[发明专利]一种构建文档-关键词异构网络模型方法在审

专利信息
申请号: 201910904571.0 申请日: 2019-09-24
公开(公告)号: CN110717042A 公开(公告)日: 2020-01-21
发明(设计)人: 段大高;闫光宇;韩忠明;杨伟杰;尹丹琪 申请(专利权)人: 北京工商大学
主分类号: G06F16/35 分类号: G06F16/35;G06F16/33;G06F40/30
代理公司: 11335 北京汇信合知识产权代理有限公司 代理人: 张焕响
地址: 100037*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 构建 文档 异构网络 文本 结构化 语料库 权重 停用 语料 保存 词语 词频 文本特征提取 关键词处理 结构化形式 处理算法 后端处理 文本聚类 文本文档 互信息 停用词 单词 转换 应用
【权利要求书】:

1.一种构建文档-关键词异构网络模型方法,其特征在于:包括如下步骤:

1)获取文本语料作为语料库;

2)获取停用词语料;

3)用获取的停用词语料对获取的文本语料进行去停用词处理,得到经过去停用词处理后的单词;

4)计算和保存步骤3)中得到的单词的词频,所述词频定义为某个单词在某一篇文章中出现的次数,取词频大于等于N的单词作为关键词,所述N为本发明预定义的一个固定的整数值,其数值大于1;

5)计算和保存关键词间互信息PMI(i,j),如下述公式所示:

其中,i和j是步骤4)中作为关键词的单词,#W(i)是语料库中包含单词i的文档的数量,#W(i,j)是同时包含单词i和j的文档的数量,#W是语料库中文档的总数量;

6)计算和保存文档-词的权重TF-IDF,如下述公式所示:

TF-IDF=tf(t,Di)×idf(t)

其中,tf(t,Di)为单词t在第i篇文档中的词频,M为文档的总数,nt为文档集中出现单词t的文档数量,IDF表示倒文本频率,倒文本频率是文本频率的倒数,所述文本频率是指某个关键词在整个语料所有文章中出现的次数;

7)构建文档-词异构网络。

2.根据权利要求1所述的构建文档-关键词异构网络模型方法,其特征在于,步骤7)具体过程为:把每个文档作为网络中的一个节点,每个关键词也作为一个节点,然后构建不同节点之间的边,节点i和节点j之间边的边缘权重Aij,用如下公式计算得到:

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