摘要
本发明公开一种基于消费者评论的商户违规行为识别方法及系统。该方法包括如下步骤:获取消费者评论数据并进行预处理,获得输入评论;所述输入评论输入至预训练的字嵌入模块中进行张量化,获得高维字向量;所述高维字向量输入局部语义相关性编码模块中进行局部语义相关性编码,获得双向编码向量;所述高维字向量和双向编码向量同时输入全局语义相关性编码模块中,获得全局语义相关性向量;所述全局语义相关性向量输入到MLP网络中获得类别的概率分布;基于所述类别的概率分布确定商户行为的类别。本发明能够更加有效的挖掘和识别消费者评论中所报道的商户违规行为。
技术关键词
编码向量
识别方法
编码模块
LSTM模型
融合语义
注意力机制
网络
BERT模型
识别系统
识别模块
数据