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申请/专利权人：杭州微未计算机技术有限公司
摘要：本申请涉及智能分类技术领域，其具体地公开了一种多平台新媒体信源综合标签学习系统，其采用基于深度学习的自然语言处理技术对新媒体信息源数据进行语义理解，挖掘出新媒体信息源的关键信息和内容特征，从而智能生成所述新媒体信息源的内容主题标签。这样，能够帮助用户快速准确地了解信息内容，提高信息检索的效率和准确性。
主权项：1.一种多平台新媒体信源综合标签学习系统，其特征在于，包括：新媒体信息源获取模块，用于从第一平台获取新媒体信息源，其中，所述新媒体信息源为文本数据；文本语义理解模块，用于提取所述新媒体信息源的上下文语义特征以得到上下文信息源段文本描述语义理解特征向量的序列；自适应强化模块，用于将所述上下文信息源段文本描述语义理解特征向量的序列通过段贡献主题自适应强化模块以得到注意力强化信息源段文本描述语义理解特征向量的序列；内容主题标签分类模块，用于基于所述注意力强化信息源段文本描述语义理解特征向量的序列，得到内容主题标签的序列；其中，所述自适应强化模块，用于：以如下段贡献主题自适应强化公式来对所述上下文信息源段文本描述语义理解特征向量的序列进行处理以得到所述注意力强化信息源段文本描述语义理解特征向量的序列；其中，所述段贡献主题自适应强化公式为：；其中，为所述上下文信息源段文本描述语义理解特征向量的序列中第个上下文信息源段文本描述语义理解特征向量，为池化处理，为池化向量，是权重矩阵，是偏置向量，为激活处理，为初始元权重特征向量，是所述初始元权重特征向量中第个位置的特征值，为校正元权重特征向量，是所述校正元权重特征向量中第个位置的特征值，是所述注意力强化信息源段文本描述语义理解特征向量的序列中第个注意力强化信息源段文本描述语义理解特征向量，表示点乘处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州微未计算机技术有限公司 多平台新媒体信源综合标签学习系统
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