[发明专利]基于LDA和Bert的特定类别文本标题二分类方法有效
| 申请号： | 202011177997.X | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112347247B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 吴宜真;张雅楠;严骅;刘晓涛;申富饶 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/242;G06F40/258;G06F40/289;G06F18/241;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 于瀚文;胡建华 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于LDA和Bert的特定类别文本标题二分类方法，包括：步骤1，采集文本标题训练数据样本；步骤2，对训练样本进行分词，去除停用词等文本预处理；步骤3，将分词后的文本标题输入LDA模型进行训练；步骤4，使用LDA模型得到每个文本的关键词；步骤5，使用Bert将样本关键词转换为对应的词向量；步骤6，将每个文本所有的词向量输入到DNN中进行训练，得到模型；步骤6，在应用过程中，对于新的标题文本数据，首先进行分词、去除停用词等预处理操作；步骤7，将分词后的标题文本输入LDA模型，得到关键词；步骤8，使用Bert转换词向量，输入DNN得到分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lda bert 特定 类别 文本 标题 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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