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NEURAL NETWORK SYSTEMS AND METHODS FOR TARGET IDENTIFICATION FROM TEXT

机译:从文本中识别目标识别的神经网络系统和方法

摘要

Neural network systems are provided that comprise one or more neural networks. The first neural network can comprise a convolutional neural network (CNN) long short-term memory (LSTM) architecture for receiving a primary data set comprising text messages and output a primary data structure comprising a text pattern-based feature. The second neural network can comprise a CNN architecture for receiving a secondary data sets derived from the primary data set and output a plurality of secondary data structures. The third neural network can combine the data structures to produce a combined data structure, and then process it to produce a categorized data structure comprising the text messages assigned to targets. The primary data set can comprise hate speech and the categorized data structure can comprise target categories, for example, hate targets. Methods of operating neural network systems and computer program products for performing such methods are also provided.
机译:提供了包括一个或多个神经网络的神经网络系统。第一神经网络可以包括卷积神经网络(CNN)长短期存储器(LSTM)架构,用于接收包括文本消息的主要数据集并输出包括基于文本模式的特征的主数据结构。第二神经网络可以包括CNN架构,用于接收从主数据集导出的辅助数据集并输出多个辅助数据结构。第三神经网络可以组合数据结构以产生组合数据结构,然后处理它以产生分类的数据结构,包括分配给靶的文本消息。主数据集可以包括仇恨语音,分类数据结构可以包括目标类别,例如仇恨目标。还提供了用于执行这些方法的神经网络系统和计算机程序产品的操作方法。

著录项

  • 公开/公告号US2021240938A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-08-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 CONDUENT BUSINESS SERVICES LLC;

    申请/专利号US202117235386

  • 发明设计人 NIRAJ KUMAR;

    申请日2021-04-20

  • 分类号G06F40/30;G06N3/08;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 20:20:33

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