公开(公告)号：CN119046466A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411225192.6

申请日：2024-09-03

Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 ,  国家电网有限公司 ,  南京敏捷企业管理研究所

Inventor： 李欣怡 ,  周子阔 ,  姚艳丽 ,  于然 ,  崔彭滔 ,  邵博文 ,  曲洪泽 ,  姜蕴洲 ,  张海明 ,  温馨 ,  王艺霏 ,  陈重韬 ,  李信 ,  李蕴红 ,  王沛然 ,  才鸿飞 ,  臧鹏 ,  王婧 ,  王阳 ,  徐晓川 ,  王珣 ,  沈宇 ,  程明 ,  刘蓁 ,  王宣元 ,  王森 ,  尚芳剑 ,  彭柏 ,  马跃 ,  邢海瀛 ,  那琼澜 ,  王东升 ,  杨峰 ,  娄竞 ,  李坚 ,  吴佳 ,  张宁 ,  张晓东 ,  张卫 ,  夏凡 ,  殷建琳 ,  郑立鹤 ,  刘延杰 ,  瞿鹏 ,  任慧芝

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于评论信息智能处理领域，涉及文本特征增强技术、信息主题提取技术、短文本聚合技术与文本情感分析技术，是一种融合长文本主题关键词的评论信息智能分类方法。包括S1、利用BERT模型提取评论信息文本的话题词向量和评论词向量，利用话题注意力层增强评论信息话题特征；S2、采用UMAP算法对评论向量进行降维操作，采用HDBSCAN算法对评论文本进行聚类；S3、构建评论主题核心词集，聚合评论短文本得到评论长文档；S4、采用ProdLDA神经主题模型进行评论主题提取；S5、通过GloVe模型与预训练BERT模型，将评论文本转换成两种不同类型的词嵌入；S6、利用多层神经网络模型对文本进行局部特征提取与上下文信息捕捉；S7、利用情感分类模型对评论文本实现二分类检测。本发明在具体的场景任务下提出优化模型算法，实现了高一致性的评论信息主题挖掘与高精度的评论信息智能分类。