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[发明专利]基于总体数据质量的主题数据集过滤与排序方法及系统-CN201611149168.4有效
发明人：许卓明;夏文泽;卫洁 -专利权人：河海大学
申请日： 2016-12-14 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：提供一种基于总体数据质量的主题数据集过滤与排序方法及系统，包括下列步骤：根据用户在数据目录中搜索到的主题数据集和它们的质量元数据，在人机交互界面中征询用户对数据集的数据质量要求；根据用户对数据集的数据质量要求中所规定的质量度量值强制性要求，对主题数据集进行过滤；根据用户对数据集的数据质量要求中所选用的质量度量指标及其权重，计算出过滤后的主题数据集的总体数据质量，并据此对主题数据集进行排序；在人机交互界面中输出过滤并排序后的主题数据集信息本发明克服现有的数据集主题搜索与过滤技术忽视数据质量的弊端，方便用户筛选出满足质量度量值强制性要求和总体数据质量要求的主题数据集，代表数据目录门户技术发展趋势。
基于总体数据质量主题过滤排序方法系统

[发明专利]一种基于平滑短语主题模型的主题提取方法及装置-CN201911421842.3有效
发明人：郭佳;张景鹏;徐路;李油;赵小琦 -专利权人：微梦创科网络科技（中国）有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于平滑短语主题模型的主题提取方法及装置，包括：提取待处理数据集内的有效词，得到预处理数据集；通过Apriori关联算法自预处理数据集中提取出频繁短语，形成频繁短语数据集；根据频繁短语出现频率的高斯分布特性，将预处理数据集中符合预设要求的相邻的频繁短语组合成新的短语，并将新的短语加入到频繁短语数据集，形成候选短语数据集；通过SPLDA平滑短语主题模型对候选短语数据集进行分析，得到主题短语，通过主题短语形成相应的话题通过平滑短语主题模型对候选短语数据集进行分析得到主题短语，通过主题短语形成相应的话题，提高了话题的可读性，更准确地表述了话题的真实信息。
一种基于平滑短语主题模型提取方法装置

[发明专利]主题分类数据集生成方法、装置、设备和介质-CN202110128487.1在审
发明人：张鑫睿;刘欢;陈坤斌;刘准;何伯磊;和为 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种主题分类数据集生成方法、装置、设备、介质和程序产品，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、NLP、大数据领域。具体实现方案为：对目标主题中各类别下的种子数据集进行数据提纯，得到所述各类别下的中间数据集；响应于所述中间数据集未满足预设的所述目标主题的数据集生成条件，对所述各类别下的中间数据集进行关键词抽取，得到所述各类别的扩充关键词；基于所述扩充关键词召回所述各类别下的扩充数据集；将所述扩充数据集作为新的种子数据集，并重复执行上述操作，直到满足所述数据集生成条件为止，并将满足所述数据集生成条件的中间数据集作为所述目标主题的目标分类数据集本申请能提高主题分类数据集的数量和质量。
主题分类数据生成方法装置设备介质

[发明专利]基于数据质量的主题数据集多层分面过滤方法与系统-CN201610738482.X有效
发明人：许卓明;夏文泽 -专利权人：河海大学
申请日： 2016-08-26 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供一种基于数据质量的主题数据集多层分面过滤方法与系统，该方法包括以下步骤：根据数据目录中数据集质量元数据构建并存储一个数据质量分面分类层次；根据数据质量分面分类层次和用户搜索数据目录所产生的主题数据集物化出一个特定主题的数据质量分面分类层次，并将其树形结构在人机交互界面中进行可视化；根据用户在上述树形结构中选择的数据质量分面对主题数据集进行基于数据质量的过滤，并按用户选定的方式对过滤结果进行排序；在人机交互界面中输出过滤并排序后的主题数据集信息本发明克服了现有主题数据集过滤技术忽视数据质量的弊端，用多层分面过滤来方便用户筛选符合数据质量要求的主题数据集，代表数据目录门户技术发展趋势。
基于数据质量主题多层过滤方法系统

[发明专利]基于LDA主题模型的往复机械异常检测方法-CN201510921368.6在审
发明人：马波;张颖;江志农 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2015-12-12 - 公布日： 2016-05-04 - 主分类号： G01M99/00 文献下载
摘要：基于LDA主题模型的往复机械异常检测方法属于设备故障检测领域。其特征包括如下步骤：1)采集往复机械正常运行振动数据和实时运行振动数据；2)提取数据特征集；3)特征集预处理，包括数据归一化和离散化；4)设定主题模型个数；5)构造数据集；6)用往复机械正常数据的数据集训练主题模型并计算主题分布；7)用步骤6)主题模型对实时运行数据的数据集主题分布进行预测；8)计算实时运行数据的数据集和正常数据的数据集主题分布的JS距离。本发明首次将主题模型用于往复机械异常检测，该方法具有实时性，准确率高等优点，适用于往复机械异常检测。
基于 lda 主题模型往复机械异常检测方法

