[发明专利]一种事件识别方法、介质、装置以及计算设备在审
| 申请号： | 201811472932.0 | 申请日： | 2018-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN109614541A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 郭锐;夏宗靓 | 申请（专利权）人： | 北京艾漫数据科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/953 | 分类号： | G06F16/953;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汉昊知识产权代理事务所(普通合伙) 11370 | 代理人： | 朱海波 |
| 地址： | 100101 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的实施方式提供一种事件识别方法、介质、装置以及计算设备。该事件识别方法包括：从网络数据中获取文本数据以及与文本数据匹配的事件信息作为初匹配结果，文本数据包含待识别事件；以初匹配结果作为深度学习模型的输入，采用深度学习模型输出用于指示文本数据与事件信息之间的匹配关系准确度的置信概率；若置信概率符合预设条件，则根据匹配关系确定待识别事件。本发明的实施方式有助于提高事件识别方案的可移植性，拓展事件识别方案的应用场景，并且还有助于避免直接使用深度学习模型造成的过拟合现象，减轻深度学习模型的处理压力，提升事件识别的可靠性、实时性以及识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 事件识别 文本数据 计算设备 匹配关系 匹配结果 事件信息 置信 学习 处理压力 可移植性 网络数据 应用场景 预设条件 准确度 实时性 概率 拟合 匹配 输出 拓展 | ||
【主权项】：
1.一种事件识别方法，其特征在于，包括：从网络数据中获取文本数据以及与所述文本数据匹配的事件信息作为初匹配结果，所述文本数据包含待识别事件；以所述初匹配结果作为深度学习模型的输入，采用所述深度学习模型输出用于指示所述文本数据与所述事件信息之间的匹配关系准确度的置信概率；若所述置信概率符合预设条件，则根据所述匹配关系确定所述待识别事件。
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