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[发明专利]一种基于深度学习的舆情热点类别划分方法-CN201710395849.7有效
发明人：周勇;刘兵;刘敬学;王重秋 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2017-05-27 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提出一种基于深度学习的舆情热点类别划分方法，主要包括：训练数据集的采集和预处理，建立概率主题表示模型，对文本数据集进行文档‑主题和主题‑词汇两个概率分布表示，并将表示成的主题‑词汇矩阵输入到预先搭建好的神经网络模型中训练学习文本特征本发明一是解决了长文本舆情热点数据的降维问题，提高了分类算法的效率。二是采用深度学习的方法实现了舆情热点信息的深层特征的自动提取，使得舆情热点多种类划分更加准确。
一种基于深度学习舆情热点类别划分方法

[发明专利]一种科研文献主题演化的分析方法和装置-CN201610304696.6有效
发明人：周厚奎;王陈燕 -专利权人：浙江农林大学
申请日： 2016-05-09 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种科研文献主题演化的分析方法，其方法包括步骤：A1，指定学科的科研文献下载，文献元数据的整理；A2，文献元数据的预处理形成文献数据集；A3，利用LDA科研文献概率主题模型，计算得到科研主题词的分布和主题文献的分布；A4，利用主题文献的时间信息，对提取的主题在时间轴上进行划分，形成不同时间段上的子主题；A5，利用主题的相关性关系的度量来构建主题演化图，跟踪科研主题的演化情况。本发明的实施例所提供的科研文献主题演化的分析方法和装置，可以实现揭示挖掘预设科研领域的科研主题随时间变化的规律，有助于把握科研主题的演化脉络。
一种科研文献主题演化分析方法装置

[发明专利]一种支持跨语言迁移的细粒度情感分析方法-CN201911214600.7有效
发明人：胡勇军 -专利权人：广州大学
申请日： 2019-12-02 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种支持跨语言迁移的细粒度情感分析方法，方法包括以下步骤：对电商评论文本进行随机抽样，并对抽样文本进行人工标注，获得该文本的主题情感标注数据集；把标注数据集放进语义‑长短时记忆网络进行训练，得到文本的语义团；把得到的语义团与抽样文本一同通过基于层面的情感模型进行训练，得到该文本的主题特征；通过微调网络对标注数据集与主题特征进行训练，得到抽样文本的嵌入向量；将嵌入向量与主题特征进行特征融合，本发明考虑到产品评论中极性分布不对称、层面稀疏和情感词分布不均匀的情况，提高了情感分析的准确度，可广泛应用于文本数据挖掘领域。
一种支持语言迁移细粒度情感分析方法

[发明专利]基于优质主题扩展的微博文本分类方法及系统-CN201811064231.3有效
发明人：张曦元;孙福权 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-09-12 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于优质主题扩展的微博文本分类方法及系统。适用于微博等短文本分类中文本的特征扩展，能够实现微博有效分类。将训练集微博数据作为LDA模型的输入，得到主题概率分布与词概率分布；利用信息熵提取出的高表征性主题根据主题的相似度提取出优质主题；对测试集微博进行主题推断；选取优质主题特征词对微博文本进行特征扩展；对扩展后的微博文本使用支持向量机算法进行分类预测本方法适用于解决利用主题模型扩展微博文本特征时主题词混杂所致文本特征扩展不精确问题。
基于优质主题扩展文本分类方法系统

[发明专利]一种文本主题提取方法、系统和存储介质-CN201811467779.2在审
发明人：赵淦森;林成创;列海权;纪求华;赵淑娴;陈冰川;李振宇;邓水凤;朱俊杰;冯梦珂;颜志鸿;孙元基;欧小梅;刘秋敏;黄伟雄 -专利权人：广东蔚海数问大数据科技有限公司
申请日： 2018-12-03 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本主题提取方法、系统和存储介质，所述方法包括以下步骤：单独提取当前文本集合中每个文本的主题词集合；所述主题词集合包括若干个主题词和每个主题词所对应的权重值；将当前文本集合中所有文本的主题词集合进行并集操作，得到第一主题词集合；根据第一主题词集合生成词云或者词表；当添加文本时，将新的本文的主题词集合与第一主题词集合进行并集操作，并更新词云或者词表；当删除文本时，在第一集合中减去被删除文本各主题词的权重，并更新词云或者词表本发明可以广泛应用于数据处理技术。
集合词表文本存储介质文本集合文本主题更新并集权重删除数据处理技术单独提取集合生成实时性运算量减去应用

