[發明專利]一種用于廣告投放的投放輿情監測方法

在審

• 申請號: 202011254069.9
• 申請日: 2020-11-11
• 公開（公告）號: CN112307212A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 田東坡
• 申請（專利權）人: 上海昌投網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/951;G06K9/62
• 代理公司: 上海尚象專利代理有限公司 31335
• 代理人: 徐炫

1.一種用于廣告投放的投放輿情監測方法，其特征在于，所述的方法是通過bert、albert、roberta三種深度學習模型，根據廣告投放后用戶評論數據，采用多個模型融合，訓練或預訓練模型，提取文本特征，增強數據，并生成相似語料，作為語料擴充，再應用于下游的輿情分類任務中解決標注數據少的問題。

2.如權利要求1所述的用于廣告投放的投放輿情監測方法，其特征在于，所述的方法包含：

步驟1、使用爬蟲技術從投放廣告渠道爬取投放廣告發文下的評論，并存儲評論到數據庫；

步驟2、使用輿情監控數據增強和語料生成模塊對數據進行擴充和增強；

步驟3、分別使用bert、albert、roberta算法構建模型；

步驟4、采用多模型融合方案，融合bert、albert、roberta三個模型所得的結果；

步驟5、完成線上環境部署和優化。

3.如權利要求2所述的用于廣告投放的投放輿情監測方法，其特征在于，所述的步驟1中的渠道包含抖音、快手、B站。

4.如權利要求2所述的用于廣告投放的投放輿情監測方法，其特征在于，所述的步驟2中的數據增強和語料生成模塊是使用增刪改換、基于詞性和句法替換關鍵詞、回譯、深度學習生成相融合的方式進行數據增強，并生成語料。

5.如權利要求2所述的用于廣告投放的投放輿情監測方法，其特征在于，所述的步驟3中的bert、albert、roberta三個模型都是使用Transformer結構的預訓練模型。

6.如權利要求5所述的用于廣告投放的投放輿情監測方法，其特征在于，所述的步驟3中的bert是開源預訓練模型，albert是對bert模型的優化模型，roberta是對bert的另一種優化模型。

7.如權利要求2所述的用于廣告投放的投放輿情監測方法，其特征在于，所述的步驟5中的線上環境部署是部署在兩臺RTX600024G的GPU服務器，線上環境優化服務性能解決高并發問題，響應速度控制在300ms以內。

8.如權利要求7所述的用于廣告投放的投放輿情監測方法，其特征在于，所述的優化，其過程包含：模型計算圖的GPU并行計算、bert預處理過程并行計算、多模型并行計算。