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摘 要:本发明公布了一种基于多模态深度学习的冒犯性评论识别方法,具体实现步骤如下:(1)构建冒犯性评论数据集。(2)构建冒犯性评论识别模型:首先运用Bert模型对文本模态数据进行编码,构建快速视觉几何群神经网络对输入的图像模态数据进行特征提取;然后构建门控循环图卷积神经网络融合不同模态的特征向量;最后根据门控循环图卷积神经网络融合得到的特征向量,运用#imgabs0#激活函数判断该评论是否具有冒犯性。(3)初始化模型的权重和偏置项设置模型相关的超参数,将训练集和验证集加载至该模型中进行训练,得该模型训练后的最优参数。(4)运用该模型,对评论进行冒犯性识别。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202311340523.6 | 专利名称: | 一种基于多模态深度学习的冒犯性评论识别方法 |
申请日: | 2023-10-17 | 申请/专利权人 | 广东工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省广州市越秀区东风路729号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/9536搜分类 人工智能 社交软件 文本识别 词语识别搜索 |
公开/公告日: | 2024-05-14 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117573988B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |