[发明专利]一种基于DMA模型和特征划分多源文本主题模型聚类方法在审
| 申请号： | 202010570956.0 | 申请日： | 2020-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN111813934A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 秦永彬;许伟佳;黄瑞章;陈艳平 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/284 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 张成 |
| 地址： | 550025 贵州省贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DMA模型和特征划分多源文本主题模型聚类方法，所述方法包含有如下步骤：一、从多个来源收集文本集；二、将来自多个数据源的文本信息进行文本预处理；三、基于DMA模型和特征划分构建多源主题模型；四、进行Blocked Gibbs采样并更新参数；五、根据采样结果进行文本聚类。本发明通过更新多源文本的主题‑词分布的先验参数，改善了多源文本的聚类效果；本发明能够自动判别每个数据源文本中簇的数目，而不需要人为提前给定；每个数据源拥有各自的主题分布、主题‑特征词分布以及噪音词分布参数，因此本发明能保留多源文本中每个数据源的主题热点以及用词特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dma 模型 特征 划分 文本 主题 方法 | ||
【主权项】：
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