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。

    文本立场分析方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117574892A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311492828.9

    申请日:2023-11-09

    Abstract: 本公开涉及一种文本立场分析方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取待分析文本和所述待分析文本对应的主题短语;对所述待分析文本与所述主题短语进行特征提取,得到文本向量和主题向量;将所述文本向量和所述主题向量输入预训练的分层胶囊模型,得到所述分层胶囊模型输出的根据所述主题短语对所述待分析文本进行立场分析的分析结果,所述分层胶囊模型包括词胶囊层、句子胶囊层和类别胶囊层,所述词胶囊层、句子胶囊层和类别胶囊层分别用于提取所述待分析文本的词级特征、句子级特征和类别特征。本公开通过设置分层胶囊模型,能够提取文本的不同层级的特征信息,从而挖掘文本的深层信息,提升对文本进行立场判断的准确度。

    一种大数据驱动的选举舆情预测方法

    公开(公告)号:CN106227766A

    公开(公告)日:2016-12-14

    申请号:CN201610559551.0

    申请日:2016-07-15

    CPC classification number: G06F16/951

    Abstract: 本发明公开了一种大数据驱动的选举舆情预测方法,属于数据挖掘领域。具体为:首先,根据选举国家或地区的互联网网路使用报告和地区网站排名,挑选出大数据信息源;再对每一类信息源进行分析,构建民意预测指标;然后融合提取出的多源预测指标,形成当前互联网民众支持率;进而收集民调报告,融合报告中各年龄段人群对候选人的支持率,形成线下民调支持率值;考虑选举国家或地区人口结构构成和网民年龄分布,融合候选人互联网支持率值与线下民调支持率值,运用移动平均方法,预测下一时间节点候选人支持率值,预测结果以日频度更新。本发明具有数据源广泛、预测周期短、实时性强等特点,在舆情监控和观点分析等领域有重要的应用价值。

    一种社交网络相似账号识别装置与方法

    公开(公告)号:CN119719797A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411760482.0

    申请日:2024-12-03

    Abstract: 本发明公开了社交网络相似账号识别方法,包括:S1:获取至少两个待识别账号的言论数据;S2:提取所述言论数据的语义特征,计算内容相似度;S3:提取所述言论数据的位置信息,计算位置相似度;S4:提取所述言论数据的发布时间信息,计算时间相似度;S5:计算至少两个所述待识别账号的基本信息相似度;S6:根据所述内容相似度、所述位置相似度、所述时间相似度和所述基本信息相似度判断至少两个所述待识别账号是否为相似账号。本发明还提供了识别装置。本发明能够较准确地识别社交网络上的相似账号。

    舆情塑造过程分析方法、装置、电子设备以及存储介质

    公开(公告)号:CN114861029A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210411631.7

    申请日:2022-04-19

    Inventor: 王鹏 陈志鹏 解峥

    Abstract: 本发明实施例公开了舆情塑造过程分析方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括:获取目标舆情事件的舆情数据以及目标舆情事件的舆情数据的发布方;根据舆情数据,确定舆情主题;根据舆情数据随时间的变化情况,将目标舆情事件划分为多个发展阶段;根据目标舆情事件在每个发展阶段的舆情数据,确定在相应发展阶段的核心议题;从在每个发展阶段的舆情数据的发布方中,识别在相应发展阶段的舆情塑造主体;根据在每个发展阶段的核心议题与舆情主题的匹配情况,对目标舆情事件在多个发展阶段的舆情塑造主体对于目标舆情事件的舆情塑造效果进行评估。基于该方法,可以实现对于舆情塑造过程的全面分析,并实现对于舆情塑造效果进行准确评估。

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