公开(公告)号：CN112115237B

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202011070273.5

申请日：2020-10-09

Applicant: 湖北中烟工业有限责任公司

Inventor： 张胜华 ,  闫爱华 ,  周俊 ,  李琳 ,  杨睿 ,  陈一

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/335 ,  G06F40/247 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供一种烟草科技文献数据推荐模型的构建方法及装置，所述方法包括：从烟草科技文献库中采样文献数据，得到训练数据集；根据文献数据的语义获取对应的关联语句，通过关联语句、文献数据以及预设的正向标注构建正例标注数据；通过预设的非关联方法获取与文献数据不相关的非关联文献数据，并通过关联语句、非关联文献数据以及预设的负向标注构建负例标注数据；将正例标注数据和负例标注数据通过神经网络模型进行模型训练，得到烟草科技的文献数据的推荐模型。采用本方法构建一种能够更准确的针对烟草科技文献数据进行推荐的推荐模型。

公开(公告)号：CN112115237A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202011070273.5

申请日：2020-10-09

Applicant: 湖北中烟工业有限责任公司

Inventor： 张胜华 ,  闫爱华 ,  周俊 ,  李琳 ,  杨睿 ,  陈一

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/335 ,  G06F40/247 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供一种烟草科技文献数据推荐模型的构建方法及装置，所述方法包括：从烟草科技文献库中采样文献数据，得到训练数据集；根据文献数据的语义获取对应的关联语句，通过关联语句、文献数据以及预设的正向标注构建正例标注数据；通过预设的非关联方法获取与文献数据不相关的非关联文献数据，并通过关联语句、非关联文献数据以及预设的负向标注构建负例标注数据；将正例标注数据和负例标注数据通过神经网络模型进行模型训练，得到烟草科技的文献数据的推荐模型。采用本方法构建一种能够更准确的针对烟草科技文献数据进行推荐的推荐模型。