公开(公告)号：CN118820477A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411297546.8

申请日：2024-09-18

Applicant: 广东省城乡规划设计研究院科技集团股份有限公司

Inventor： 邱衍庆 ,  郑泽爽 ,  贺智 ,  阮浩德 ,  费智涛 ,  张思敏

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/166 ,  G06F40/205 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F16/951

Abstract: 本发明提供一种基于改进卷积网络和社媒数据的台风灾情识别方法和系统，方法包括：先对社媒文本依次进行预处理、BERT文本表示提取以及分组操作，随后进行两阶段的台风灾情识别，在第一阶段使用句向量结合台风属性信息进行二分类，在第二阶段使用字矩阵进行多标签分类，并通过多任务学习对两阶段进行联合训练；本发明融合了BERT各个隐藏层的输出，并对各隐藏层的输出进行分组，识别精度更高；另外，本发明在粗分类阶段加入了台风属性进行辅助识别，同时在多标签分类阶段设置Sit‑CNN，Sit‑CNN能够动态地、选择性地提取不同层次和分组的语义信息，进一步提高了灾情识别精度。

公开(公告)号：CN118820477B

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411297546.8

申请日：2024-09-18

Applicant: 广东省城乡规划设计研究院科技集团股份有限公司

Inventor： 邱衍庆 ,  郑泽爽 ,  贺智 ,  阮浩德 ,  费智涛 ,  张思敏

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/166 ,  G06F40/205 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F16/951

Abstract: 本发明提供一种基于改进卷积网络和社媒数据的台风灾情识别方法和系统，方法包括：先对社媒文本依次进行预处理、BERT文本表示提取以及分组操作，随后进行两阶段的台风灾情识别，在第一阶段使用句向量结合台风属性信息进行二分类，在第二阶段使用字矩阵进行多标签分类，并通过多任务学习对两阶段进行联合训练；本发明融合了BERT各个隐藏层的输出，并对各隐藏层的输出进行分组，识别精度更高；另外，本发明在粗分类阶段加入了台风属性进行辅助识别，同时在多标签分类阶段设置Sit‑CNN，Sit‑CNN能够动态地、选择性地提取不同层次和分组的语义信息，进一步提高了灾情识别精度。

公开(公告)号：CN118820908A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411300959.7

申请日：2024-09-18

Applicant: 广东省城乡规划设计研究院科技集团股份有限公司

Inventor： 邱衍庆 ,  贺智 ,  张楚琳 ,  张海涛 ,  谢永红 ,  胡文

IPC: G06F18/241 ,  G06F40/284 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06Q50/26 ,  G06F16/35 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供一种基于孪生网络和社媒数据的台风灾情监测评估方法和系统，首先从互联网的各个社交媒体平台上采集网民评论文本，结合台风属性构建文本数据集；对文本数据集进行预处理，将预处理后的文本数据集划分为训练集和测试集；随后构建台风灾情识别模型；之后将训练集输入台风灾情识别模型中进行优化训练，获取训练好的台风灾情识别模型；最后将测试集输入训练好的台风灾情识别模型中进行识别，获取台风灾情识别结果；本发明基于孪生网络SiamTCN和社媒数据进行二阶段的台风识别，先进行粗分类，判断输入的文本是否为台风相关文本；随后进行二阶段的多标签分类，将台风相关文本进一步细分为更具体的灾情类别，识别更全面且精度更高。