WO2019184217A1 - Procédé et appareil de classification d'événement de point d'accès sans fil, et support de stockage - Google Patents

Procédé et appareil de classification d'événement de point d'accès sans fil, et support de stockage Download PDF

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Definitions

  • the present application relates to the field of information technology, and in particular, to a hot event classification method, apparatus, and computer readable storage medium.
  • the present application provides a hot event classification method, apparatus, and computer readable storage medium, the main purpose of which is to improve the speed and accuracy of hot event classification on social media.
  • the present application provides a method for classifying hotspot events, including:
  • Obtaining step obtaining, in real time, a first preset number of information texts published by the user from a predetermined server;
  • Word segmentation step segmenting the above information text by using a predetermined word segmentation rule to obtain a word segment corresponding to each information text;
  • the classification step is: determining whether the hot event indicator value is greater than a preset threshold, and if the hot event indicator value is greater than a preset threshold, acquiring an information vector of the information text corresponding to the feature word by using a preset vectorization manner, and inputting the information vector In the pre-trained event classification model, the event type corresponding to the information text is determined.
  • the present application further provides an electronic device, including: a memory and a processor, the hotspot event classification program is stored on the memory, and the hotspot event classification program is executed by the processor, and the following steps can be implemented:
  • Word segmentation step segmenting the above information text by using a predetermined word segmentation rule to obtain a word segment corresponding to each information text;
  • Calculating step calculating a hotspot event index value corresponding to the feature word according to a preset calculation formula
  • the classification step is: determining whether the hot event indicator value is greater than a preset threshold, and if the hot event indicator value is greater than a preset threshold, acquiring an information vector of the information text corresponding to the feature word by using a preset vectorization manner, and inputting the information vector In the pre-trained event classification model, the event type corresponding to the information text is determined.
  • the present application further provides a computer readable storage medium, where the computer readable storage medium includes a hotspot event classification program, and when the hotspot event classification program is executed by a processor, the foregoing can be implemented as described above. Any step in the hot event classification method.
  • the hot event classification method, the electronic device and the computer readable storage medium proposed by the application obtain the information texts published by the social account in the server, and segment the information text to extract the feature words, and then calculate the maximum corresponding to the feature words. Probabilistic event theme, and using the preset calculation formula to calculate the event index value corresponding to the feature word, and finally vectorizing the information text corresponding to the feature word whose event index value is greater than the preset threshold value, and input the event classification model, thereby accurately Determine the event type of the information text and improve the event classification speed.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a preferred embodiment of an electronic device of the present application.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a preferred embodiment of the hot event classification procedure of FIG. 1;
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a preferred embodiment of an electronic device 1 of the present application.
  • FIG. 2 for a schematic diagram of a preferred embodiment of the hotspot event classification procedure 10
  • FIG. 3 for an overview of a flow chart of a preferred embodiment of the hot event classification method.
  • the determining module 130 is configured to extract a feature word preset in the word segment, and determine a event topic corresponding to the feature word by using a predetermined probability algorithm.
  • the feature words are pre-labeled and stored in the thesaurus 15.
  • the predetermined probability algorithm includes calculating a final probability P 3 according to the first selection probability P 1 and the second selection probability P 2 .
  • a second predetermined number of implicit event topics are added between the feature words and the event topic text, the hidden event topics being virtual and having no real meaning.
  • FIG. 3 it is a flowchart of a preferred embodiment of the hot event classification method of the present application.
  • the training is completed. If the accuracy is less than or equal to the preset value, the number of sample data is increased, and then the step of dividing the sample data into the training set and the verification set is returned. Assume that the default value is 98%. If the verification accuracy is greater than 98%, the training is completed. If the accuracy is less than 98%, then 20,000 sample data is added, and then the steps of dividing the sample data into the training set and the verification set are returned.
  • the hot event classification method proposed by the above embodiment obtains the information text published by the user from the server, performs word segmentation processing on the information text, extracts feature words in the word segmentation, and then calculates a maximum probability event of the feature word by using a predetermined probability algorithm.
  • Calculating step calculating a hot event indicator value corresponding to the feature word according to a preset calculation formula
  • the preset calculation formula is as follows:
  • v represents the speed of event development
  • a represents the hot event indicator value
  • t represents the time point
  • T represents the time interval
  • i is an integer
  • t i represents the time point at which the i-th feature word appears
  • X i represents the i-th feature The number of times a word appears.
  • the predetermined word segmentation rule comprises:
  • the predetermined probability algorithm comprises:
  • P 1 represents the first selection probability
  • P 2 represents the second selection probability
  • P 3 represents the final probability
  • the preset vectorization manner includes:
  • the event classification model is a long-term and short-term memory network model, and the training steps of the event classification model are as follows:
  • the technical solution of the present application which is essential or contributes to the prior art, may be embodied in the form of a software product stored in a storage medium (such as ROM/RAM as described above). , a disk, an optical disk, including a number of instructions for causing a terminal device (which may be a mobile phone, a computer, a server, or a network device, etc.) to perform the methods described in the various embodiments of the present application.
  • a terminal device which may be a mobile phone, a computer, a server, or a network device, etc.

