一种基于自注意力的观点及其持有者的联合抽取方法

    公开(公告)号:CN108628828B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN201810347840.3

    申请日:2018-04-18

    Abstract: 本发明一种基于自注意力的观点及其持有者的联合抽取方法:S1.构建提取观点及其持有者的语料集;S2.识别包含观点的语句;S3.联合抽取观点及其持有者。本发明优点:1、文本分类模型避免了抽取出的句子不包含观点的情况;2、观点及其持有者联合抽取模型摆脱了词性标注、命名实体识别和句法依存分析等自然语言处理环节,避免这些环节出现误差对模型提取效果的影响,且该模型有很高灵活度和覆盖面;3、本发明包含构建提取观点及其持有者的语料集,识别包含观点的语句,联合抽取观点及其持有者。4、本发明在双向LSTM的基础上使用self‑attention有效结合两者优点,使词语序列的表示语义更丰富,训练的模型准确率更高。

    新闻事件信息归纳方法
    5.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109960756B

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN201910207437.5

    申请日:2019-03-19

    Abstract: 本发明公开了一种新闻事件信息归纳方法,包括:收集新闻素材,创建新闻库;从新闻库中获取目标事件的所有新闻文本,并进行热度分析,获取拐点新闻文本,抽取所述拐点新闻文本中的事件信息并保存;其中,获取拐点新闻文本的方法包括:统计所有新闻文本的热度值,按照新闻文本发布的时间顺序排序,构建热度值随时间变化的曲线图,取曲线图的所有极大点对应的新闻文本,即为所述拐点新闻文本,所述热度值为新闻的页面浏览量和网站独立访客量之和。本发明的方法通过选择对于目标新闻事件处于关键节点时的新闻文本——即拐点新闻文本进行摘要分析处理,准确地反映了新闻事件的发展态势。

    一种网络话题热度预测方法

    公开(公告)号:CN106557552A

    公开(公告)日:2017-04-05

    申请号:CN201610958001.6

    申请日:2016-10-27

    Abstract: 本发明公开了一种网络话题热度预测方法。它包括话题检测、热度预测建模、预测热度值计算三个步骤。话题检测部分负责从网络数据中获取与用户给定话题关键词相关的话题数据。预测建模部分按照用户设定的时间粒度大小统计话题检测结果中每个时间段内的话题热度值,并计算高斯过程模型关于话题热度统计时间点的协方差矩阵,构建基于高斯过程的预测模型。预测热度值计算部分针对用户给定的预测时间点,利用构建的高斯过程模型计算话题在给定时间点的热度值。本发明综合利用信息检索技术、分类技术进行话题检测,利用高斯过程模型来进行话题热度预测,提高了话题预测的实用性和有效性。

    基于分布式数据采集任务调度方法及装置

    公开(公告)号:CN111857983A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010355882.9

    申请日:2020-04-29

    Inventor: 刘春阳 张旭 王鹏

    Abstract: 本发明公开了一种基于分布式数据采集任务调度方法,其包括:获取待处理任务;对待处理任务分类得到多个周期性重复任务;记录每个周期性重复任务在前n次执行中每次执行的起止时间点;计算每个周期性重复任务在前n次执行中的平均间隔时长 每个周期性重复任务下一次执行的起始时间点,确定多个周期性重复任务的下一次执行顺序;记录每个任务执行器的负载;向多个任务执行器分别发送任务请求信号,并接受各个任务执行器的反馈信号;向接受到的第一个反馈信号对应的任务执行器发送需要最先执行的周期性重复任务。本发明还公开了一种基于分布式数据采集任务调度装置。本发明能够使得分布式系统执行任务时取得最优效果,运行更加稳健。

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