龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：南京邮电大学
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118245599A
主分类号：G06F16/35
分类号：G06F16/35;G06F18/25;G06F18/2415;G06N3/0455;G06F18/22
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了基于文本分类的多类型文本鉴伪方法及系统，包括：收集文本数据，对文本数据进行预处理，利用bert预训练模型初步分类文本，并标记文本主题分类类型；提取输入到bert预训练模型的文本的语义向量，与文本主题分类类型标记进行融合；对原文本向量与文本标记与原文本融合向量相似度进行计算，对于相似度超过阈值的向量采用拼接向量进行文本鉴伪检测；利用训练好的二分类Roberta模型对添加文本标记的向量和原向量进行鉴别，得到最后的二分类向量。结合了文本分类标记实现针对不同领域文本的文本伪造自动鉴别，大大减少了人工工作，提升了检测效率；通过结合BERT模型和Roberta模型的先进文本处理技术，实现了对多类型文本的高效鉴伪。
主权项：1.基于文本分类的多类型文本鉴伪方法，其特征在于，包括：收集文本数据，对文本数据进行预处理；基于Bootstrapaggregating方法利用bert预训练模型初步分类文本，并标记文本主题分类类型；提取输入到bert预训练模型的文本的语义向量，与文本主题分类类型标记进行融合；对原文本向量与文本标记与原文本融合向量相似度进行计算，对于相似度超过阈值的向量采用拼接向量进行文本鉴伪检测，对于相似度未超过阈值的向量采用原文本向量进行文本鉴伪检测；利用训练好的二分类Roberta模型对添加文本标记的向量和原向量进行鉴别，得到最后的二分类向量，完成对文本的最终分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于文本分类的多类型文本鉴伪方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号