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    輿情分析文案確定方法、裝置、計算機設備及存儲介質制造方法及圖紙

    技術編號:44470700 閱讀:3 留言:0更新日期:2025-03-04 17:41
    本申請涉及人工智能領域,適用于金融領域,公開了一種輿情分析文案確定方法、裝置、計算機設備及存儲介質,所述方法包括通過BART生成式模型提取目標關鍵詞;基于句式BERT模型,確定相關關鍵詞;從ES庫中確定與目標關鍵詞和相關關鍵詞相匹配的目標分析文案。通過上述方式,本申請通過使用預訓練的雙向自回歸BART生成式模型,更準確地從目標文章中提取關鍵詞,通過復雜語義關系和上下文信息,生成與文章內容高度相關的關鍵詞。利用ES庫計算目標關鍵詞與這些預設關鍵詞之間的相似度評分,使得搜索結果與目標關鍵詞高度相關,通過深度學習和相似度評分機制,降低了因關鍵詞匹配不準確而產生的誤判風險,提高了確定輿情分析文案的可靠性。

    【技術實現步驟摘要】

    本申請涉及人工智能領域,適用于金融領域,尤其涉及一種輿情分析文案確定方法、裝置、計算機設備及存儲介質


    技術介紹

    1、隨著人工智能技術的不斷發展,在當前的輿情分析領域,大多數產品和方案主要依賴于關鍵詞搜索技術來獲取相關新聞和文章。這些技術通常通過配置特定的關鍵詞,利用搜索引擎(如e?l?ast?i?csearch)從全渠道采集數據,并通過分詞匹配技術來獲取相關文章。然而,這種方法存在一些顯著的問題和不足。

    2、隨著語言的發展和新詞的不斷出現,現有的關鍵詞搜索技術往往只能匹配到與關鍵詞有直接關聯的文章,而忽略了文章內容中可能隱含的相關性,現有技術在識別和處理新詞方面存在局限,導致搜索結果的準確性和全面性受到影響。因此,如何提高根據輿情分析關鍵詞確定輿情分析文案的準確性成為了目前亟待解決的技術問題。


    技術實現思路

    1、本申請提供了一種輿情分析文案確定方法、裝置、計算機設備及存儲介質,以提高根據輿情分析關鍵詞確定輿情分析文案的準確性。

    2、第一方面,本申請提供了一種輿情分析文案確定方法,所述方法包括:

    3、通過預訓練的雙向自回歸bart生成式模型提取目標文章的目標關鍵詞;

    4、基于預設句式bert模型,確定與所述目標關鍵詞相關聯的相關關鍵詞;

    5、從預設搜索引擎解決方案es庫中確定與所述目標關鍵詞和所述相關關鍵詞相匹配的目標分析文案。

    6、第二方面,本申請還提供了一種輿情分析文案確定裝置,所述裝置包括:

    7、目標關鍵詞提取模塊,用于通過預訓練的雙向自回歸bart生成式模型提取目標文章的目標關鍵詞;

    8、相關關鍵詞確定模塊,用于基于預設句式bert模型,確定與所述目標關鍵詞相關聯的相關關鍵詞;

    9、目標分析文案確定模塊,用于從預設搜索引擎解決方案es庫中確定與所述目標關鍵詞和所述相關關鍵詞相匹配的目標分析文案。

    10、第三方面,本申請還提供了一種計算機設備,所述計算機設備包括存儲器和處理器;所述存儲器用于存儲計算機程序;所述處理器,用于執行所述計算機程序并在執行所述計算機程序時實現如上述的輿情分析文案確定方法。

    11、第四方面,本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質,所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時使所述處理器實現如上述的輿情分析文案確定方法。

    12、本申請公開了一種輿情分析文案確定方法、裝置、計算機設備及存儲介質,所述輿情分析文案確定方法包括通過預訓練的雙向自回歸bart生成式模型提取目標文章的目標關鍵詞;基于預設句式bert模型,確定與所述目標關鍵詞相關聯的相關關鍵詞;從預設搜索引擎解決方案es庫中確定與所述目標關鍵詞和所述相關關鍵詞相匹配的目標分析文案。通過上述方式,本申請通過使用預訓練的雙向自回歸bart生成式模型,更準確地從目標文章中提取關鍵詞,通過復雜語義關系和上下文信息,生成與文章內容高度相關的關鍵詞。利用es庫計算目標關鍵詞與這些預設關鍵詞之間的相似度評分,使得搜索結果與目標關鍵詞高度相關,通過深度學習和相似度評分機制,降低了因關鍵詞匹配不準確而產生的誤判風險,提高了確定輿情分析文案的可靠性。

    本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種輿情分析文案確定方法,其特征在于,包括:

    2.根據權利要求1所述的輿情分析文案確定方法,其特征在于,所述通過預訓練的雙向自回歸BART生成式模型提取目標文章的目標關鍵詞之前,包括:

    3.根據權利要求2所述的輿情分析文案確定方法,其特征在于,所述對所述初始訓練集數據進行預處理,包括:

    4.根據權利要求2所述的輿情分析文案確定方法,其特征在于,所述通過預處理的所述初始訓練集數據對初始BART生成式模型進行訓練,生成所述預訓練的雙向自回歸BART生成式模型,包括:

    5.根據權利要求1所述的輿情分析文案確定方法,其特征在于,所述基于預設句式BERT模型,確定與所述目標關鍵詞相關聯的相關關鍵詞,包括:

    6.根據權利要求5所述的輿情分析文案確定方法,其特征在于,所述基于預設句式BERT模型,確定與所述目標關鍵詞相關聯的相關關鍵詞之前,包括:

    7.根據權利要求1至6中任一項所述的輿情分析文案確定方法,其特征在于,所述從預設搜索引擎解決方案ES庫中確定與所述目標關鍵詞和所述相關關鍵詞相匹配的目標分析文案,包括:>

    8.一種輿情分析文案確定裝置,其特征在于,包括:

    9.一種計算機設備,其特征在于,所述計算機設備包括存儲器和處理器;

    10.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時使所述處理器實現如權利要求1至7中任一項所述的輿情分析文案確定方法。

    ...

    【技術特征摘要】

    1.一種輿情分析文案確定方法,其特征在于,包括:

    2.根據權利要求1所述的輿情分析文案確定方法,其特征在于,所述通過預訓練的雙向自回歸bart生成式模型提取目標文章的目標關鍵詞之前,包括:

    3.根據權利要求2所述的輿情分析文案確定方法,其特征在于,所述對所述初始訓練集數據進行預處理,包括:

    4.根據權利要求2所述的輿情分析文案確定方法,其特征在于,所述通過預處理的所述初始訓練集數據對初始bart生成式模型進行訓練,生成所述預訓練的雙向自回歸bart生成式模型,包括:

    5.根據權利要求1所述的輿情分析文案確定方法,其特征在于,所述基于預設句式bert模型,確定與所述目標關鍵詞相關聯的相關關鍵詞,包括:

    ...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:袁超李敏徐介夫
    申請(專利權)人:平安科技深圳有限公司
    類型:發明
    國別省市:

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