一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法

    公开(公告)号:CN116680419B

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202310955604.0

    申请日:2023-08-01

    Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域,提供一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法,所述方法包括:获取待检测文本和历史浏览文本,待检测文本和历史浏览文本属于同一用户的浏览文本;对待检测文本进行实体关系抽取,得到待检测三元组;获取历史浏览文本中的不良信息所对应的历史三元组,并基于历史三元组与待检测三元组之间的关联度,从待检测三元组中确定出待检测文本中的不良信息所对应的三元组。本发明提供的一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法,能够准确从待检测三元组中确定出待检测文本中的不良信息所对应的三元组,避免传统方法中分词演变绕过黑名单机制导致漏检的问题,进一步提高的不良信息的检测精度。

    一种特定场景语音内容识别优化方法

    公开(公告)号:CN117095673A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202310830037.6

    申请日:2023-07-07

    Abstract: 本发明涉及语音识别领域,尤其为一种特定场景语音内容识别优化方法,包括如下步骤:包括如下步骤:S1:使用网络爬虫技术对网络中特定场景的语音进行爬取,获得初始语音数据;S2:提取初始语音数据并对初始语音数据进行数据预处理获得预处理数据;S3:通过卷积神经网络训练实用模型,对预处理数据进行语音识别并生成初始文本;S4:使用文本规范算法对初始文本进行文本润色保证输出最终文本的正确性。本发明通过对获取的语音进行预处理起到数据增强的作用保证了数据不失真,在获取到不失真的数据后对其进行特征提取确保了工作速度,对提取出的初始文本进行文本规范算法用常见的文本代替初始文本中出现的非人类语言,保证最后出现的文本不会出现错误。

    面向大规模分类体系的短文本标签方法、系统、装置

    公开(公告)号:CN110059181A

    公开(公告)日:2019-07-26

    申请号:CN201910202727.0

    申请日:2019-03-18

    Abstract: 本发明属于文本分类领域,具体涉及一种面向大规模分类体系的短文本标签方法、系统、装置,旨在为了解决有限数据情况下面向大规模分类体系的短文本标签系统的稳定性不高的问题。本发明方法包括:获取待分类的第一短文本信息集合,并基于正向最大匹配分词和word2vec词向量表示技术进行预处理得到第二短文本信息集合;基于规则的分类方法、有监督的神经网络分类方法,对第二短文本信息集合进行二分类后进行短文本过滤,并基于同样的分类方法进行各短文本的第一、二级分类标签,基于半监督学习的标签传播方法进行各短文本的第三、四级分类标签。本发明在有限数据情况下保证了面向大规模分类体系的短文本标签系统的稳定性。

    结合用户情感表达方式的中文情感新词识别方法和系统

    公开(公告)号:CN105786991B

    公开(公告)日:2019-03-15

    申请号:CN201610089962.8

    申请日:2016-02-18

    Abstract: 本发明公开了一种结合用户情感表达方式的中文情感新词识别方法和系统。其中,该方法包括获取输入文本;基于所述输入文本中词频大于第一预设阈值的字符串,构建候选新词集合;使用中文旧词词库对所述候选新词集合进行过滤;基于统计指标从过滤的候选新词集合中筛选新词,构建新词集合;其中,所述统计指标为构词能力、点互信息、灵活度和邻接熵;基于情感倾向点互信息,从所述新词集合中识别情感新词,构建初始情感新词集合;基于所述输入文本中涉及的用户的情感表达方式,从所述初始情感新词集合中筛选高置信度情感新词,并将其作为所识别的中文情感新词。通过本发明实施例解决了如何提高情感新词识别的精度和灵活度的技术问题。

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