[发明专利]微博深度分类方法及系统在审
| 申请号： | 201610236172.8 | 申请日： | 2016-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN105843957A | 公开（公告）日： | 2016-08-10 |
| 发明（设计）人： | 赵志云;刘春阳;李雄;庞琳;张旭;王萌;王卿;李建欣;陈汉腾;刘垚鹏;彭浩 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 陶敏;刘芳 |
| 地址： | 100029*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种微博深度分类方法及系统，该方法包括：将分词处理后的第一微博训练样本数据分别与各第一筛选词库进行词汇匹配，确定所述第一微博训练样本数据在所述各第一筛选词库中出现的词汇频率；将所述第一微博训练样本数据在所述各第一筛选词库中出现的词汇频率进行归一化处理，并将归一化处理后的数据输入学习模型；根据所述学习模型的输出确定微博事件分类模型；根据所述微博事件分类模型对微博文本进行分类。本发明实施例提供的微博深度分类方法及系统，能够对微博文本进行深入的细化分类，提高微博文本的分类正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种微博深度分类方法，其特征在于，包括：将分词处理后的第一微博训练样本数据分别与各第一筛选词库进行词汇匹配，确定所述第一微博训练样本数据在所述各第一筛选词库中出现的词汇频率；将所述第一微博训练样本数据在所述各第一筛选词库中出现的词汇频率进行归一化处理，并将归一化处理后的数据输入学习模型；根据所述学习模型的输出确定微博事件分类模型；根据所述微博事件分类模型对微博文本进行分类。
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