专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于Xgboost分类算法的文本分类方法-CN201710060026.9有效
  • 庞宇明;任江涛 - 中山大学
  • 2017-01-24 - 2019-09-20 - G06F16/35
  • 本发明提供的方法通过Labeled‑LDA提取特征字来计算特征值,然后用Xgboost分类算法来进行文本分类。其与普通的向量空间模型来做特征空间,普通的分类算法来进行文本分类的方法相比所需耗费的内存得到了降低,这是由于中文文本中所包含的词成百上千万,维度较高,若以词为特征,耗费内存巨大,甚至无法单机处理,而常用汉字不超过一万个,经常出现的甚至只有两三千个,维度大大降低,而且Xgboost支持以字典而不是矩阵形式作为输入。同时本发明提出一种新颖的具有潜在语义的有监督特征选择算法Labeled‑LDA算法,用Labeled‑LDA来做特征选择既能利用LDA来挖掘大量语料的语义信息又能利用文本所包含的类别信息。而且预处理简单,不需要精心提取特征,加上强大的支持分布式的集成学习算法Xgboost,提高了分类的准确性和性能。
  • 一种基于xgboost分类算法文本方法

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