[发明专利]基于复制神经网络的离群事件检测与识别方法有效
| 申请号： | 202010786373.1 | 申请日： | 2020-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN111881299B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 于凤;郑德权;孙文鹤 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨商业大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/30;G06F40/211;G06F40/289;G06F40/295;G06F18/2433;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 刘强 |
| 地址： | 150028 黑*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于复制神经网络的离群事件检测与识别方法，涉及信息技术领域，针对现有技术中多数方法为了能够顺利完成深度学习模型训练严重依赖异常数据，但异常数据不易获取的问题，包括以下步骤：步骤一：获取待处理中文文本序列数据；步骤二：对待处理中文文本序列数据进行时间序列分析；步骤三：对时间序列分析后的中文文本序列数据进行浅层语义分析；步骤四：对浅层语义分析后的中文文本序列数据，利用基于深度学习策略进行事件触发词的识别与抽取；步骤五：对事件触发词识别与抽取后的中文文本序列数据进行候选事件识别；步骤六：将候选事件识别后的中文文本序列数据作为输入，利用训练好的复制神经网络进行离群事件的检测与识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 复制 神经网络 离群 事件 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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