公开(公告)号：CN119202253A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411276231.5

申请日：2024-09-12

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 钟艺 ,  徐骏 ,  陶贤炜

IPC: G06F16/35 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/25 ,  G06F40/216 ,  G06N3/0455 ,  G06F40/16 ,  G06F16/951

Abstract: 本申请公开了一种基于特征融合和SVM的微博网络行为检测方法，涉及人工智能领域，包括：采用TF‑IDF算法对评论数据进行特征提取，得到反映词汇在文档中重要性的TF‑IDF特征矩阵；利用预训练的BERT‑Base‑Chinese模型对评论数据进行特征提取，得到包含语义信息的BERT特征矩阵；将TF‑IDF稠密特征矩阵与BERT特征矩阵按列拼接，形成融合后的综合特征矩阵；将融合后的综合特征矩阵输入预训练的二分类SVM模型；将识别出的包含目标行为内容的评论子集的综合特征矩阵输入预训练的多分类SVM模型，对子集中每条评论进行多分类，识别每条评论包含的网络行为类型；针对现有技术中存在的微博多网络行为类型检测精度低的问题，本申请提高了多网络行为的检测精度。