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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种社交媒体攻击言论检测模型两阶段建模方法、装置及介质，方法包括：获取原始数据集，并构建标注者个人意见数据集；根据构建的个人意见数据集，构建并训练标注者个人意见预测模型；对于原始数据集中的每个样本，使用训练后的个人意见预测模型，预测每个标注者对该样本的个人意见，生成标注者个人意见池；根据原始数据集和标注者个人意见池，构建并训练标注者个人意见融合决策模型。本发明能够从个人意见出发，让基于机器学习或深度学习的模型学习到针对某个言论的多个个人意见，从多方面与多角度了解每个言论可能存在的冒犯某种群体用户的风险，从而提高检测模型针对隐晦攻击言论的检测能力，可广泛应用于媒体攻击言论检测领域。
主权项：1.一种社交媒体攻击言论检测模型两阶段建模方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始数据集，并构建标注者个人意见数据集；根据构建的个人意见数据集，构建并训练标注者个人意见预测模型；对于原始数据集中的每个样本，使用训练后的个人意见预测模型，预测每个标注者对该样本的个人意见，生成标注者个人意见池；根据原始数据集和标注者个人意见池，构建并训练标注者个人意见融合决策模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 社交媒体攻击言论检测模型两阶段建模方法、装置及介质
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