[发明专利]一种基于多样深层主题模型的文本分析方法在审
| 申请号： | 201910750551.2 | 申请日： | 2019-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN112395413A | 公开（公告）日： | 2021-02-23 |
| 发明（设计）人： | 陈渤;陈文超;赵倩茹;刘应祺;刘宏伟 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 张捷 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多样深层主题模型的文本分析方法，构建文本数据的训练样本集与测试样本集；根据训练样本集构建多样深层主题模型，并初始化多样深层主题模型的初始模型参数；根据训练样本集训练多样深层主题模型得到训练模型参数，并根据训练模型参数更新初始模型参数得到训练后多样深层主题模型；根据测试样本集训练训练后多样深层主题模型得到若干测试隐层特征；根据若干隐层特征对训练模型参数行可视化分析，得到若干文本主题；根据若干文本主题、训练样本集、测试隐层特征与测试后多样深层主题模型对文本数据进行分类。本发明可以全面反映文本数据特性，使得文本主题具备较好的可分性，文本分析能力高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多样 深层 主题 模型 文本 分析 方法 | ||
【主权项】：
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