[发明专利]基于卷积神经网络的事项数字化场景分类方法及系统-CN202310961202.1在审
发明人：盛红胜;陈兆亮;宁方刚;迟钰沛;刘燕 -专利权人：浪潮软件股份有限公司
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了基于卷积神经网络的事项数字化场景分类方法及系统，属于大数据处理技术领域，要解决的技术问题为如何高效准确的对事项的数字化场景主题进行分类。包括如下步骤：模型构建：基于CNN网络模型构建场景主题分类模型；样本数据处理：对事项办事指南数据进行数据清洗，得到事项要素数据，并基于事项要素数据以及对应的数字化场景主题类别构建词向量；模型训练：基于样本数据构建样本集，并将样本集划分为训练集、验证集和测试集，基于训练集和验证集对场景主题分类模型进行模型训练，得到训练后场景主题分类模型，并通过测试集对训练后场景主题分类模型进行模型评估；分类预测：通过训练后场景主题分类模型进行数字化场景主题分类预测
基于卷积神经网络事项数字化场景分类方法系统

[发明专利]模型训练方法、主题推荐理由的获取方法及系统、电子设备-CN202110718988.5在审
发明人：孙知非;孙玉霞;何蜀波;邹宇 -专利权人：携程旅游信息技术（上海）有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型训练方法、主题推荐理由的获取方法及系统、电子设备，模型训练方法包括：获取与旅游景点主题相关的文本数据；对文本数据按照与旅游景点主题的相关程度以及内容优质程度进行标注；根据标注后的文本数据建立训练数据集；利用训练数据集对主题匹配模型进行第一次训练；通过数据增强方法进行数据增强，并将增强后的数据增加至训练数据集；利用包括有增强数据的训练数据集对主题匹配模型进行第二次训练，训练完成的主题匹配模型用于接收输入的目标主题，生成与目标主题相对应的推荐理由。不需要通过人工筛选与旅游景点主题对应的推荐理由，提高了推荐理由的生成效率，降低了时间和人工成本。
模型训练方法主题推荐理由获取系统电子设备

[发明专利]短文本聚类分析方法、装置和终端设备-CN201811517917.3有效
发明人：吴迪;杨瑞欣;生龙;马建飞;黄竹韵;张梦甜;孙雷 -专利权人：河北工程大学
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：该方法包括：获取待聚类的短文本数据集，并对短文本数据集进行预处理得到包括至少三种词性的初始词集；对初始词集进行特征提取得到包括主题特征词集和主题关联词集的特征词集；根据主题特征词集和主题关联词集的相关性确定预设个数的主题特征词和主题关联词，主题特征词与主题关联词一一对应组成知识对；将预设个数的知识对输入到LDA中进行聚类并确定该待聚类的短文本数据集的情感主题。本发明优化了文本分析算法，能够更准确地进行短文本的情感主题聚类，提高短文本聚类的效率。
文本聚类分析方法装置终端设备

[发明专利]一种基于多媒体数据挖掘的地标信息检索方法-CN201310451597.7有效
发明人：徐常胜;闵巍庆;鲍秉坤 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2013-09-27 - 公布日： 2014-01-01 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多媒体数据挖掘的地标信息检索方法，该方法包括以下步骤：构建地标数据库，所述地标数据库包括地标列表、地标图片集以及每张地标图片对应的元数据信息；建立时空主题模型，所述时空主题模型用于从所述地标数据库中挖掘全局主题集，位置主题集和时间主题集，所述主题集中的每一主题由来自文本词典的单词和来自视觉词典的视觉词共同表示；对于输入的检索对象，利用所述时空主题模型进行主题挖掘，并将得到的地标检索结果以主题的形式显示出来。本发明解决了旅游推荐中的地标信息检索和总结问题，以及地标各类主题尤其是时间主题挖掘的问题，并弥补了地标信息总结中单一文本模态所带来的不足。
一种基于多媒体数据挖掘地标信息检索方法

