基于自适应上下文推理机制的内容倾向性评判及预测方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应上下文推理机制的内容倾向性评判及预测方法，首先对输入文本信息进行预处理；然后通过Transformer进行全局上下文特征提取；通过SACR学习不同长度语义特征之间的关联；最后采用全连接神经网络进行倾向性判断及预测。本发明将上下文推理注意网络思想引入到上下文特征提取中，通过多尺度CNN提取不同长度的文本特征，再使用自注意机制主动学习不同长度文本之间的上下文关联，形成上下文推理的自适应网络，提高了内容倾向性评判的准确度。