[发明专利]一种基于监督主题模型的文本标签推荐方法有效
| 申请号： | 201710442281.X | 申请日： | 2017-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN107239564B | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 吕建;徐锋;姚远;吴勇 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F40/30 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210008 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于监督主题模型的文本标签推荐方法，通过考虑了标签及其相关词频繁出现于对应文本的特点，给出了一个新的监督文本主题模型Sim2Word，从而较好地解决了文本关键词抽取方法预测效率低和文本主题分析方法预测准确率低的问题。本方法分为两个主要步骤，首先基于词向量技术获取已有标签的相关词数据，之后利用标签和相关词训练标签预测模型，最后基于模型预测新文本的标签。在收集于StackOverflow等真实数据集上的实验表明，该方法较传统的文本标签推荐技术具有更高识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 主题 模型 文本 标签 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于监督主题模型的文本标签推荐方法，其特征在于，包括如下部分：首先获取在线文本编辑系统的原始数据集，对数据进行预处理工作；利用基于词向量技术获取已有标签的相关词数据，然后利用标签和相关词训练标签预测模型，基于模型预测新文本的标签；方法实现设计的技术是推断新文本标签的技术，即基于监督主题模型的文本标签推荐技术Sim2Word。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京大学，未经南京大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710442281.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：舆情信息动态监控方法
- 下一篇：一种基于显著性区域的图像检索方法
