[发明专利]平台舆论数据主题的预测模型训练方法、预测方法及装置在审
申请号: | 202011107203.2 | 申请日: | 2020-10-16 |
公开(公告)号: | CN114386394A | 公开(公告)日: | 2022-04-22 |
发明(设计)人: | 汪涛;张守菊;黄佳佳;戴永恒;刘学谦 | 申请(专利权)人: | 电科云(北京)科技有限公司 |
主分类号: | G06F40/216 | 分类号: | G06F40/216;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/33;G06F16/35 |
代理公司: | 北京金咨知识产权代理有限公司 11612 | 代理人: | 秦景芳 |
地址: | 100041 北京市石景山*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供了一种平台舆论数据主题的预测模型训练方法、预测方法及装置,其中该训练方法包括:根据平台舆论文本集得到平台文本数据集;利用主题模型对平台舆论文本数据集中每个数据主题分类,得到相应主题;对每个时间片内所有平台舆论文本数据的主题进行统计,得到包含时间片信息的平台舆论主题向量;根据节假日信息对包含各时间片的时间片序列编码,得到节假日向量;拼接包含时间片信息的平台舆论主题向量和节假日向量,得到包含节假日信息的平台舆论主题向量;利用包含节假日信息的平台舆论主题向量形成训练数据集对初始神经网络进行训练,得到平台舆论数据主题的时间序列预测模型。通过上述方案能够实现主题的时间序列预测并提高预测效果。 | ||
搜索关键词: | 平台 舆论 数据 主题 预测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】:
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