摘要
本发明属于新闻文本数据挖掘技术领域,提供了一种基于区块链的新闻时政短语发现方法及系统,包括构建新闻时政短语发现模型,并将其部署到采用区块链共识机制搭建的网络节点上;将多模态训练数据输入新闻时政短语发现模型中提取向量特征,利用长短时记忆网络提取向量特征的序列特征,得到多模态高级向量特征,将多模态高级向量特征进行拼接得到多维特征向量,将多维特征向量输入分类层,输出类别的概率,结合用户反馈,优化模型参数,直到损失函数收敛;根据网络节点枚举算法,筛选出网络节点发现的共同时政短语。本发明能够有效地从多模态数据中发现和识别时政短语,并通过区块链技术保证数据的真实性和可靠性。
技术关键词
多维特征向量
网络节点枚举
区块链共识机制
文本数据挖掘技术
序列特征
梅尔频率倒谱系数
多模态
算法
模型训练模块
发现系统
区块链技术
处理器
模态特征
程序
损失率
输出模块
参数
系统为您推荐了相关专利信息
供应链管理方法
关联特征数据
智能合约系统
融合特征
原油
智能运维平台
数据采集方式
长短期记忆网络
聚类算法
数据采集方法
预训练系统
关系分析方法
预训练方法
多模态
分阶段
意图识别模型
意图识别方法
关联规则提取
计算机可读指令
聚类算法
历史变化数据
车辆
时间序列特征
样本
计算机可执行指令