一种基于多属性信息融合的舆情分类方法

    公开(公告)号:CN112364168A

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202011329688.X

    申请日:2020-11-24

    IPC分类号: G06F16/35 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于多属性信息融合的舆情分类方法,包括:利用基于连续词袋模型的文本预训练模型提取文本数据特征,并通过支持向量机分类器构造文本分类模型,进行文本属性的情绪分类;通过YOLO目标检测算法从检测网络中筛选出舆情相关的图像属性信息,并构造基于残差神经网络的图像分类模型进行图像属性的情绪分类;利用基于长短期记忆的模型提取并融合视频中的视觉、音频、文本信息,并构造视频属性的情绪分类模型;为同一发布者的不同属性情绪分类模型分配权重,并利用静态数据为不同的发布者分配权重,融合得到最终的舆情分类结果。本发明利用文本属性、图像属性和视频属性的数据,建立综合的分类模型,提升舆情信息分类的准确性。

    一种用于舆情解析的多模态数据特征提取与关联方法

    公开(公告)号:CN112417097A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011299703.0

    申请日:2020-11-19

    摘要: 本发明公开了一种用于舆情解析的多模态数据特征提取与关联方法,该方法包括:构建第一神经网络及第二神经网络;由第一神经网络提取文本舆情信息的文本特征,由第二神经网络提取图像舆情信息的图像特征;构造包含节点及边缘的图结构A、B;图结构A用于编码文本特征,其上的节点与文本特征相对应;图结构B用于编码图像特征,其上的节点与图像特征相对应;将图像舆情信息与文本舆情信息一一匹配,构成若干个图文对,通过语义损失函数和三元组损失函数共同约束训练;对包含相同图像舆情信息或相同文本舆情信息的多个图文对的匹配关联度进行评估排序。本发明采用图结构对图像‑文本对中的对象和词的关系进行建模,并通过重新排序机制提高匹配性能。

    一种用于舆情解析的多模态数据特征提取与关联方法

    公开(公告)号:CN112417097B

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202011299703.0

    申请日:2020-11-19

    摘要: 本发明公开了一种用于舆情解析的多模态数据特征提取与关联方法,该方法包括:构建第一神经网络及第二神经网络;由第一神经网络提取文本舆情信息的文本特征,由第二神经网络提取图像舆情信息的图像特征;构造包含节点及边缘的图结构A、B;图结构A用于编码文本特征,其上的节点与文本特征相对应;图结构B用于编码图像特征,其上的节点与图像特征相对应;将图像舆情信息与文本舆情信息一一匹配,构成若干个图文对,通过语义损失函数和三元组损失函数共同约束训练;对包含相同图像舆情信息或相同文本舆情信息的多个图文对的匹配关联度进行评估排序。本发明采用图结构对图像‑文本对中的对象和词的关系进行建模,并通过重新排序机制提高匹配性能。

    基于语义动态感知的可解释多跳食品知识图谱问答方法

    公开(公告)号:CN117521789A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202310243502.6

    申请日:2023-03-14

    摘要: 本发明提出了一种基于语义动态感知的可解释多跳食品知识图谱问答方法,包括:获取给定的问题,确定与问题对应的AMR语义图;将AMR语义图中的关键要素在预先配置的食品知识图谱中检索,以构建问题的关键要素所对应的三跳联通子图谱,对三跳联通子图谱进行剪枝处理,得到对应的答案子图;利用答案子图,生成候选答案集合;基于预设的答案选择算法,从候选集合中选择问题的最终答案;基于给定的问题与最终答案的对应关系,构建用于在食品知识图谱中提供可解释的路径的目标函数。本发明可将所有元素嵌入到统一的语义空间中,实现了在同一的语义空间中去衡量与给定查询最相关的答案实体,并通过多跳路径来实现可解释性。

    基于混合模型的群体日均到达人数的预测方法及装置

    公开(公告)号:CN111612226B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202010395764.0

