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[发明专利]主题抽取方法、装置、设备及存储介质-CN202011622906.9在审
发明人：韩旭红 -专利权人：北京千里日成科技有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种主题抽取方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将多个文本中包含的关键词聚类到多个候选主题类别；确定每个文本归属的候选主题类别；对于每个关键词和候选主题类别，确定关键词相对候选主题类别的重要程度；对于每个文本和候选主题类别，确定文本与候选主题类别的关联程度；结合关键词相对候选主题类别的重要程度，调整关键词所在的候选主题类别，并结合文本与候选主题类别的关联程度，调整文本归属的候选主题类别；如不满足设定的主题抽取结束条件，则返回确定关键词相对候选主题类别的重要程度的操作，直至满足主题抽取结束条件。本申请可以减少主题抽取的复杂度，并能更为准确从文本中抽取主题。
主题抽取方法装置设备存储介质

[发明专利]主题抽取方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202111101344.8在审
发明人：张记袁;黄焱晖;郑烨翰;彭卫华 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本公开提供了主题抽取方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术领域。具体实现方案为：确定待处理的文本，以及文本中的候选主题语句；对候选主题语句进行去冗余处理，以获取与候选主题语句对应的精简语句；将精简语句，确定为文本的主题，从而能够对抽取到的候选主题语句进行去冗余处理，避免抽取到的主题过于冗余，提高抽取到的主题的准确度，提高主题抽取效率。
主题抽取方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]用于语料库的主题聚类模型构建系统及其构建方法-CN201710306329.4在审
发明人：王宇;蔡振华;李稀敏;肖龙源;刘楚;朱敬华;刘晓葳;谭玉坤 -专利权人：厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2017-05-04 - 公布日： 2017-10-13 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于语料库的主题聚类模型构建系统及其构建方法，其通过对语料库中的每篇文档进行抽取主题，并对抽取的每个主题进行抽取词语以及对抽取的每个词语进行添加关联词语，根据每篇文档抽取的主题得到文档的主题分布，根据每个主题抽取的词语以及每个词语对应的关联词语得到主题的词语分布；然后根据文档的主题分布和主题的词语分布，计算得到每个文档中的每个词语的概率值，并将每个文档中的概率值最大的词语作为该文档的主题名称，最后以该主题名称为标识对语料库中的每篇文档进行聚类；其不仅考虑了文档内部的主题和词语，而且还考虑了文档外部的关联词语，使模型输出结果更准确，更接近用户所需要的结果。
用于语料库主题模型构建系统及其方法

[发明专利]舆情事件的实体关系抽取方法和装置-CN201210007694.2有效
发明人：郑妍;于晓明;杨建武 -专利权人：北大方正集团有限公司;北京大学;北京北大方正电子有限公司
申请日： 2012-01-11 - 公布日： 2017-08-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种舆情事件的实体关系抽取方法，包括对舆情事件的文本集合进行分词；从分词得到的切分单元中抽取主题短语；基于聚类方法从主题短语中获取子主题；从子主题中获取实体关系。本发明还提供了一种舆情事件的实体关系抽取装置，包括分词模块，用于对舆情事件的文本集合进行分词；主题短语模块，用于从分词得到的切分单元中抽取主题短语；子主题模块，用于基于聚类方法从主题短语中获取子主题；实体关系模块，用于从子主题中获取实体关系。本发明提高了抽取舆情事件的实体关系的性能。
舆情事件实体关系抽取方法装置

[发明专利]文本中的时间信息及主题信息的抽取方法和系统-CN201611024095.6在审
发明人：黄通文;马柏樟;薛会萍 -专利权人：畅捷通信息技术股份有限公司
申请日： 2016-11-18 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种文本中的时间信息及主题信息的抽取方法和系统。其中，一种文本中的时间信息及主题信息的抽取方法，包括根据句子分隔符，将文本拆分为一个或多个子句；根据日期正则表达式与时分正则表达式，分别抽取子句中的日期与时分；将抽取的日期与时分按照预定规则合并为时间信息；判断文本内容是否包含主题模式；若是，抽取主题模式对应的文本内容作为时间的主题信息；否则抽取时间附近的子句内容作为主题信息。通过本发明的技术方案，有效降低了正则表达式匹配的复杂度，提高了匹配效率，抽取时间较为准确，抽取的时间类型涵盖范围较大，并且还能将任务的内容抽取出来自动填入任务的主题。
文本中的时间信息主题抽取方法系统