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Abstract

La présente invention concerne un procédé et un appareil de classification d'événement de point d'accès sans fil, et un support de stockage. Le procédé comprend les étapes consistant à : acquérir, en temps réel à partir d'un serveur social prédéterminé, un texte d'informations émis par un premier nombre prédéfini d'utilisateurs, et réaliser une segmentation de mots sur le texte d'informations selon une règle de segmentation de mots prédéterminée pour obtenir des mots segmentés correspondant à chaque élément de texte d'informations. Ensuite, le procédé comprend les étapes consistant à : extraire un mot caractéristique dans les mots segmentés, à l'aide d'un algorithme de probabilité prédéterminé pour déterminer un sujet d'événement correspondant au mot caractéristique, puis calculer, selon une formule de calcul prédéfinie, une valeur d'indice d'événement de point d'accès sans fil correspondant au mot caractéristique, et estimer si la valeur d'indice d'événement de point d'accès sans fil est supérieure à un seuil prédéfini ; et si la valeur d'indice d'événement de point d'accès sans fil est supérieure au seuil prédéfini, alors acquérir un vecteur d'informations du texte d'informations correspondant au mot caractéristique selon une méthode de vectorisation prédéfinie, et entrer le vecteur d'informations dans un modèle de classification d'événement préentraîné de façon à déterminer un type d'événement correspondant au texte d'informations. Au moyen de la présente invention, un type d'événement d'un événement de point d'accès sans fil peut être analysé rapidement et avec précision.
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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111222032A (zh) * 2019-12-17 2020-06-02 中国平安人寿保险股份有限公司 舆情分析方法及相关设备
CN111274782A (zh) * 2020-02-25 2020-06-12 平安科技（深圳）有限公司 一种文本审核方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN111291562A (zh) * 2020-01-17 2020-06-16 中国石油集团安全环保技术研究院有限公司 基于hse的智能语义识别方法
CN111324811A (zh) * 2020-02-20 2020-06-23 北京奇艺世纪科技有限公司 一种热点内容确认方法及装置
CN111506727A (zh) * 2020-04-16 2020-08-07 腾讯科技（深圳）有限公司 文本内容类别获取方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111552790A (zh) * 2020-04-27 2020-08-18 北京学之途网络科技有限公司 一种识别文章刷单的方法及装置
CN111858725A (zh) * 2020-04-30 2020-10-30 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种事件属性确定方法及系统
CN111967601A (zh) * 2020-06-30 2020-11-20 北京百度网讯科技有限公司 事件关系的生成方法、事件关系规则的生成方法和装置
CN112135334A (zh) * 2020-10-27 2020-12-25 上海连尚网络科技有限公司 一种用于确定无线接入点的热点类型的方法与设备
CN112667791A (zh) * 2020-12-23 2021-04-16 深圳壹账通智能科技有限公司 潜在事件预测方法、装置、设备及存储介质
CN112926308A (zh) * 2021-02-25 2021-06-08 北京百度网讯科技有限公司 匹配正文的方法、装置、设备、存储介质以及程序产品
CN113127576A (zh) * 2021-04-15 2021-07-16 微梦创科网络科技（中国）有限公司 一种基于用户内容消费分析的热点发现方法及系统
CN113220999A (zh) * 2021-05-14 2021-08-06 北京百度网讯科技有限公司 用户特征的生成方法、装置、电子设备和存储介质
CN113392213A (zh) * 2021-04-19 2021-09-14 合肥讯飞数码科技有限公司 事件抽取方法以及电子设备、存储装置
CN113822069A (zh) * 2021-09-17 2021-12-21 国家计算机网络与信息安全管理中心 基于元知识的突发事件预警方法、装置和电子装置
CN114386394A (zh) * 2020-10-16 2022-04-22 电科云(北京)科技有限公司 平台舆论数据主题的预测模型训练方法、预测方法及装置
WO2023125589A1 (fr) * 2021-12-29 2023-07-06 北京辰安科技股份有限公司 Procédé et appareil de surveillance d'urgence
CN116542238A (zh) * 2023-07-07 2023-08-04 和元达信息科技有限公司 一种基于小程序的事件热度趋势确定方法及系统
CN118041707A (zh) * 2024-04-15 2024-05-14 深圳市奇兔软件技术有限公司 一种基于计算机网络的身份验证方法

