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融入领域术语词典的司法舆情敏感信息识别方法

摘要

本发明涉及融入领域术语词典的司法舆情敏感信息识别方法。本发明首先使用双向循环神经网络和多头注意力机制对舆情文本和领域术语词典分别进行编码,抽取显著特征;其次将领域术语词典作为分类的指导知识,与舆情文本构建相似矩阵,得到融入领域术语词典的文本表征;然后利用多头注意力机制和卷积神经网络进一步提取全局和局部特征,最终实现敏感信息分类。本发明将领域术语词典与司法舆情上下文信息进行融合,技能利用上下文信息弥补传统方法在上下文信息中表征效果不佳,又能利用领域知识增强文本中与司法信息相关的词语的语义特征表示,从而提高司法舆情敏感信息识别的性能。

著录项

  • 公开/公告号CN112231472A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 昆明理工大学;

    申请/专利号CN202010984681.5

  • 申请日2020-09-18

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06F40/242(20200101);G06F40/284(20200101);G06F40/289(20200101);G06F40/30(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构53204 昆明人从众知识产权代理有限公司;

  • 代理人何娇

  • 地址 650093 云南省昆明市五华区学府路253号

  • 入库时间 2023-06-19 09:33:52

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-29

    授权

    发明专利权授予

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