[发明专利]基于Bert模型的互联网负面信息监控方法在审
| 申请号： | 202110257490.3 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN113065348A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 张涛;曲昊 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06K9/62;G06F16/951 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于Bert模型的互联网负面信息监控方法，利用爬虫技术获取贴吧，论坛，微博等数据，完成数据预处理。搭建Bert环境，完成Bert模型特征抽取。初步判断由于测试集与训练集语料在领域主题上比较接近，基于训练集所得到的词向量用在测试集上语境恰好合适。训练集和测试集数据取自同一个时间范围，测试集上应该也没有太多未编码的超纲新词。word2vec+LSTM模型的效果同样也不错。从模型预测执行效率看，Bert模型特征提取方法需要搭建Bertasservice服务器环境，还需要通过Webservices调用获得网页文本净荷的编码，增加了交互步骤和复杂度，此为该方法的一个短处所在。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bert 模型 互联网 负面 信息 监控 方法 | ||
【主权项】：
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