[发明专利]一种用于搜索引擎的文本信息规律分析方法与系统有效
| 申请号： | 201811062638.2 | 申请日： | 2018-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN109033478B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 郑燕 | 申请（专利权）人： | 重庆工业职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆为信知识产权代理事务所(普通合伙) 50216 | 代理人： | 余锦曦 |
| 地址： | 401120 重庆市*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本申请提供的一种用于搜索引擎的文本信息规律分析方法，包括：获取自然语言原始文档的文本；对所述自然语言原始文档的文本进行特征提取，生成文本特征向量；利用预先训练的向量匹配模型根据所述文本特征向量将所述文本与样本库中的样本进行匹配，获取目标样本；利用预先训练的语义分布规律模式确定模型根据所述目标样本的样本原始文档与对应的目标样本索引集之间的文本特征一致性，确定文本的语义分布规律模式；根据所述文本的语义分布规律模式，将所述自然语言原始文档的文本转换成索引集。本申请还提供了文本信息规律分析系统。本申请实现对自然语言的原始文档发掘其承载核心语义的词语分布规律，实现准确度高的搜索引擎索引项提取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 搜索引擎 文本 信息 规律 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种用于搜索引擎的文本信息规律分析方法，其特征在于，包括：获取自然语言原始文档的文本；对所述自然语言原始文档的文本进行特征提取，生成文本特征向量；利用预先训练的向量匹配模型根据所述文本特征向量将所述文本与样本库中的样本进行匹配，获取目标样本，其中，所述样本包括样本索引集以及与样本索引集对应的样本原始文档；利用预先训练的语义分布规律模式确定模型根据所述目标样本的样本原始文档与对应的目标样本索引集之间的文本特征一致性，确定文本的语义分布规律模式；根据所述文本的语义分布规律模式，将所述自然语言原始文档的文本转换成索引集。
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