[发明专利]一种基于强化学习的流式文本数据的事件聚类方法有效
| 申请号： | 202010255434.1 | 申请日： | 2020-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN111460160B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 邱兴发;邹乔莎;史传进 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/284;G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 徐雯琼;张静洁 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于强化学习的流式文本数据的事件聚类方法，包括：S1、通过流式处理获取文本数据的特征表示；S2、获取全部候选事件构成当前事件库，并对每个候选事件进行特征提取和表示；S3、通过基于强化学习的事件聚类训练方法，得到聚类策略；S4、判断当前处理的文本数据的事件归属，更新当前事件库。本发明能及时高效的对海量的不断增长的流式文本数据进行聚类处理，通过引入已有的标注数据的先验知识，进行基于强化学习的事件聚类训练，使得事件聚类的结果更加及时和准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 文本 数据 事件 方法 | ||
【主权项】：
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