一种基于深度学习的社交机器人识别方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的社交机器人识别方法及系统，涉及机器人技术领域，包括：通过大语言模型对推文进行通顺化处理，并结合自然语言处理模型生成融合表情语义的推文；捕捉机器人账户与真实用户的情感表达差异；生成全局上下文感知的综合特征向量；输出融合特征；将输出的融合特征经过经线性层映射至高维空间，并通过激活函数输出机器人账户的检测概率；基于自适应矩估计，并利用交叉熵损失函数进行梯度反向传播，优化图卷积网络模型参数，得到最终的分类结果。本发明有效缓解文本表达稀疏和情感信息缺失的问题，增强了对社交机器人与真实用户在情感行为模式上的可分性。