[发明专利]一种基于深度学习技术的新闻子事件预测方法及装置在审
| 申请号： | 201710161795.8 | 申请日： | 2017-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN107122347A | 公开（公告）日： | 2017-09-01 |
| 发明（设计）人： | 李涓子;胡琳梅 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司11002 | 代理人： | 汤财宝 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习技术的新闻子事件预测方法及装置，所述方法包括步骤1，基于预处理过的大规模子事件序列数据，利用LSTM深度学习技术对子事件进行表示学习；步骤2，基于所述子事件表示学习和子事件主题，对子事件序列进行表示学习；步骤3，利用所述步骤2得到的子事件序列表示对下一个子事件进行预测；所述方法能够有效地实现子事件预测功能，能够预测在训练中语料中不存在的子事件，能获得更好的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 技术 新闻 事件 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种新闻子事件预测方法，其特征在于，包括：步骤1，基于预处理过的大规模子事件序列数据，利用LSTM深度学习技术对子事件进行表示学习，获得子事件模型；步骤2，基于所述子事件模型和子事件主题，对子事件序列进行表示学习，获得子事件序列模型；步骤3，利用所述子事件序列模型对下一个子事件进行预测。
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