一种基于词性特征和语义增强的短文本主题建模方法
基本信息
| 申请号 | CN202010193427.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111368068A | 公开（公告）日 | 2020-07-03 |
| 申请公布号 | CN111368068A | 申请公布日 | 2020-07-03 |
| 分类号 | G06F16/34;G06F16/35;G06F40/284;G06F40/289;G06F40/295;G06F40/30;G06K9/62 | 分类 | - |
| 发明人 | 赵博 | 申请（专利权）人 | 江苏鸿程大数据技术与应用研究院有限公司 |
| 代理机构 | 北京联瑞联丰知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 江苏鸿程大数据技术与应用研究院有限公司 |
| 地址 | 210000 江苏省南京市江北新区研创园团结路99号孵鹰大厦1120室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于词性特征和语义增强的短文本主题建模方法，包括：(a)自定义词性特征；(b)计算各个单词间的语义相似度(c)生成建模文档；和(d)在模型的吉布斯采样推断过程中，对特定的单词进行语义增强。以解决现有的短文本主题模型无法对一个主题进行全面、具体的分析，也无法很好地解决短文本中存在的稀疏性的问题。 |
