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[发明专利]短文本主题识别方法和系统-CN201911116869.1有效
发明人：姜元春;李怡;钱洋;刘业政;梁瑞成;孙见山;朱婷婷;汪文娟;刘畅;刘心语 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-11-15 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明提供一种短文本主题识别方法和系统，涉及数据处理领域。本发明首先基于预训练的主题识别模型，获取待测短文本集合的短文本‑主题分布和主题‑词分布，词包括背景词和主题词；然后基于短文本‑主题分布和主题‑词分布，计算各主题词在短文本下所占权重；最后基于主题词在短文本下所占权重本发明将短文本中词的做了区分，认为词包括背景词和主题词，除去在主题识别过程中背景词的影响，提高主题识别的准确率，从而准确的识别出焦点主题，为后续的个性化营销、推荐和信息检索等实际场景提供准确的数据支持。
文本主题识别方法系统

[发明专利]一种短文本聚类的方法、系统及其数据处理装置-CN200910076791.5有效
发明人：刘文印;倪兴良;张加龙 -专利权人：北京百问百答网络技术有限公司
申请日： 2009-01-21 - 公布日： 2009-07-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种短文本聚类的方法、系统及其数据处理装置。该方法执行于一数据处理装置中，用于针对给定的短文本集进行聚类，包括：步骤1，将该给定的短文本集中的所有短文本作为一个类别；步骤2，从当前的所有类别中选择一个类别，从中寻找核心词汇；步骤3，如果找到，根据是否包含该核心词汇将所选择的类别分成两类本发明以类间相似度最小，类内相似度最大的方式，将短文本依照其内在关联关系进行聚类，使使用者在大量数据中快速定位所需求的数据。计算复杂度较低，计算效率高。
一种文本方法系统及其数据处理装置

[发明专利]一种基于单词语义相似度的短文本主题建模方法-CN201610254533.1有效
发明人：李晨亮;王浩然;张芷芊;孙爱欣 -专利权人：武汉大学
申请日： 2016-04-22 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单词语义相似度的短文本主题建模方法，根据外部提供的单词语义相似度，构建短文本集中单词的相似词集；确定建模采用的主题数；随机分配各个短文本的主题；通过吉布斯采样过程迭代地确定各个短文本的主题和单词在主题下的分布；根据上述变量的最终分配结果向用户反馈各个主题下的单词分布与各个短文本所关联的主题。本发明很好地解决了短文本上信息量稀疏，语义表达不明确的问题。根据本发明所提供的模型结果，可以很好地将短文本表示为主题向量，作为短文的最终特征向量，这种主题向量式的表达具有良好的语义解释性，可作为多种应用的算法基础。本发明可以广泛应用到各种短文本数据之上，具有广泛的实际意义和商业价值。
一种基于单词语义相似文本主题建模方法

[发明专利]文本处理方法、用于短文本的链指方法、装置及存储介质-CN202210612667.1有效
发明人：林泽南;赵岷;傅瑜;张国鑫;秦华鹏;吕雅娟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本公开提供了一种文本处理方法、用于短文本的链指方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品，涉及知识图谱、深度学习、自然语言处理等人工智能技术领域。具体实现方案为：为歧义词的每个词义项构建文本数据集，其中，歧义词对应多个词义项；对包含歧义词的短文本进行语义解析，得到多个候选消歧词；将每个候选消歧词分别与每个词义项的文本数据集进行匹配；响应于一个候选消歧词仅与一个词义项的文本数据集匹配成功，将该候选消歧作为相匹配的词义项的目标消歧词；将包含目标消歧词的短文本，保存至相匹配的词义项的消歧文本集。获得的消歧文本集精准且简洁。
文本处理方法用于装置存储介质

[发明专利]自适应加权的短文本情感分类方法、电子设备和存储介质-CN202310052234.X在审
发明人：胡郅昊;田新梅 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应加权的短文本情感分类方法、电子设备和存储介质，该短文本情感分类方法步骤包括：1)获取短文本集合并进行预处理，使用DeepMoji模型提取特征向量；2)利用短文本情感标签和步骤1中提取到的短文本特征向量预训练分类模型；3)自适应地为不同年龄阶段的样本赋予权重，并基于加权后的损失函数更新分类模型参数；4)重复步骤3，直至样本权重和模型参数收敛为止，并得到更新后的分类模型；4)利用更新后的分类模型对短文本进行情感分类。
自适应加权文本情感分类方法电子设备存储介质

