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申请/专利权人：广东省城乡规划设计研究院科技集团股份有限公司
摘要：本发明提供一种基于改进卷积网络和社媒数据的台风灾情识别方法和系统，方法包括：先对社媒文本依次进行预处理、BERT文本表示提取以及分组操作，随后进行两阶段的台风灾情识别，在第一阶段使用句向量结合台风属性信息进行二分类，在第二阶段使用字矩阵进行多标签分类，并通过多任务学习对两阶段进行联合训练；本发明融合了BERT各个隐藏层的输出，并对各隐藏层的输出进行分组，识别精度更高；另外，本发明在粗分类阶段加入了台风属性进行辅助识别，同时在多标签分类阶段设置Sit‑CNN，Sit‑CNN能够动态地、选择性地提取不同层次和分组的语义信息，进一步提高了灾情识别精度。
主权项：1.一种基于改进卷积网络和社媒数据的台风灾情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从互联网的各个社交媒体平台上采集网民评论文本，并结合所评论台风的属性构建文本数据集；对所述文本数据集进行预处理；S2：利用BERT预训练模型对预处理后的文本数据集进行文本特征提取，获取文本特征数据集；所述文本特征数据集包括每条文本数据对应的句向量和字矩阵；对所述文本特征数据集中的所有句向量和所有字矩阵分别依次进行实体消歧和分组，获取分组后的句向量数据集和字矩阵数据集；S3：构建台风灾情识别模型；所述台风灾情识别模型包括依次连接的粗分类网络和多标签分类网络；所述粗分类网络用于判断输入的文本数据是否属于台风灾情的相关文本；所述多标签分类网络基于改进卷积网络Sit-CNN，用于进一步识别台风灾情相关文本中包含的具体灾情类别；S4：将所述分组后的句向量数据集输入所述粗分类网络，将所述分组后的字矩阵数据集输入所述多标签分类网络，利用多任务学习对所述粗分类网络和多标签分类网络进行联合优化训练，获取训练好的台风灾情识别模型；S5：获取待识别的文本数据并输入所述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。
全文数据：
权利要求：
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