[发明专利]一种基于社交媒体文本数据的空间基因识别提取方法-CN202310396213.X在审
发明人：段进;李伊格;郭楚怡 -专利权人：东南大学;南京东南大学城市规划设计研究院有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于社交媒体文本数据的空间基因识别提取方法，包括以下步骤：采集关于城市的网络文本数据，然后对数据进行预处理，得到数据集D1；在分析软件中构建词典及向量空间，引入LDA主题模型，对得到的数据集D1进行主题分类；在各主题中合并同义词，并在数据集D1中进行同义词替换，得到数据集D2；在数据集D2中统计关键词两两共现次数，并构建共词矩阵M；利用层次聚类模型，对语义网络分析结果进行聚类，得到空间组合模式本发明方法从多源社交媒体平台上采集关于某研究城市的网络文本数据，通过获取样本量丰富、非介入式的数据，为城市研究者识别城市空间基因提供了一种实用的技术手段。
一种基于社交媒体文本数据空间基因识别提取方法

[发明专利]一种用于视频推荐且基于LDA的深度学习模型构建方法-CN202010734241.4有效
发明人：崔宗敏;程涛;喻静 -专利权人：九江学院
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F16/75 文献下载
摘要：一种用于视频推荐且基于LDA的深度学习模型构建方法，对获取的视频文本信息进行分析整理为一个视频整体文档，再通过LDA模型对视频整体文档中的词汇关联进行LDA主题模型建模，由LDA主题模型预测出视频‑主题概率分布矩阵表，而后根据视频‑主题概率分布矩阵表对所有视频进行聚类分析，以预测出所需视频的用户兴趣主题集；最后在神经协同框架中的隐层前加入pairwise‑pooling操作以捕获建模用户与其兴趣主题集ITS、建模视频与其属性主题集ATS之间高阶关联，有效提高推荐准确度，通过不断迭代更新训练后，获得基于LDA的深度学习模型，有效减少属性特征的数据纬度，大大减少模型训练的时间消耗。
一种用于视频推荐基于 lda 深度学习模型构建方法

[发明专利]基于主题特征和评分分布的图像美学质量评价方法及系统-CN202110134073.X有效
发明人：牛玉贞;宋冰蕊;陈俊豪 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于主题特征和评分分布的图像美学质量评价方法及系统。该方法包括：将美学图像数据集中的数据进行预处理，划分为训练集与测试集，并为训练集中的每个图像创建对应的主题；设计图像主题特征分类网络、图像美学评分分布预测网络，并训练图像主题分类模型、美学评分分布预测模型；设计图像主题特征分类与美学评分分布预测的多任务网络，将图像主题分类模型与美学评分分布预测模型通过层特征融合连接起来，并训练多任务模型；将图像输入到多任务模型，输出对应的美学评分分布与主题特征，最后计算美学评分分布的平均值作为图像美学质量分数本发明能同时进行图像的主题特征预测与美学评分分布预测，并提高图像美学质量评估算法性能。
基于主题特征评分分布图像美学质量评价方法系统

[发明专利]数据治理方法及装置、电子设备-CN202110838912.6在审
发明人：刘圣财 -专利权人：杭州数梦工场科技有限公司
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本申请提供一种数据治理方法及装置、电子设备。该方法包括：配置业务对应的业务标准数据集，基于所述业务标准数据集构建与原始库表中字段的映射关系，并生成继承于所述业务标准数据集中主题库模型的明细库表；其中，所述业务标准数据集包含所述业务对应的主题库模型；在将所述原始库表中数据进行数据清洗后的标准化数据存储到继承了所述原始库表的字段信息的标准库表后，将不同标准库表中相同字段的字段值，存储到所述明细库表中所述相同字段下；根据所述业务标准数据集和原始库表中字段的映射关系，配置所述明细库表中每个字段值的权威值；针对所述明细库表中每个字段，将权威值为高的字段值作为融合后的字段值存储到主题库表中对应的字段下。
数据治理方法装置电子设备

[发明专利]基于时序趋势预测的虚假新闻检测方法及系统-CN202310728444.6在审
发明人：曹娟;胡焙哲;盛强;汪旦丁;唐胜;金志威 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提出一种基于时序趋势预测的虚假新闻检测方法，包括：提取新闻样本的新闻表征；将该新闻表征进行聚类以获取至少一个主题簇；以每个主题簇的新闻样本按时序分布，建模为对应新闻主题的数据模型，基于该数据模型，预测该新闻主题的时序分布趋势；基于该时序分布趋势将各主题簇的新闻样本进行重加权后合并为训练集；以该训练集对虚假新闻检测器进行训练；通过该虚假新闻检测器对目标新闻进行虚假新闻检测。本发明还提出一种基于时序趋势预测的虚假新闻检测系统，以及一种用于实现基于时序趋势预测的虚假新闻检测的数据处理装置。
基于时序趋势预测虚假新闻检测方法系统

