发明公开
- 专利标题： 一种基于BERT迁移学习的社交网络抑郁倾向检测模型及其训练方法
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申请号： CN202010311770.3申请日： 2020-04-20
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公开(公告)号： CN111540470A公开(公告)日： 2020-08-14
- 发明人: 王垚 , 贾宝龙 , 杜依宁 , 张晗 , 陈响
- 申请人： 北京世相科技文化有限公司
- 申请人地址： 北京市朝阳区望京东园四区6号楼8层801号01
- 专利权人： 北京世相科技文化有限公司
- 当前专利权人： 北京世相科技文化有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市朝阳区望京东园四区6号楼8层801号01
- 代理机构： 北京载博知识产权代理事务所
- 代理商 庄益利
- 主分类号： G16H50/30
- IPC分类号： G16H50/30 ; G16H50/70 ; G06N3/08 ; G06Q50/00
摘要：
本申请提供一种基于BERT迁移学习的社交网络抑郁倾向检测系统及其的训练方法。本申请所述社交网络抑郁倾向检测系统包括预训练的BERT网络模型、Auto-Encoder编码网络模型和多层神经网络判别模型。通过训练上述模型，基于训练的模型进行社交网络抑郁倾向检测。本申请进一步提供一种基于BERT迁移学习的社交网络抑郁倾向检测系统。本申请提出的方法其判断准确率、召回率明显优于其他同类方法。
公开/授权文献
- CN111540470B 一种基于BERT迁移学习的社交网络抑郁倾向检测模型及其训练方法 公开/授权日：2023-08-25
