一種事件識別方法、介質(zhì)、裝置以及計算設(shè)備

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201811472932.0 申請日 -
公開（公告）號 CN109614541A 公開（公告）日 2019-04-12
申請公布號 CN109614541A 申請公布日 2019-04-12
分類號 G06F16/953;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 郭銳;夏宗靚 申請（專利權(quán)）人 北京艾漫數(shù)據(jù)科技股份有限公司
代理機構(gòu) 北京漢昊知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 北京艾漫數(shù)據(jù)科技股份有限公司
地址 100101 北京市海淀區(qū)學清路甲18號西小樓一層1308室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明的實施方式提供一種事件識別方法、介質(zhì)、裝置以及計算設(shè)備。該事件識別方法包括：從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中獲取文本數(shù)據(jù)以及與文本數(shù)據(jù)匹配的事件信息作為初匹配結(jié)果，文本數(shù)據(jù)包含待識別事件；以初匹配結(jié)果作為深度學習模型的輸入，采用深度學習模型輸出用于指示文本數(shù)據(jù)與事件信息之間的匹配關(guān)系準確度的置信概率；若置信概率符合預(yù)設(shè)條件，則根據(jù)匹配關(guān)系確定待識別事件。本發(fā)明的實施方式有助于提高事件識別方案的可移植性，拓展事件識別方案的應(yīng)用場景，并且還有助于避免直接使用深度學習模型造成的過擬合現(xiàn)象，減輕深度學習模型的處理壓力，提升事件識別的可靠性、實時性以及識別效果。