根据模式特征匹配的识别结果，建立模式特征与门控循环单元输出特征耦合的双层注意力网络；基于双层耦合注意力机制和双向门控循环单元建立多元特征联合学习的框架模型；采用最小化损失函数的方法训练模型；基于模型参数检测突发事件类型。本发明可以将模式特征匹配输出和门控循环单元特征输出进行融合，结合模式特征匹配方法和注意力机制方法的优点，从多元角度对事件信息进行挖掘，可以更加准确地对突发事件类型进行分类。