基于单层分离的虚假媒体识别的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于单层分离的虚假媒体识别的方法和系统，通过将获取的网络多媒体数据流进行维度转换，并使用带有注意力机制的双向门控循环单元模型和分层注意力网络模型对数据流进行收敛，根据张量计算结果进行单层分离，挖掘出正反面态度，再经过语义分析得到词分量，根据词分量断点的值的变化进行二次采样，可以分离其中维度发生跳跃的特征，从而更快检测多媒体数据是否合规，实现识别虚假信息的目的。的目的。的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于单层分离的虚假媒体识别的方法和系统


[0001]本申请涉及网络多媒体领域，尤其涉及一种基于单层分离的虚假媒体识别的方法和系统。

技术介绍

[0002]现有网络媒体中存在大量词汇，为了能够跟上网络词汇的发展，需要不断地训练系统，以及为了方便系统调用相应的词向量，还必须将每个词汇和训练好的词向量逐个对应，这个过程会耗费大量的资源。甚至评论文本中同一句评论可能表达的意思是相反的。
[0003]因此，急需一种针对性的基于单层分离的虚假媒体识别的方法和系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于单层分离的虚假媒体识别的方法和系统，通过将获取的网络多媒体数据流进行维度转换，并使用带有注意力机制的双向门控循环单元模型和分层注意力网络模型对数据流进行收敛，根据张量计算结果进行单层分离，挖掘出正反面态度，再经过语义分析得到词分量，根据词分量断点的值的变化进行二次采样，可以分离其中维度发生跳跃的特征，从而更快检测多媒体数据是否合规，实现识别虚假信息的目的。
[0005]第一方面，本申请提供一种基于单层分离的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于单层分离的虚假媒体识别的方法，其特征在于，所述方法包括：服务器获取网络多媒体数据流，将所述网络多媒体数据流进行采样，向量化采样结果，并进行维度转换，将接收的P*Q维度的多媒体信号转换为M*N维度的多媒体信号，其中P*Q是信号传输通道的维度，M*N是服务器负载处理的维度，P、Q、M、N均为非零正整数；将所述维度转换后的多媒体信号根据用户标识重组为第一数据流，输入到带有注意力机制的双向门控循环单元模型和分层注意力网络模型，所述双向门控循环单元模型和分层注意力网络模型分别对第一数据流进行收敛，待收敛后完成各自的张量计算，提取注意力层的输出向量进行拼接，得到第一中间结果；再次使用分层注意力网络模型识别所述第一中间结果，挖掘出第一数据流中的正反面态度，语义分析所述正反面态度对应的词分量，得到对应的词含义；检测所述词分量中每一个断点的值，所述断点的值是由每个断点的特征与四周相邻断点的特征加权平均计算得到的，在断点的值发生跳跃处设置锚点；在所述锚点处再次采样所述第一数据流，提到第二特征，将所述第二特征进行编码后，输入到N层卷积单元，根据所述N层卷积单元的输出结果，得到第二中间结果；对所述第二中间结果进行平滑处理，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏长君，曾祥禄，
申请(专利权)人：北京智美互联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：