    申请日:2020-05-12

    摘要: 本发明提出了一种基于混合模型的群体日均到达人数的预测方法及装置,方法包括:基于群体日均人数的历史数据构建混合模型;基于混合模型对群体的日均到达人数进行预测;其中,混合模型包括基于历史数据中的线性数据部分构建的线性模型,以及基于历史数据中的非线性数据部分构建的非线性模型。根据本发明的基于混合模型的群体日均到达人数的预测方法,根据群体日均人数的历史数据中的线性数据部分和非线性数据部分,分别构建了线性模型和非线性模型,并将线性模型和非线性模型结合形成混合模型,该混合模型充分融合了线性模型和非线性模型各自的特有优势,来来对群体日均到达人数进行预测,有效提高了群体日均到达人数的准确性和可靠性。

    基于时空关系的动态社会关系网络链路的预测方法及装置

    公开(公告)号:CN112184468A

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202011047469.2

    申请日:2020-09-29

    摘要: 本发明提出了一种基于时空关系的动态社会关系网络链路的预测方法及装置,方法包括:获取动态社会关系数据,并进行预处理生成样本集;对样本集中的任意节点对构建加权相似性特征时间序列;基于加权相似性特征时间序列,采用预设算法计算待预测时刻下的任意节点对的特征值以构建特征矩阵;将特征矩阵输入预先训练的分类模型中,输出待预测时刻下的动态社会关系网络的可能链路。本发明在网络拓扑结构特征和链路生成时序信息的基础上建立了动态网络的特征时间序列,将预测方法从静态网络扩展到动态时变网络。而且,将权重引入链接预测问题中,融合了网络结构特征和节点链路特征,结合了统计模型和监督学习方法,提高了预测结果的准确性。

    基于CIEM的公共文化服务领域信息共享交换方法及装置

    公开(公告)号:CN111930699A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202010702451.5

    申请日:2020-07-21

    摘要: 本发明公开了一种基于CIEM的公共文化服务领域信息共享交换方法及装置,其中方法包括:基于预先建立的现有的公共文化服务领域的系统字段与数据元词典之间的映射关系确定信息交换接口;根据所述信息交换接口构建共享交换平台,以通过所述共享交换平台完成信息交换。本发明实施例通过基于建立的映射关系确定信息交换接口,根据所述信息交换接口构建共享交换平台,以通过所述共享交换平台完成信息交换,建立了标准化的公共文化服务领域信息交换,实现数据可见、可访问、可理解、可信和可互操作。

    基于混合模型的群体日均到达人数的预测方法及装置

    公开(公告)号:CN111612226A

    公开(公告)日:2020-09-01

    申请号:CN202010395764.0

    申请日:2020-05-12

    IPC分类号: G06Q10/04 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明提出了一种基于混合模型的群体日均到达人数的预测方法及装置,方法包括:基于群体日均人数的历史数据构建混合模型;基于混合模型对群体的日均到达人数进行预测;其中,混合模型包括基于历史数据中的线性数据部分构建的线性模型,以及基于历史数据中的非线性数据部分构建的非线性模型。根据本发明的基于混合模型的群体日均到达人数的预测方法,根据群体日均人数的历史数据中的线性数据部分和非线性数据部分,分别构建了线性模型和非线性模型,并将线性模型和非线性模型结合形成混合模型,该混合模型充分融合了线性模型和非线性模型各自的特有优势,来来对群体日均到达人数进行预测,有效提高了群体日均到达人数的准确性和可靠性。

    基于CIEM的公共文化服务领域信息共享交换方法及装置

    公开(公告)号:CN111930699B

    公开(公告)日:2023-06-20

    申请号:CN202010702451.5

    申请日:2020-07-21

    摘要: 本发明公开了一种基于CIEM的公共文化服务领域信息共享交换方法及装置,其中方法包括:基于预先建立的现有的公共文化服务领域的系统字段与数据元词典之间的映射关系确定信息交换接口;根据所述信息交换接口构建共享交换平台,以通过所述共享交换平台完成信息交换。本发明实施例通过基于建立的映射关系确定信息交换接口,根据所述信息交换接口构建共享交换平台,以通过所述共享交换平台完成信息交换,建立了标准化的公共文化服务领域信息交换,实现数据可见、可访问、可理解、可信和可互操作。