基于主题记忆网络的仇恨和攻击性言论识别方法及系统

摘要

本发明属于自然语言处理领域，提供了基于主题记忆网络的仇恨和攻击性言论识别方法及系统，首先将文本转换为词袋向量和词索引序列向量，并进行特征提取得到特征向量；然后基于词袋向量，主题提取模型提取主题混合分布；基于主题混合分布，主题记忆机制获得主题词权重矩阵，并通过两次级联运算与词索引序列向量和特征向量进行联合学习，得到分类特征；最后基于分类特征，分类器得到文本是否属于仇恨和攻击性言论的结果；达到了丰富短文本特征的目的，解决了短文本存在的特征稀疏问题，提高了仇恨和攻击性言论识别的精度。