[发明专利]基于互约束主题模型的半结构短文本集中子话题发现方法-CN201710484399.9有效
发明人：王嫄;星辰;杨巨成 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2017-06-23 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于互约束主题模型的半结构短文本集中子话题发现方法，其主要技术特点是：对含话题标签的短文本集合进行数据清洗；按照种子话题标签抽取出针对某一话题的含指定种子话题标签的短文本；对清洗后的数据进行输入文件生成；将输入文件输入至互约束主题模型中进行模型训练；得到集合中话题标签的语义向量表示、所在文本的平均语义向量表示以及话题标签所在文本的词汇向量表示；将三个向量表示依次接连起来作为一个话题标签的完整语义表示；本发明设计合理，其采用互约束潜在主题建模，解决了现有半结构短文本主题语义建模技术面临的高稀疏和高噪音的问题。
基于约束主题模型结构文本集中话题发现方法

[发明专利]一种基于汉字属性向量表示的文本相似性计算方法及系统-CN201710083030.7有效
发明人：李平;朱婷婷;陈凯琪;胡栋;陈雁;朱鹏军;彭欣宇;代臻;文敏;汪丽娟 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2017-02-16 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于汉字属性向量表示的文本相似性计算方法及系统,所述的方法包括以下步骤:S1.基于汉字属性的向量表示构建文本相似性计算模型；S2.基于带标注的短文本集，对构建的相似性计算模型进行训练以获取模型的参数，得到成熟的文本相似性计算模型；S3.将待计算相似度的短文本消息输入成熟的文本相似性计算模型中，得到短文本对之间的相似性，并结果并反馈给用户。本发明提供一种基于汉字属性向量表示的文本相似性计算方法及系统，能够得到准确有效的短文本分析结果，有利于从海量短文本消息中挖掘出有价值的信息，方便于用户使用。
一种基于汉字属性向量表示文本相似性计算方法系统

[发明专利]一种基于TF-IDF和CNN启发式短文本特征提取与分类方法-CN201810685215.X有效
发明人：冯万利;范家宽;朱全银;周泓;王奔;朱勐 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本专利公开发明了一种基于TF‑IDF和CNN启发式短文本特征提取与分类方法，首先对短文本集用结巴分词工具实现中文的文本分词，然后去除文本噪声词，得到文本数据集UNION，其次使用TF‑IDF特征选择方法处理文本数据集UNION，得出选择后的文本特征值VALUE1，将VALUE1导入到卷积神经网络模型，集成标签并且生成批处理迭代器M，接着使用嵌入层、卷积层、池化层和softmax方法搭建CNN神经网络文本分类模型，导入M到模型中，然后配置训练集模型的超参数和训练参数，给出训练集每1步和测试集每100步的损失函数和准确度，生成训练模型MODEL，最后将待分类短文本集进行预处理之后，得到数据集VALUE2，导入MODEL
一种基于 tf idf cnn 启发式文本特征提取分类方法

[发明专利]一种基于头发状况的认知系统-CN202011034672.6有效
发明人：杜登斌 -专利权人：吾征智能技术（北京）有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于头发状况的认知系统，包括文本处理单元、特征选取单元、分类评估单元和反馈学习单元；文本处理单元获取头发状况的描述文本，对描述文本的内容进行分词，对获取短文本关键字和数值的识别和提取，将获取的短文本关键字和数值发送至特征选取单元中；特征选取单元将获取的短文本关键字和数值进行统一格式的特征量化和排序，构建独立的样本及其样本集合；随后对样本的各项分别进行加权，对各项增加不同的缩放因子；分类评估单元分别从样本集合中选取训练集和测试集，
一种基于头发状况认知系统

[发明专利]针对短文本的数据挖掘方法及系统-CN201810784159.5在审
发明人：王宇;廖桂秀;邱雪涛;万四爽;费志军;许彩燕;佘萧寒;张琦 -专利权人：中国银联股份有限公司
申请日： 2018-07-17 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及针对短文本的数据挖掘方法，包括：对第一短文本集合进行预处理以提取第一语料；基于第一语料来构建第一词向量模型，以使得每个短文本对应于至少一个词向量；确定多个短文本各自的词向量统计信息，利用第一聚类方法对多个短文本进行聚类以得到第一聚类结果；对每一类，确定该类中包括的至少一个短文本各自对应的至少一个词向量，并基于各词向量的词频信息来确定该类的至少一个关键词；对第一聚类结果，将至少一个关键词之间的重叠量满足第一条件的不同类进行合并。
短文本词向量聚类聚类结果数据挖掘预处理统计信息词频信息第一条件重叠量构建语料集合合并

