摘要
本发明公开了一种论坛文本认知状态感知模型的构建方法,包括数据采集模块、预处理模块、语义提取模块、时序特征融合模块和分类模块;其中,数据采集模块用于收集论坛文本数据;预处理模块用于对论坛文本进行分类,并将文本转换为机器可接受的向量形式;语义提取模块用于得到独立文本内部的上下文语义特征;时序特征融合模块用于充分挖掘并融合独立讨论文本之间的时序认知特征以得到讨论文本的全局特征;分类模块用于对文本表征的认知水平进行分类。通过实验表明,本发明提出的模型在基于论坛讨论数据的认知状态感知任务中优于其他基线模型,同时经消融实验验证,表明了本发明提出的融合讨论文本前后语句间时序语义特征对模型分类效果的积极影响。
技术关键词
文本
论坛
时序特征
语义特征
数据采集模块
注意力
融合方法
深度学习模型
序列特征
矩阵
分类方法
代表
计算方法
标签
元素
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产品测试方法
机器学习算法
数据处理模块
数据采集模块
模型训练模块
数据采集模块
评估系统
节点
标记
非线性回归模型