[发明专利]一种软件问答社区中的技术标签推荐方法有效
| 申请号： | 201711042537.4 | 申请日： | 2017-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN107798624B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 孙海龙;刘旭东;张建;田言飞 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00;G06F16/955;G06F40/30;G06F40/289;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京中创阳光知识产权代理有限责任公司 11003 | 代理人： | 尹振启 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明首基于深度学习提出面向软件问答社区的标签推荐方法。该项方法包括：步骤1，预处理；步骤2，词义表示学习；步骤3，短语以及句子语义学习；步骤4，语义融合；在预处理前为训练阶段，所述训练阶段用于构造词典并保存模型的结构与权重；在预处理后为部署阶段，所述部署阶段则是对于新的问题，在转化成索引序列后，加载保存的模型以预测并推荐最有可能的K个标签，K为正整数。本发明可以提供软件问答社区中的问题资源管理、维护已有的标签系统的功能，并且为用户提供自动化的标签标注服务。针对现有的标签推荐技术存在的缺陷，本发明可以提高准确性以及效率，使得标签推荐在软件问答社区中能够更加实用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 软件 问答 社区 中的 技术 标签 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种软件问答社区中的技术标签推荐方法，其特征在于，包括：步骤1，预处理；步骤2，词义表示学习；步骤3，短语以及句子语义学习；步骤4，语义融合；在预处理前为训练阶段，所述训练阶段用于构造词典并保存模型的结构与权重；在预处理后为部署阶段，所述部署阶段则是对于新的问题，在转化成索引序列后，加载保存的模型以预测并推荐最有可能的K个标签，所述K为正整数。
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