[发明专利]一种针对海量多词短文本的集成分类方法-CN201811573390.6有效
发明人：胡学钢;唐雪涛;朱毅;李培培 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对海量多词短文本的集成分类方法，包括：1获取多词短文本集合，并对多词短文本进行分词预处理；2在分词结果上利用Word2vec词向量表示方法中的CBOW连续词袋模型得到词向量表示模型；3本发明能解决传统表示学习方法的“维数灾难”问题，从而提高短文本表示学习的效果，提升文本分类的精度，具有较高的鲁棒性和实用性。
一种针对海量多词短文本集成分类方法

[发明专利]基于卷积神经网络的二次设备故障短文本数据分类方法-CN202010610878.2在审
发明人：王开科;南东亮;孙永辉;吴杰;于同伟;卜强生;庞福滨;杨毅;杨飞;钱海;赵启;张路;王利超;卢盛阳 -专利权人：国网新疆电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;河海大学;国网四川省电力公司电力科学研究院;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-10-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的二次设备故障短文本数据分类方法，该方法首先采集二次设备故障的文本信息数据，确定数据集，得到训练样本集；并且对二次设备故障短文本数据进行预处理，将词数据与词向量一一映射得到文本向量数据；然后利用训练样本对卷积神经网络模型进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型；接着根据验证集数据，将测试输入数据输入到已经完成训练的卷积神经网络模型，模型输出值即为待分类的二次设备故障短文本信息的分类结果基于卷积神经网络的二次设备故障短文本数据分类方法，利用卷积神经网络模型良好的特征筛选分析能力，提高了预测的精度，强化了模型的泛化能力。
基于卷积神经网络二次设备故障文本数据分类方法

[发明专利]确定词语相似度的方法及装置-CN201510138290.0有效
发明人：刘毅超;汪平仄;代阳 -专利权人：小米科技有限责任公司
申请日： 2015-03-26 - 公布日： 2017-09-26 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：所述方法，包括从短文本中获取多个结构词；针对多个结构词中的每两个结构词，将两个结构词分别与预设的模板进行匹配，确定匹配成功的模板和模板数量；确定两个结构词共同匹配成功的模板的共同模板数量；根据共同模板数量和两个结构词分别对应的模板数量，确定两个结构词之间的结构相似度；在预设短文本集合中，确定两个结构词共同匹配成功的短文本的共同短文本数量；根据共同短文本数量，确定两个结构词之间的校正值；根据结构相似度及校正值，计算两个结构词之间的相似度
确定词语相似方法装置

[发明专利]基于文本聚类的线上课堂讨论短文本即时分组方法及系统-CN201711170964.0有效
发明人：陆以勤;夏儒斐;黄国洪 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-11-22 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开基于文本聚类的线上课堂讨论短文本即时分组方法及系统。该方法包括：对文本数据进行分词预处理和停用词预处理；获取各文本项关键词，统计存储于关键词表keyTable；对预处理后的文本集，进行频繁项集挖掘，过滤各子项准频繁项集，结合关键词表定义准频繁项集相似度计算规则，粗归簇；将各簇最靠近簇心的点逆映射到文本集，计算各簇内文本词集TF‑IDF值，按距离迭代更新质心至最优；将获取的K个簇，即时分组推送。本发明采用的结合关键词表定义准频繁项集相似度计算规则有效提高线上讨论短文本聚类准确度；采用准频繁项集过滤策略有效提高归簇效率，加速聚类方法；把线上课堂讨论过的文本信息内容，自动归纳成多个主题，并把文本内容按主题分组
基于文本线上课堂讨论即时分组方法系统

[发明专利]一种面向短文本的突发事件发展过程表示方法-CN201510662049.8在审
发明人：陈雪;胡晓峰;徐浩 -专利权人：上海大学
申请日： 2015-10-14 - 公布日： 2016-01-20 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向短文本的突发事件发展过程表示方法。该方法通过设定时间窗口将短文本集划分成时间连续的多个子集，然后根据每个子集计算事件在对应时间窗口的状态值，最终获得一系列的时序状态值作为该事件的发展过程表示，本发明的方法充分利用了文本的结构化信息，避免了复杂的语义处理
一种面向文本突发事件发展过程表示方法