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申请/专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日：2024-05-23
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118227796A
主分类号：G06F16/35
分类号：G06F16/35;G06F16/33;G06F40/289;G06F40/30;G06F18/24;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：长文本特定内容自动分类与阈值优化方法及其系统，涉及自然语言处理长文本领域。为了解决现有的长文本处理方法在自动分类时存在准确性差、效率低、动态调整、阈值自适应差的缺陷，本发明采用基于深度学习的长文本语义分析模型对待处理的长文本信息数据进行自动分类处理；对长文本进行动态分区域处理；对所述长文本信息数据的语义进行上下文感知融合，提高长文本内容自动分类的准确度；采用误差反馈机制动态调整分类阈值，从而实现长文本内容自动分类的阈值优化。本发明主要用于对互联网长文本的内容进行自动分类和阈值优化。
主权项：1.长文本特定内容自动分类与阈值优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取待处理的长文本信息数据，构建基于深度学习的长文本语义分析模型；S2：采用所述基于深度学习的长文本语义分析模型对待处理的长文本信息数据进行自动分类处理；S3：对长文本信息数据进行动态分区域处理；S4：对所述长文本信息数据的语义进行上下文感知融合；S5：采用误差反馈机制动态调整分类阈值，从而实现长文本内容自动分类中的阈值优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家计算机网络与信息安全管理中心 长文本特定内容自动分类与阈值优化方法及其系统
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