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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
摘要：本发明涉及数据识别与检测领域，尤其涉及一种舆情态势数据智能识别及异常检测方法，包括以下步骤：S1：采用多策略数据抽取方法，处理不同格式的数据源；引入自适应语义映射机制，通过语义深度调节因子SDF动态调整每个词的语义向量vi，使动态语义融合网络捕获更加丰富和准确的语义信息；S2：时间序列异常态势预测器通过融合动态解码模型TSIM，结合时间‑语义交互机制，将文本的语义信息与时间信息进行深度融合，评估舆情态势，预测及判断舆情态势异常，本方法大幅提升数据处理的准确性和工作效率，有利于及时发现并响应舆情异常，准确预测及判断舆情异常态势。
主权项：1.一种舆情态势数据智能识别及异常检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：采用多策略数据抽取方法，处理不同格式的数据源；引入自适应语义映射机制，通过语义深度调节因子SDF动态调整每个词的语义向量vi，使动态语义融合网络捕获更加丰富和准确的语义信息；S2：时间序列异常态势预测器通过融合动态解码模型TSIM，结合时间-语义交互机制，将文本的语义信息与时间信息进行深度融合，评估舆情态势，预测及判断舆情态势异常。
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 舆情态势数据智能识别及异常检测方法
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