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摘要：本公开关于社交机器人账号识别模型的训练方法、识别方法和装置，该方法包括：获取账号特征样本，其中，账号特征样本为文本形式的特征样本；将账号特征样本输入账号识别模型，获得将账号特征样本对应的身份识别为社交机器人账号的目标概率；基于目标概率和真实身份标签，计算损失函数的值；通过根据损失函数的值调整账号识别模型的参数，以对账号识别模型进行训练。这样，由于本公开在进行社交机器人账号识别时，所依据的特征类型更丰富、特征内容更全面、特征数量更多，因此可以保证针对账号的身份作出全面的判断，可以减少误识别现象的出现，进而可以提高社交机器人账号的识别准确性。
主权项：1.一种社交机器人账号识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取账号特征样本，其中，所述账号特征样本包含账号个体特征样本和账号群体特征样本，所述账号特征样本对应有账号的真实身份标签，所述账号个体特征样本为账号对应的用户的个人特征样本，所述账号群体特征样本为当前账号与同一评论区内其他账号所具有的共同特征样本，所述账号特征样本为文本形式的特征样本；将所述账号特征样本输入所述账号识别模型，获得将所述账号特征样本对应的身份识别为社交机器人账号的目标概率；基于所述目标概率和所述真实身份标签，计算损失函数的值；通过根据所述损失函数的值调整所述账号识别模型的参数，以对所述账号识别模型进行训练；其中，所述将所述账号特征样本输入所述账号识别模型，获得将所述账号特征样本对应的身份识别为社交机器人账号的目标概率，包括：通过所述账号识别模型将所述账号个体特征样本转换为账号个体特征向量，并将所述账号群体特征样本转换为账号群体特征向量；通过所述账号识别模型基于所述账号个体特征向量和所述账号群体特征向量，获取账号融合特征向量；通过所述账号识别模型基于所述账号融合特征向量，获取所述目标概率；其中，所述账号群体特征样本包含以下项中的至少一项：同质化文案发布频率样本、时间异常文案发布频率样本、IP异常文案发布频率样本。
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百度查询： 中国科学院自动化研究所 社交机器人账号识别模型的训练方法、识别方法和装置
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