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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川農(nóng)業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)工作領(lǐng)域建模優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119939482B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510424096.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)一種多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)工作領(lǐng)域建模優(yōu)化方法是由陳子墺;馮義強(qiáng);王苓;張雨昕;黃文湲;覃涵;劉夢(mèng)可設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-07向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)工作領(lǐng)域建模優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)工作領(lǐng)域建模優(yōu)化方法，屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，優(yōu)化方法包括：構(gòu)建社會(huì)工作多模態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后將文本轉(zhuǎn)換為嵌入向量；采用流行度偏差正則化處理器通處理社會(huì)工作領(lǐng)域的數(shù)據(jù)輸入；動(dòng)態(tài)選擇降維維度，并采用UMAP算法將BERT嵌入空間中的向量降維；將文檔聚類到相似的嵌入組中，通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的密度關(guān)系形成層次化的聚類結(jié)構(gòu)，并通過密度閾值劃分最終的簇；計(jì)算每個(gè)詞在主題集群中的詞頻和該詞在整個(gè)語料庫中的逆文檔頻率，并計(jì)算語義相似度來重新分配離群點(diǎn)。本發(fā)明優(yōu)化BERTopic模型的多模態(tài)兼容性，支持從不同數(shù)據(jù)來源提取并融合主題信息，增強(qiáng)社會(huì)議題的分析深度。

本發(fā)明授權(quán)一種多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)工作領(lǐng)域建模優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)工作領(lǐng)域建模優(yōu)化方法，其特征在于：所述優(yōu)化方法包括：S1、構(gòu)建一個(gè)包含文本、音頻、圖像視頻數(shù)據(jù)的社會(huì)工作多模態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后進(jìn)行文本嵌入將文本轉(zhuǎn)換為嵌入向量；S2、采用流行度偏差正則化處理器通過高頻通用詞衰減加權(quán)和社會(huì)學(xué)術(shù)語增強(qiáng)雙重優(yōu)化策略處理社會(huì)工作領(lǐng)域的數(shù)據(jù)輸入；S3、通過動(dòng)態(tài)文檔嵌入優(yōu)化器動(dòng)態(tài)選擇降維維度來優(yōu)化主題建模的效果，并采用UMAP算法將BERT嵌入空間中的向量降維；S4、使用HDBSCAN算法將文檔聚類到相似的嵌入組中以便從中提取主題，通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的密度關(guān)系形成層次化的聚類結(jié)構(gòu)，并通過密度閾值劃分最終的簇；S5、通過c-TF-IDF通過計(jì)算每個(gè)詞在主題集群中的詞頻和該詞在整個(gè)語料庫中的逆文檔頻率來衡量詞匯的重要性，并通過概率重分配矩陣方法計(jì)算語義相似度來重新分配離群點(diǎn)，以確保數(shù)據(jù)的最大化利用；所述通過概率重分配矩陣方法計(jì)算語義相似度來重新分配離群點(diǎn)包括：構(gòu)建文檔-主題概率矩陣：概率重分配矩陣為每個(gè)文檔計(jì)算其屬于各個(gè)主題的概率分布，每個(gè)文檔的概率分布表示該文檔屬于每個(gè)主題的概率；對(duì)于每個(gè)文檔，所有主題的概率總和為1，即，其中，M為主題的總數(shù)，表示每個(gè)文檔在所有主題中的分布情況；計(jì)算每個(gè)文檔對(duì)各主題的概率：對(duì)于被標(biāo)記為離群點(diǎn)的文檔，概率重分配矩陣計(jì)算每個(gè)文檔與各個(gè)主題之間的相似性，并將其概率性地重新分配給最接近的主題，概率重分配矩陣使用一個(gè)距離度量函數(shù)來衡量文檔和主題之間的相似度，設(shè)文檔和主題之間的相似度通過來表示，PRM使用以下公式計(jì)算文檔屬于主題的概率為，進(jìn)而得到文檔屬于各個(gè)主題的概率，其中，是當(dāng)前文檔與某個(gè)特定主題的距離，是當(dāng)前文檔與所有主題的距離，用于衡量文檔與各個(gè)主題的匹配程度，距離越小，表示越相關(guān)，最終用于通過Softmax轉(zhuǎn)換為概率；更新離群點(diǎn)的主題分配：一旦每個(gè)文檔的主題概率分布計(jì)算出來，概率重分配矩陣根據(jù)每個(gè)文檔對(duì)各個(gè)主題的概率分布決定該文檔是否應(yīng)該重新分配到某個(gè)主題中，尤其是那些被HDBSCAN標(biāo)記為離群點(diǎn)的文檔，如果某個(gè)文檔在某個(gè)主題上的概率高，且超過設(shè)定的閾值，則該文檔被重新分配到最接近的主題簇。

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