[发明专利]基于语义特性提取位置指示词的位置推断方法有效
| 申请号： | 201910088827.5 | 申请日： | 2019-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN109918579B | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 刘粉林;田合婵;乔亚琼;朱玛;罗向阳 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/9537 | 分类号： | G06F16/9537;G06F16/9536;G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 郑州联科专利事务所(普通合伙) 41104 | 代理人： | 刘建芳 |
| 地址： | 450001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多重干扰词过滤的位置推断方法，包括如下步骤数据预处理、词语筛选、位置指示词提取、分类器训练和最后的用户位置推断。本发明首先对文本数据进行预处理，得到词语集；其次，根据信息增益率对词语进行初筛；然后，利用word2vec构建词向量，通过聚类将语义相似的词语聚到一起，并利用序列后向的包裹式特征选择方式从聚类形成的簇中提取位置指示词；接着，利用位置指示词训练朴素贝叶斯分类器；最后，利用训练好的分类器进行用户位置推断。本发明充分利用word2vec来表述词语的语义特性，可有效提升位置指示词提取的准确性，从而提升位置推断的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 语义 特性 提取 位置 指示 推断 方法 | ||
【主权项】：
1.基于语义特性提取位置指示词的位置推断方法，其特征在于：包括如下步骤：A：数据预处理，对所有用户发布的所有推文数据进行预处理；B：词语筛选，基于信息增益率对词语进行初步筛选；C：位置指示词提取，利用word2vec构建词向量，基于语义特性提取位置指示词；D:分类器训练，利用位置指示词训练朴素贝叶斯分类器；E：用户位置推断，利用训练好的朴素贝叶斯分类器推断用户位置。
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