[发明专利]一种投票预测方法在审
| 申请号： | 202211281946.0 | 申请日： | 2022-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN116403326A | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 杨钰雯 | 申请（专利权）人： | 北京清博智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G07C13/00 | 分类号： | G07C13/00;G06N3/08;G06N3/0464;G06F40/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100095 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种投票预测方法，包括以下步骤：利用议员的背景信息初始化立法者的表示向量，并利用议员之间的关系网络信息对表示进行更新；使用议案的标题和描述作为输入，利用LSTM模型进行编码，得到议案的表示向量；将议员和议题投射到同一个向量空间中，得到议员和议题在同一空间里的表示；对原始输入文本进行语义依存分析，得到语义依存关系图；然后把关系图中的每个词节点转换为相应的词向量表示，每条依存边转换为相应的one‑hot编码，并输入SGN block卷积层。本发明能够有效利用议员的历史数据，对议员间的关系网络进行合理搭建，基于卷积神经网络的议员表示学习、长短时记忆网络的议题表示学习、联合表示学习，大大提高了投票结果的预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 投票 预测 方法 | ||
【主权项】：
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