[发明专利]一种基于大数据主题模型的预处理系统及计算机设备-CN202210341503.X在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：易信（厦门）信用服务技术有限公司
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明涉及大数据处理技术领域，具体涉及到一种基于大数据主题模型的预处理系统及计算机设备。本申请的一种基于大数据主题模型的预处理系统，包括数据模型，用于处理数据表之间的逻辑关系；主题模型，用于基于所述数据模型配置相应的数据集信息；调度引擎模块，用于根据所述主题模型通过数据连接组件输出目标数据并进行存储，从而实现拟用主题模型为主体，进行数据的预处理、预计算，同时主题模型输出各粒度以维度和指标为基础的、分类别、分目录、分数据域的数据资产，在服务、应用输出中能达到快速查询、分析、挖掘、决策的满意效果，可有效解决面对大数据的时效性问题
一种基于数据主题模型预处理系统计算机设备

[发明专利]一种基于模型融合的海量旅游网络文本语义分析方法-CN202210772206.0在审
发明人：张有为;房飞越;陶泽坤;李静;陆川伟;吴洪建;赵清波 -专利权人：郑州信大先进技术研究院
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型融合的海量旅游网络文本语义分析方法，获取评论数据集，并对数据集中的数据进行预处理；对数据集中的数据进行可视化分析；对评论数据集采用DBSCAN密度聚类，获得数据集D1；利用Word2Vec模型，得到数据集D2；利用Simhash算法，得到数据集D3；利用N‑Gram语言模型得到数据集D4；将数据集D1‑D4中的数据结果综合得到数据集D5；将预处理之后的数据集D5导入TF‑IDF模型和LDA模型，提取得到关键词和主题词；词向量化计算每条评论的关键词向量与主题词向量之间的距离，并根据距离输出结果高的词；根据特色词、酒店名称、酒店类型相互组合构建三元组，得到知识图谱。
一种基于模型融合海量旅游网络文本语义分析方法

[发明专利]用于生成文本主题信息的方法、装置、电子设备和可读介质-CN202011145852.1在审
发明人：朱晓谦;李建平;吴登生 -专利权人：中国科学院科技战略咨询研究院
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了用于生成文本主题信息的方法、装置、电子设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取具有词性的词集。基于该具有词性的词集，生成实体词组和描述词组。基于该实体词组和该描述词组，生成实体主题信息集和描述主题信息集。基于该实体主题信息集和该描述主题信息集，生成第一实体主题信息集和第一描述主题信息集。将该第一实体主题信息集和该第一描述主题信息集进行组合，生成第一词段集。该实施方式细粒度地实现了不同主题之间的异质性，突显了各个主题所要表达的鲜明语义，精准地抓住了文本所要表达的核心内容。
用于生成文本主题信息方法装置电子设备可读介质

[发明专利]高校专利个性化推荐系统-CN202010031875.3在审
发明人：冉从敬;宋凯 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供了一种高校专利个性化推荐系统，它包括：数据检索与预处理模块，检索得到特定技术领域的专利数据，并进行自然语言处理，获取最优的分词结果集；主题提取与文本聚类模块，采用LDA模型进行主题提取，得到文档‑主题概率矩阵，对主题进行概括；专利数据聚类划分模块，依据文档‑主题概率矩阵，运用K‑means算法进行文本聚类；待推荐专利数据生成模块，结合目标企业的技术强弱情况，通过相似度计算生成待推荐的专利数据列表，进行“数据检索‑数据处理‑数据存储‑数据分析‑数据应用”的全过程涵盖自然语言处理、主题建模、文本聚类、相似度计算等，最终从高校的专利汇总列表中筛选出优质的专利数据推荐给目标企业。
高校专利个性化推荐系统

[发明专利]多信息融合的科研文献主题发现和跟踪方法及其系统-CN201610304040.4有效
发明人：周厚奎;王陈燕 -专利权人：浙江农林大学
申请日： 2016-05-09 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种多信息融合的科研主题发现和跟踪方法及其系统，其方法包括步骤：S1，指定学科的科研文献下载，文献元数据的整理；S2，文献元数据的预处理形成文献数据集；S3，建立综合利用文本和引用信息的多源信息融合的科研文献概率主题模型，发现主题词的分布和主题核心文献的分布；S4，以获取的主题核心文献分布和主题词分布为基础，结合文献的时间信息，利用主题跟踪计算公式，跟踪科研主题的变化情况。本发明的实施例所提供的科研主题发现和跟踪方法和系统，可以实现揭示挖掘预设科研领域的科研主题，科研人员的研究兴趣随时间变化的规律，有助于把握科研主题的演化脉络。
信息融合科研文献主题发现跟踪方法及其系统