摘要
本发明提出了基于全局语义图的恶意语义对齐方法、系统及电子设备,通过构建全局语义图,学习语义图与文本语义特征,提高文本在不同表达中的相同或相似的语义对齐能力,精确识别出文本中的语义,以解决社交媒体环境中复杂结构的恶意文本语义对齐的挑战。基于全局语义图的恶意语义对齐方法关注词级特征,通过AMR解析和图卷积神经网络捕捉句子的全局语义结构,能够更全面地理解文本的深层含义,提高了对复杂结构的恶意文本的识别能力。通过单词级特征交互和句子级特征交互评估句子对之间的语义一致性。该框架能够利用文本的深层全局语义,针对中文环境进行了优化,提高对中文文本的恶意检测能力和社交媒体环境中恶意文本识别的效率和准确性。
技术关键词
对齐方法
自然语言预处理
社交媒体环境
双向长短期记忆网络
解析器
语义标签
语义特征
对齐系统
语义结构
交互特征
编码模块
节点
多视角
有向无环图
通信接口
语义角色
文本编码器
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分类预测方法
电力客服工单
场景分类
双向长短期记忆网络
动态语义特征
动作识别模型
BP神经网络模型
多模态
识别方法
动作特征
多模态生物识别
儿童情绪
分层特征提取
智能调节装置
智能调节系统