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申请/专利权人：浙江大学;宁波标准区块链产业发展研究院
摘要：本发明公开了一种基于细粒度语义和双塔模型的NFT关联舆情判定方法，该方法从自然语言的提示构建出发，通过输入NFT基本信息、社交媒体上推文信息，对自然语言进行规范化处理，契合NFT关联舆情的缩略、简写词汇较多的特点，从分词角度提取各文本分词在序列中的细粒度语义，并在双塔模型间进行分词级别的相似度度量，融合了分词的局部语义和全局语义信息，最终输出推文与NFT是否关联的判断，从而确定NFT的关联舆情。双塔模型的架构解耦了推文数据源和NFT数据源，更适合模型在线上实时运行。
主权项：1.一种基于细粒度语义和双塔模型的NFT关联舆情判定方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取推文数据并规范化推文内容，构建推文提示句和NFT提示句；2利用Bert预训练分词器对推文提示句和NFT提示句进行分词，并对分别得到词序列添加标签；3构建Bert双塔模型，即推文Bert和NFTBert；将步骤2分别得到词序列输入推文Bert和NFTBert中，分别得到词序列的分词表示；4构建Bert双塔模型的细粒度语义度量模块，并聚合所有双塔模型交互阶段结果，构造得到分词语义级别的相似度矩阵并对其池化；5将推文提示句的两种二元样本组合进入双塔模型训练，并使使用Sigmoid函数将池化结果映射到0,1区间内，采用交叉熵损失函数优化模型损失完成对模型的调整。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 宁波标准区块链产业发展研究院 一种基于细粒度语义和双塔模型的NFT关联舆情判定方法
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