基于异构域迁移的舆情角色识别迁移系统

    公开(公告)号:CN109299783A

    公开(公告)日:2019-02-01

    申请号:CN201811547553.3

    申请日:2018-12-18

    Abstract: 基于异构域迁移的舆情角色识别迁移系统,涉及数据挖掘和机器学习领域。为了解决现有技术面对纷繁复杂的网民信息无法进行有效地提取知识,不能在不同领域之间进行迁移学习,进而无法实现知识间接的共享的问题。所述系统为基于马尔科夫逻辑网的建立的舆情角色识别迁移模型,包括数据谓词化模块、结构学习模块、知识提取模块、知识迁移模块和参数学习模块,将领域知识谓词化转换成模型可以识别的知识进行结构学习并提取需要迁移的知识到目标域完成知识迁移,再通过参数学习模块进行参数学习获得迁移学习后的模型。采用将转换复杂度融入领域距离以及考虑单源域到单目标域的迁移学习界限的技术手段,实现了面对纷繁复杂的网民信息有效地提取迁移。

Patent Agency Ranking