一种用于社交媒体中软文广告识别的方法

本发明公开了一种用于社交媒体中软文广告识别的方法，涉及社交媒体内容分析与广告监测的应用技术领域。该方法以Transformer模型为基础，对输入数据添加位置编码后，经过多头自注意力机制进行特征提取；在每层Transformer编码器生成的特征与BERT模型的池化特征相加后，通过LSTM进行编码处理，并采用最大池化方法获取局部特征；利用不同卷积核对BERT的特征进行多尺度卷积，并将多尺度特征拼接，获得全局多尺度特征；最后将获得的局部特征与全局特征进行拼接，输入分类器进行最终软文广告分类判定。该方法通过结合Transformer的自注意力机制、预训练语言模型的深层特征、LSTM的时序编码能力以及多尺度卷积对局部特征、全局特征进行提取，高效并准确的实现了社交媒体中软文广告的识别。