[发明专利]结合GPU-DMM与文本特征的短文本关键词提取方法有效
| 申请号： | 201911016268.3 | 申请日： | 2019-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN110807326B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 高望;朱珣;邓宏涛;王煜伟;曾凡琮 | 申请（专利权）人： | 江汉大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/284 |
| 代理公司： | 武汉宇晨专利事务所(普通合伙) 42001 | 代理人： | 黄瑞棠 |
| 地址： | 430056 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合GPU‑DMM与文本特征的短文本关键词提取方法，涉及短文本关键词提取方法。本方法是：①对获取的短文本语料数据集进行预处理；②抽取预处理短文本的词性序列搭配；③基于TF‑IDF算法和词语长度计算关键词的TF‑IDF权重；④使用GPU‑DMM模型对短文本语料数据集主题建模，并抽取出主题—词矩阵，根据主题—词矩阵计算关键词的主题权重；⑤根据TF‑IDF权重和主题权重加权叠加得到加权关键词权重，并按照权重排序结果输出关键词序列。本方法融合了GPU‑DMM主题模型与词性序列、词语长度和TF‑IDF文本特征，可以显著提高关键词提取效果；在准确率、召回率和F值三个评价指标上都要优于基准方法。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 gpu dmm 文本 特征 关键词 提取 方法 | ||
【主权项】：
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