[发明专利]一种基于词嵌入和生成式神经网络的主题挖掘方法在审
| 申请号： | 202210708418.2 | 申请日： | 2022-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN115099188A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 王睿;陈佳怡;黄海平 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F40/126 | 分类号： | G06F40/126;G06F40/284;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 姜梦翔 |
| 地址： | 210046 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于词嵌入和生成式神经网络的主题挖掘方法，属于自然语言处理领域。本方法包括：对语料库中的文本进行预处理；将文档词袋表示作为编码器网络的输入，将编码器网络的输出作为表示该文档主题分布的主题向量；文档主题向量经过加噪后作为高斯解码器的输入，将高斯解码器的输出作为表示该文档词分布的生成式词袋表示；以自编码器网络的重构损失和狄利克雷先验分布对齐的正则化损失最小为目标，对模型进行训练。本发明利用多维高斯分布在词向量空间对主题进行建模，融入了词向量中的外部语义知识，有效提高了主题的一致性；同时采用优化最大平均差的方法进行狄利克雷先验分布对齐，提高了主题的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 嵌入 生成 神经网络 主题 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京邮电大学，未经南京邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210708418.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
