[发明专利]一种文档建模方法有效
| 申请号： | 201710617657.6 | 申请日： | 2017-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN107357927B | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 李双印;潘嵘 | 申请（专利权）人： | 深圳爱拼信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62;G06F16/38 |
| 代理公司： | 广州越华专利代理事务所(普通合伙) 44523 | 代理人： | 陈岑 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山区南山街道科*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种文档建模方法，通过设计一种能够同时利用单词和标签信息，以及自动利用标签种类信息，对半结构化文档进行有效的建模。并且利用自主补偿机制，在深度玻尔兹曼机中，学习不同种类的标签信息对文档建模的作用，可以充分考虑不同标签种类的异构信息，从而学习到更加有效的半结构化文档向量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 文档 建模 方法 | ||
【主权项】：
一种文档建模的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，首先将文档中的单词w使用主题模型进行向量映射，得到单词信息的向量，作为步骤2，将文档中的各类标签信息m1,…,mt，使用标准受限玻尔兹曼机进行向量映射，得到所有标签种类的向量表达并存于步骤3，使用预设的自主补偿型深度玻尔兹曼机的学习算法构建整个网络；步骤4，将该文档的和作为输入，输入到训练好的自主补偿型深度玻尔兹曼机，获得该自主补偿型深度玻尔兹曼机的最高层输出h(t)；步骤5，h(t)为该半结构化文档的向量表示。
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