一种多类知识体系下的情感分析分类方法

    公开(公告)号:CN117235256A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311007745.6

    申请日:2023-08-10

    摘要: 本发明涉及自然语言处理领域,提出了一种多类知识体系下的情感分析分类方法,目的在于解决已有多分类方法较低准确率的问题。主要方案包括对推文进行数据预处理和数据增强,得到文本数据集G。然后采取LLM策略,将文本及标签进行编码后放入大语言模型进行微调,得到五分类向量。使用BERT模型进行编码,得到对应的隐藏向量,然后对隐藏向量进行特征提取得到特征向量,不断更新训练参数,将特征向量经过Softmax得到概率值,并把概率映射到解空间,得到二分类结果。将二分类结果放入构建好的prompt模板,对LLM结果层输出进行提示干预,得到五分类的最终答案。

    一种高考志愿填报系统付费用户挖掘方法

    公开(公告)号:CN117522436A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311287496.0

    申请日:2023-10-07

    摘要: 本发明涉及计算机领域,提供了一种高考志愿填报系统付费用户挖掘方法。主旨在于提供一种轻量级的算法实现用户精准营销,主要方案包括设计系统埋点,在用户使用系统的过程中生成所需固定格式的日志数据;将系统埋点日志采集到Kafka的特定主题,得到固定格式的原始数据;用Spark Streaming计算引擎对Kafka采集的用户行为数据进行实时处理,计算过程中与设定的规则进行匹配,得到非付费用户的入会的概率,判断所述转新概率是否大于预设阈值,根据结果推送不同的信息;根据不同阈值梯度及指定的其它指标设置优惠券等级,不断更新用户标签的状态,用户每次访问都根据该用户当前的标签状态推送合适的优惠策略,且在标签状态每次变更时短信通知用户新的优惠信息。

    基于大数据和知识图谱的推荐方法与装置

    公开(公告)号:CN116501857A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310550012.0

    申请日:2023-05-16

    摘要: 本发明公开了基于大数据和知识图谱的推荐方法与装置,属于教育数据分析与智能算法推荐技术领域,解决现有技术在推荐专业时不能充分满足考生对专业的意愿的问题。本发明根据考生所意向的学类实体和专业实体查询高考志愿服务知识图谱,得到专业实体集合;根据用户输入的意向省份,在高考志愿服务知识图谱中查询匹配的省份实体;在高考志愿服务知识图谱中查询与省份实体具有位于关系的高校实体集合;在高考志愿服务知识图谱中同时查询与专业实体集合以及高校实体集合具有原子关系的原子术语实体集合;根据考生的位次和原子术语实体集合,过滤掉与考生位次不匹配的原子术语实体,过滤后得到候选高校专业集合。本发明用于高考志愿推荐。