[发明专利]基于TF-IDF算法的校园机器人算法优化在审
| 申请号： | 202211147725.4 | 申请日： | 2022-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN115438165A | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 汪忠国;张宝 | 申请（专利权）人： | 安徽信息工程学院 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35;G06K9/62;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 安徽华普专利代理事务所(普通合伙) 34151 | 代理人： | 蔡庆新 |
| 地址： | 241000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供基于TF‑IDF算法的校园机器人算法优化，包括以下步骤：TF‑IDF算法优化；对训练语料库进行分类，以提高或降低某类别特征词的权重；拆词模型优化；通过实体词配置功能，将校园通用易错词进行了归纳整理，并前置于TF‑IDF优化算法拆词模型中；冗余词剔除；在拆词模型实际拆词后，对常用的冗余词进行剔除，并前置于TF‑IDF优化算法拆词模型中，用来解决传统TF‑IDF通过TF来获取文本内部信息过于简单，忽略了词在文本中的其他特征；通过IDF获取文本外部信息时，仅考虑了特征项在文本集中出现的文档数作为词语重要程度的衡量参数，而忽略了特征项在文本集中的类别分布情况，因此不能准确地表现特征项的类别区分能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 tf idf 算法 校园 机器人 优化 | ||
【主权项】：
暂无信息
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