[发明专利]一种智能知识推送方法及系统-CN202110802617.5有效
发明人：许建兵;费维进;冯伟;李军;李强 -专利权人：安徽商信政通信息技术股份有限公司
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供了一种智能知识推送方法及系统，所述方法包括有：推荐步骤，用于根据获取到的用户行为信息，生成待推荐内容；动态文本聚类步骤，用于对获取的待推荐内容进行主题聚类，获取多个聚类簇；主题抽取步骤，用于选取能代表多个聚类簇的最终主题；信息抽取步骤，用于提取最终主题以及最终主题对应文本的相关内容信息；数据推送步骤，用于将最终主题的相关信息进行推送。所述系统包括有推荐模块、动态文本聚类模块、主题抽取模块、信息抽取模块以及数据推送模块。本发明可完成信息的整理与抽取功能，解决相关的业务需求。
一种智能知识推送方法系统

[发明专利]基于无监督的实体关系抽取的主题元搜索系统及方法-CN201210553560.0无效
发明人：闫俊英 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2012-12-18 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无监督的实体关系抽取的主题元搜索系统及方法，该系统包括：主题模型建立模组，用于建立各种主题模型；匹配搜索引擎模组，于用户选择了要进行搜索的主题时，根据不同的主题模型，匹配合适的成员搜索引擎进行主题搜索；以及搜索结果处理模组，对于各成员搜索引擎返回的搜索结果，利用无监督的实体关系抽取算法，对搜索结果的特征词进行实体关系抽取，并依据抽取的关系对计算与主题的相似度，将满足条件的结果返回给用户，本发明在保证查全率的前提下，根据无监督的关系抽取的结果，判断与主题的相符合程度，从而得到更高的查准率。
基于监督实体关系抽取主题搜索系统方法

[发明专利]一种新媒体环境下少数民族主题数据的抽取方法-CN201810969312.1有效
发明人：岳昆;麻友;李维华;王笑一;郭建斌 -专利权人：云南大学
申请日： 2018-08-23 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种从新媒体平台获取数据、对少数民族主题数据进行抽取的方法，根据新媒体数据海量、非结构化、多主题等特点，采用LDA模型对预处理后的新媒体数据进行特征抽取、主题分析、隐含主题挖掘，然后利用少数民族领域知识构建KG，用领域KG引导少数民族主题数据的抽取。本发明在采用LDA模型和KG引导数据的抽取过程中，根据不同数据规模设定参数，从而进行算法的优化，实现准确、高效、可扩展的新媒体数据抽取。
一种媒体环境少数民族主题数据抽取方法

[发明专利]一种法律知识图谱自动构建方法-CN201710270508.7在审
发明人：齐宇馨;阿孜古丽;贾麒;张德政;谢永红;金佩 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2017-04-24 - 公布日： 2017-09-01 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：所述方法包括对获取的审判文书去停用词和进行分词；分别抽取三类审判文书的主题词，对抽取的主题词进行词性标注和过滤，根据过滤结果，抽取名词或名词短语主题词作为法律知识图谱的实体概念；获取与抽取的每一名词或名词短语主题词关系相近的词，对获取的相近词进行词性标注和过滤，根据过滤结果，抽取名词或名词短语相近词作为法律知识图谱的实体概念；根据抽取的主题词实体概念和相近词实体概念以及其之间的关系形成的主题词‑主题关系‑主题词，主题词‑相近关系
一种法律知识图谱自动构建方法

[发明专利]一种主题短语抽取方法-CN201810605920.4在审
发明人：吕学强;董志安 -专利权人：北京信息科技大学
申请日： 2018-06-13 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种主题短语抽取方法，包括：文档预处理；求文档‑主题集、全文词汇链集及名词短语集；求中心词集；求候选主题短语集；求主题短语集。本发明提供的主题短语抽取方法，通过LDA模型与词汇链相结合来进行主题短语抽取，可以利用语料库之外的具有较完备语义信息的知识库WordNet，通过语义相关度计算和强链规则筛选可以得到强词汇链，从而在很大程度上减少主题词二义性问题；同时，利用中心词提取方法和N‑P规则合并、去重等步骤完成主题短语的提取，借助具有更丰富语义信息的主题短语来表达主题，从而解决了主题词粒度过小、辨识度低等问题，且能够保证主题抽取的准确率和召回率，减少了主题漂移现象
主题短语抽取语义信息词汇链知识库二义性问题全文词汇链文档预处理语义相关度中心词提取规则合并规则筛选名词短语漂移现象主题抽取辨识度语料库中心词主题集准确率强链去重文档应用保证

