[发明专利]一种基于从文本中检测虚假问题的迁移学习方法在审
| 申请号： | 202110302590.3 | 申请日： | 2021-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN113051398A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 王小华;令狐彬;焦璐璐;张娜;宋晓晨 | 申请（专利权）人： | 山西三友和智慧信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06F40/211;G06F40/284;G06N20/00 |
| 代理公司： | 太原荣信德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14119 | 代理人： | 杨凯;连慧敏 |
| 地址： | 030006 山西省*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于检测网络虚假信息技术领域，具体涉及一种基于从文本中检测虚假问题的迁移学习方法。包括：数据集采集、数据预处理、模型训练、模型验证评估，所述数据集采集130万个问题文本及其相对应的标签作为训练集；数据预处理运用BertWordPiess标记器通过匹配单词与其内置的词汇表对输入序列进行标记；所述模型训练对BERT,RoBERTa,DistilBERT和ALBERT四种模型进行精细化调整，并使用ADAM优化函数和二进制交叉熵损失函数，将初始学习率设置为1e‑5；所述模型验证评估选取AUC评分和F1评分的指标对模型进行验证评估，本发明结合机器学习中的迁移学习思想，培训模型自主进行虚假信息的分类，在虚假信息进入网络进行传播之前进行了有效识别以便后续的信息阻截和网络环境优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 文本 检测 虚假 问题 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
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