发明专利已授权

一种基于层次网络的不良新闻文本极性检测方法

📄 申请号：CN202411802712.5 📄 发布日：2026/09/01

著录项目信息

申请日

2024-12-09

公开号

CN119557451B

公开日

2025-10-03

申请人

湖南师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_353

IPC 分类号

G06F16_353 , G06F40_279 , G06F40_30 , G06F40_12 , G06F40_205 , G06F40_14 , G06F18_241 , G06F18_214 , G06F18_25 ,

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理文本分类深度学习

应用场景

网络内容安全, 舆情监测, 新闻审核, 有害信息过滤, 社交平台内容治理

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摘要

本发明公开了一种基于层次网络的不良新闻文本极性检测方法，本发明涉及不良新闻文本的检测领域，包括以下操作步骤：S1：收集多个渠道的新闻文本形成数据集；S2：数据预处理；S3：文本嵌入；S4：将嵌入后的文本特征向量输入至句子得分模块；S5：将上述新的文本特征向量与句子分数输入到树型层次结构模块中；S6：将树型层次结构的新闻输入到特征融合模块；S7：将融合后的树型层次结构高维特征向量输入到文本内容倾向检测模块。本发明所述的一种基于层次网络的不良新闻文本极性检测方法，可用于新闻文本发布对其进行内容倾向的检测、筛选，有助管控不良新闻文本的发布，优化新闻传播效果，优化国家形象塑造等具有具有重要意义。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于机器学习的钢铁耐磨材料寿命预测方法及系统（需要二次变更）

当前第 / 件

一种Cu2+、Ta5+和F－共掺杂TiO2巨介电陶瓷材料及其制备方法

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G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖109个领域

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