[发明专利]热点事件抽取方法、装置、可读存储介质及电子设备-CN201811362248.7有效
发明人：董超 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2018-11-15 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开涉及一种热点事件抽取方法、装置、可读存储介质及电子设备。所述方法包括：对目标文本集合中各文本进行段落划分，获得多个段落；对所述多个段落进行主题聚类，形成至少一个主题簇；确定每个所述主题簇的热度值；按照段落抽取规则，至少从热度值最高的主题簇中抽取目标段落，所述目标段落能够代表所属主题簇；以及至少根据从热度值最高的主题簇中抽取出的所述目标段落，形成对应于所述目标文本集合的热点事件。通过该方法中热度值以及段落抽取规则的设定，可以保证热点事件抽取的质量，从而可以提升热点事件抽取的准确性，并且，在进行热点事件抽取的过程中并不需要人为干预，节省人力资源。
热点事件抽取方法装置可读存储介质电子设备

[发明专利]一种文本关系抽取处理方法及装置-CN202211578493.8在审
发明人：熊梦博;朱学锋;刘家玮;卢格润;铁力;田江;向小佳;丁永建;李璠 -专利权人：光大科技有限公司
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种文本关系抽取处理方法及装置，该方法包括：对目标文本进行主题分类，得到文档集合，该文档集合由多类主题文档组成，每类主题文档包括多个句子；对该多类主题文档对应的句子进行依存句法分析，得到与句子对应的依存句法图；根据与多类主题对应的关系抽取规则与该依存句法图对该目标文本进行关系抽取，可以解决相关技术中有监督关系抽取需要投入大量人工标注成本的问题，避免投入大量人工标注成本，且能高效抽取实体间关系。
一种文本关系抽取处理方法装置

[发明专利]文本处理方法及装置-CN202211663214.8在审
发明人：潘璋;李长亮 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请提供文本处理方法及装置，其中所述文本处理方法包括：获取待处理文本，并确定所述待处理文本的基准主题词和文本组成元素；将所述待处理文本输入至主题词抽取模型进行处理，根据处理结果确定候选主题词；基于所述候选主题词查询知识图谱得到关联主题词，并根据所述关联主题词和所述候选主题词构建所述待处理文本对应的候选主题词表；根据所述基准主题词和所述文本组成元素，在所述候选主题词表中筛选所述待处理文本对应的文本主题词。实现通过结合图谱和模型的方式完成主题词抽取，可以进一步的提高主题词抽取精准度。
文本处理方法装置

[发明专利]一种利用领域建模从百科知识网站抽取知识主题的方法-CN201910435042.0有效
发明人：魏笔凡;张铎;刘均;肖天安;吴蓓;马杰;郭朝彤;吴科炜;李鸿轩 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-05-23 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用领域建模从百科知识网站抽取知识主题的方法，首先从给定领域中提取出知识术语集并进行少量主题标注，然后通过向量化表示已标注知识术语的语义属性与拓扑特征构建训练样本集，并对二元分类器进行训练，从而得到主题特征分类模型，通过主题特征分类模型实现知识主题抽取。本发明可以实现从百科知识类网站高效且全面的抽取特定领域的知识主题。
一种利用领域建模百科知识网站抽取主题方法

[发明专利]基于领域话题交互密度的生物医学文献主题抽取方法-CN202010132576.9在审
发明人：林绍福;盛莹;高江帆;徐哲;陈建辉 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-02-29 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G06F40/258 文献下载
摘要：基于领域话题交互密度的生物医学文献主题抽取方法属于生物医学文本挖掘技术领域，对于领域知识库的自动构建与持续更新、文献精准推荐以及促进生物医学相关领域的发展等具有重要的意义。提出基于领域话题交互密度进行文献主题抽取方法，根据领域术语词典和初始语料集建立领域话题队列，不断发现新话题补充领域词典，进而构建话题交互队列，基于正性话题交互队列进行话题交互密度聚类，选择高密度区域划分为簇，得到话题聚集区，再对聚集区内的话题多样性和交互性进行度量，根据主题活跃度生成高质量的文献主题。最后通过语料集中抽取文献主题的准确率统计图观察主题抽取方法的准确性和可靠性。该方法可以有效提高文献主题抽取算法的性能。
基于领域话题交互密度生物医学文献主题抽取方法

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