首页> 中国专利> 基于层次混合网络的标题党文章检测方法及联邦学习策略

基于层次混合网络的标题党文章检测方法及联邦学习策略

摘要

本发明公开了一种基于层次混合网络的标题党文章检测模型及联邦策略,所述模型包括:标题编码器,用于对文章标题进行特征提取,将文章标题文本有效地编码成标题向量;内容编码器,用于对内容文本进行特征提取,将内容文本有效地编码成文档向量;关联信息提取器,用于使用机器阅读理解相关技术,对所述标题向量及文档向量进行关联,从而得到两者的关联向量;分类网络,用于基于标题特征向量、文档向量以及关联向量进行标题党分类,本发明通过利用文档标题与文档内容之间的关联信息,可取得更好的标题党检测效果。

著录项

  • 公开/公告号CN109657055A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN201811332621.4

  • 发明设计人 廖枫;卓汉逵;

    申请日2018-11-09

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06F17/27(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44326 广州容大专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人刘新年

  • 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号大院

  • 入库时间 2024-02-19 09:26:47

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/35 申请日:20181109

    实质审查的生效

  • 2019-04-19

    公开

    公开

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号