一种基于孪生网络和社媒数据的台风灾情识别方法及系统

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一种基于孪生网络和社媒数据的台风灾情识别方法及系统
申请号:CN202510776307
申请日期:2025-06-11
公开号:CN120910678A
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于孪生网络和社媒数据的台风灾情识别方法及系统,首先从互联网的各个社交媒体平台上采集网民评论文本,结合台风属性构建文本数据集;对文本数据集进行预处理,将预处理后的文本数据集划分为训练集和测试集;随后构建台风灾情识别模型;之后将训练集输入台风灾情识别模型中进行优化训练,获取训练好的台风灾情识别模型;最后将测试集输入训练好的台风灾情识别模型中进行识别,获取台风灾情识别结果;本发明基于孪生网络SiamTCN和社媒数据进行二阶段的台风识别,先进行粗分类,判断输入的文本是否为台风相关文本;随后进行二阶段的多标签分类,将台风相关文本进一步细分为更具体的灾情类别,识别更全面且精度更高。
技术关键词
分类网络 文本 识别方法 社交媒体平台 注意力 多标签 数据 标签特征 训练集 字词 神经网络模型 样本 预训练语言模型 语义特征 模块 地理位置信息 互联网 关键字
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