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110232149B (zh) * 2019-05-09 2022-03-01 北京邮电大学 一种热点事件检测方法和系统
CN110414006B (zh) * 2019-07-31 2023-09-08 京东方科技集团股份有限公司 文本的主题标注方法、装置、电子设备及存储介质
CN110458296B (zh) * 2019-08-02 2023-08-29 腾讯科技（深圳）有限公司 目标事件的标记方法和装置、存储介质及电子装置
CN111078883A (zh) * 2019-12-13 2020-04-28 北京明略软件系统有限公司 危险指数分析方法、装置、电子设备和存储介质
CN111177319A (zh) * 2019-12-24 2020-05-19 中国建设银行股份有限公司 风险事件的确定方法、装置、电子设备和存储介质
CN111275327B (zh) * 2020-01-19 2024-06-07 深圳前海微众银行股份有限公司 一种资源配置方法、装置、设备及存储介质
CN111369148A (zh) * 2020-03-05 2020-07-03 广州快盈信息技术服务有限公司 对象指标的监测方法、电子装置及存储介质
CN112100374A (zh) * 2020-08-28 2020-12-18 清华大学 文本聚类方法、装置、电子设备及存储介质
CN113342979B (zh) * 2021-06-24 2023-12-05 中国平安人寿保险股份有限公司 热点话题识别方法、计算机设备及存储介质
CN113434273B (zh) * 2021-06-29 2022-12-23 平安科技（深圳）有限公司 数据处理方法、装置、系统及存储介质
CN113743746A (zh) * 2021-08-17 2021-12-03 携程旅游网络技术（上海）有限公司 模型训练方法、事件分派处理方法、设备及介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104965867A (zh) * 2015-06-08 2015-10-07 南京师范大学 基于chi特征选取的文本事件分类方法
CN105335476A (zh) * 2015-10-08 2016-02-17 北京邮电大学 一种热点事件分类方法及装置
US20160071024A1 (en) * 2014-02-25 2016-03-10 Sri International Dynamic hybrid models for multimodal analysis
CN106570164A (zh) * 2016-11-07 2017-04-19 中国农业大学 一种基于深度学习的集成式食品安全文本分类方法
CN107797983A (zh) * 2017-04-07 2018-03-13 平安科技（深圳）有限公司 微博数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106095928B (zh) * 2016-06-12 2019-10-29 国家计算机网络与信息安全管理中心 一种事件类型识别方法及装置
CN107220648B (zh) * 2017-04-11 2018-06-22 平安科技（深圳）有限公司 理赔单据的字符识别方法及服务器
CN107644012B (zh) * 2017-08-29 2019-03-01 平安科技（深圳）有限公司 电子装置、问题识别确认方法和计算机可读存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160071024A1 (en) * 2014-02-25 2016-03-10 Sri International Dynamic hybrid models for multimodal analysis
CN104965867A (zh) * 2015-06-08 2015-10-07 南京师范大学 基于chi特征选取的文本事件分类方法
CN105335476A (zh) * 2015-10-08 2016-02-17 北京邮电大学 一种热点事件分类方法及装置
CN106570164A (zh) * 2016-11-07 2017-04-19 中国农业大学 一种基于深度学习的集成式食品安全文本分类方法
CN107797983A (zh) * 2017-04-07 2018-03-13 平安科技（深圳）有限公司 微博数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质

