一种基于语义词网络的短文本主题挖掘方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910400416.5
IPC分类号：G06F40/258;G06F40/30;G06F40/284
申请日期：
2019-05-14
申请人：
南京大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于语义词网络的短文本主题挖掘方法
申请号	CN201910400416.5	申请日期	2019-05-14
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-08-16	公开/公告号	CN110134958A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F40/258	IPC分类号	G;0;6;F;4;0;/;2;5;8;;;G;0;6;F;4;0;/;3;0;;;G;0;6;F;4;0;/;2;8;4查看分类表>
申请人	南京大学	申请人地址	江苏省南京市鼓楼区汉口路22号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京大学	当前权利人	南京大学
发明人	张雷;经伟;蔡洋;陆恒杨;徐鸣;王崇骏
代理机构	南京瑞弘专利商标事务所（普通合伙）	代理人	刘珊珊

摘要

本发明公开了一种基于语义词网络的短文本主题挖掘方法，包括如下步骤1)模型初始化阶段：相关领域外部语料收集、语料预处理、参数设置等；2)主题单元构建阶段：构建语义词网络、寻找特定词三角结构、计算模型先验参数等工作；3)模型训练阶段：使用吉布斯采样方法对模型变量进行采样，并判断模型是否达到收敛条件；4)结果输出阶段：根据模型训练结束后的各个变量的采样结果，得到各个词三角的主题分布，进而推算出原文档的主题分布。本发明将外部语料库学习到的语义信息与词三角主题结构相结合，应用于短文本主题挖掘方面，相对于传统词对主题模型，该方法提供了一个在传统主题模型中融入外部先验知识的解决方案，并且挖掘主题的质量具有显著提升。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供