基于知识标注评价的任务分配方法及系统

    公开(公告)号:CN110443476A

    公开(公告)日:2019-11-12

    申请号:CN201910667446.2

    申请日:2019-07-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于知识标注评价的任务分配方法,其特征在于,包括:对标注员往期标注任务进行评分,并按任务完成时段及按任务类型将综合分数存储于标注员人物库中;根据待分配任务的类型和任务发布时间所属时段检索标注员人物库,筛选综合分数高于预定阈值的标注员,并从中选出已分配任务量最少的标注员,向其下发待分配任务。本发明公开了一种基于知识标注评价的任务分配系统。本发明在任务分配时综合利用标注员评价结果,根据知识库类型、业务方向、标注效果等维度建立任务分配策略,将新的标注任务自动分配给合适的标注员,提升任务分配的效率及知识标注的整体质量。

    基于深度神经网络的新闻流行度预测模型训练方法

    公开(公告)号:CN110083699A

    公开(公告)日:2019-08-02

    申请号:CN201910202638.6

    申请日:2019-03-18

    Abstract: 本发明提出了一种基于深度神经网络的新闻流行度预测模型训练方法,包括:获取特定主题设定时间段的新闻文章数据,用Pandas进行数据清洗后按照设定时间长度进行顺次分组,获取按时间顺序排列得到新闻流行度序列;依据所述新闻流行度序列,从第一个流行度开始依次按照采样长度为w的连续序列作为输入样本,并采样其之后一期的数据作为输出样本,构建训练样本集;随机从训练样本集中选择训练样本对基于LSTM网络的新闻流行度预测模型进行训练,并采用Pearson相关系数进行关联性分析删除不良的训练样本,循环训练过程至训练结束。本发明可以获得用来对无趋势性、无季节性及非线性新闻流行度进行较高准确率预测的新闻流行度预测模型。

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