Cited By (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111222032A (zh) * 2019-12-17 2020-06-02 中国平安人寿保险股份有限公司 舆情分析方法及相关设备
CN111222032B (zh) * 2019-12-17 2024-04-30 中国平安人寿保险股份有限公司 舆情分析方法及相关设备
CN111291562B (zh) * 2020-01-17 2024-05-03 中国石油天然气集团有限公司 基于hse的智能语义识别方法
CN111291562A (zh) * 2020-01-17 2020-06-16 中国石油集团安全环保技术研究院有限公司 基于hse的智能语义识别方法
CN111324811B (zh) * 2020-02-20 2024-04-12 北京奇艺世纪科技有限公司 一种热点内容确认方法及装置
CN111324811A (zh) * 2020-02-20 2020-06-23 北京奇艺世纪科技有限公司 一种热点内容确认方法及装置
CN111274782A (zh) * 2020-02-25 2020-06-12 平安科技（深圳）有限公司 一种文本审核方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN111274782B (zh) * 2020-02-25 2023-10-20 平安科技（深圳）有限公司 一种文本审核方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN111506727A (zh) * 2020-04-16 2020-08-07 腾讯科技（深圳）有限公司 文本内容类别获取方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111506727B (zh) * 2020-04-16 2023-10-03 腾讯科技（深圳）有限公司 文本内容类别获取方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111552790A (zh) * 2020-04-27 2020-08-18 北京学之途网络科技有限公司 一种识别文章刷单的方法及装置
CN111552790B (zh) * 2020-04-27 2024-03-08 北京明略昭辉科技有限公司 一种识别文章刷单的方法及装置
CN111858725A (zh) * 2020-04-30 2020-10-30 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种事件属性确定方法及系统
CN111967601B (zh) * 2020-06-30 2024-02-20 北京百度网讯科技有限公司 事件关系的生成方法、事件关系规则的生成方法和装置
CN111967601A (zh) * 2020-06-30 2020-11-20 北京百度网讯科技有限公司 事件关系的生成方法、事件关系规则的生成方法和装置
CN114386394A (zh) * 2020-10-16 2022-04-22 电科云(北京)科技有限公司 平台舆论数据主题的预测模型训练方法、预测方法及装置
CN112135334A (zh) * 2020-10-27 2020-12-25 上海连尚网络科技有限公司 一种用于确定无线接入点的热点类型的方法与设备
CN112667791A (zh) * 2020-12-23 2021-04-16 深圳壹账通智能科技有限公司 潜在事件预测方法、装置、设备及存储介质
CN112926308A (zh) * 2021-02-25 2021-06-08 北京百度网讯科技有限公司 匹配正文的方法、装置、设备、存储介质以及程序产品
CN112926308B (zh) * 2021-02-25 2024-01-12 北京百度网讯科技有限公司 匹配正文的方法、装置、设备、存储介质以及程序产品
CN113127576A (zh) * 2021-04-15 2021-07-16 微梦创科网络科技（中国）有限公司 一种基于用户内容消费分析的热点发现方法及系统
CN113127576B (zh) * 2021-04-15 2024-05-24 微梦创科网络科技（中国）有限公司 一种基于用户内容消费分析的热点发现方法及系统
CN113392213A (zh) * 2021-04-19 2021-09-14 合肥讯飞数码科技有限公司 事件抽取方法以及电子设备、存储装置
CN113392213B (zh) * 2021-04-19 2024-05-31 合肥讯飞数码科技有限公司 事件抽取方法以及电子设备、存储装置
CN113220999A (zh) * 2021-05-14 2021-08-06 北京百度网讯科技有限公司 用户特征的生成方法、装置、电子设备和存储介质
CN113822069A (zh) * 2021-09-17 2021-12-21 国家计算机网络与信息安全管理中心 基于元知识的突发事件预警方法、装置和电子装置
CN113822069B (zh) * 2021-09-17 2024-03-12 国家计算机网络与信息安全管理中心 基于元知识的突发事件预警方法、装置和电子装置
WO2023125589A1 (fr) * 2021-12-29 2023-07-06 北京辰安科技股份有限公司 Procédé et appareil de surveillance d'urgence
CN116542238B (zh) * 2023-07-07 2024-03-15 和元达信息科技有限公司 一种基于小程序的事件热度趋势确定方法及系统
CN116542238A (zh) * 2023-07-07 2023-08-04 和元达信息科技有限公司 一种基于小程序的事件热度趋势确定方法及系统
CN118041707A (zh) * 2024-04-15 2024-05-14 深圳市奇兔软件技术有限公司 一种基于计算机网络的身份验证方法

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Publication number Publication date
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