[发明专利]基于LDA主题模型的直播用户弹幕的话题挖掘方法-CN202211400727.X在审
发明人：吴少辉;王洪珑;谢晓东 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：基于LDA主题模型的直播用户弹幕的话题挖掘方法，涉及数据分析技术领域。本发明利用LDA主题模型挖掘直播用户弹幕互动的不同主题分布，包括以下步骤：S1、获取每场直播的弹幕信息，得到原始数据集；S2、对原始数据集中的弹幕文本进行数据预处理，得到初始数据集；S3、根据初始数据集，构建LDA主题模型；S4、通过LDA主题模型从初始数据集中挖掘出主题高频词和每场直播的主题分布，确定主题数，归纳互动内容。
基于 lda 主题模型直播用户弹幕话题挖掘方法

[发明专利]模型确定方法、装置及设备-CN201811539843.3在审
发明人：宋元峰;鲍思琪;姜迪 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2018-12-17 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种模型确定方法、装置及设备，该方法包括：在主题库中获取第一数据集对应的目标主题，所述主题库中包括多个主题，所述主题库中的主题为根据数据集训练得到的用于构成模型的数据；根据所述目标主题确定所述第一数据集对应的目标模型
主题库装置及设备第一数据模型确定目标主题目标模型数据集

[发明专利]主题数据集的创建方法及装置、联邦学习方法及装置-CN202310084092.5在审
发明人：李晓良;廖佩贞;傅民皓;罗枫;张冬晨;常馨月;姚硕 -专利权人：中国移动通信集团设计院有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种主题数据集的创建方法及装置、联邦学习方法及装置；其中主题数据集的创建方法包括：对采集的原始数据进行数据预处理，得到预处理后的第一数据集；根据联邦学习中心下发的主题数据集的创建要求，从所述第一数据集中进行数据抽取，得到第二数据集；对所述第二数据集中数据的缺失部分进行插补处理，得到第三数据集；根据数据集标注要求对所述第三数据集中的数据进行数据标注，得到主题数据集。本发明充分考虑了数据缺失的情况，且对数据缺失情况进行插补处理，能够更为有效的改善园区数据类型来源不足的情况，插补之后的数据更为精准。
主题数据创建方法装置联邦学习方法

[发明专利]基于文本图片特征交互扩充的文本图解方法及系统-CN201510427365.7有效
发明人：靳晓明;张舒彤;张世韬 -专利权人：清华大学
申请日： 2015-07-20 - 公布日： 2018-05-29 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于文本图片特征交互扩充的文本图解方法及系统，其中，方法包括以下步骤：采集图片数据库数据集与外部文本数据集；对外部文本数据集和图片数据库数据集进行预处理；在预处理之后进行主题挖掘，以获取主题分布；根据主题分布对图片数据库数据集和外部文本数据集进行特征扩充；迭代直至收敛，并保存扩充后的图片数据库中每条数据的主题分布；输入待图解文本；得到主题分布概率；获取待图解文本与图片标签的相似度，以输出结果。
图片数据库主题分布文本文本数据文本图片数据集预处理特征交互外部相似度计算输出结果主题挖掘相似度准确率迭代推送收敛标签采集保存概率图片

[发明专利]一种基于BiLSTM-CRF的体育新闻主题词提取方法-CN201910978573.4在审
发明人：江逸琪;赵彤洲 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明公开一种基于BiLSTM‑CRF的体育新闻主题词提取方法，包括以下步骤：从网站获取体育新闻作为训练数据，提取训练数据的标题和正文；从正文中提取主题句，提取训练数据的主题句；建立训练集和测试集，将得到的标题和主题句的部分划分到训练集中，剩余部分划分到测试集中；建立BiLSTM‑CRF模型，以训练集内的标题和主题句为对象对其进行训练，对训练集内的训练数据的主题词进行提取，得到最优预测模型；提取需要提取主题词的体育新闻的标题和主题句，并代入最优预测模型中，得到取需要提取主题词的体育新闻的主题词。本发明提供一种体育新闻主题词抽取方法，为读者提供新闻主题词，使其快速从新闻中准确地获取感兴趣的信息。
一种基于 bilstm crf 体育新闻主题词提取方法

[发明专利]一种用于通话数据分析的方法、装置电子设备及存储设备-CN202211026713.6在审
发明人：樊艳 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于通话数据分析的方法，包括：获取经自然语言处理的通话数据，所述通话数据包含不同通话参与者的数据集；将所述不同通话参与者的数据集作为训练数据，分别训练LDA主题模型，获得针对不同通话参与者的LDA模型，以及通话数据中的通话主题；利用所述训练得到LDA模型对所述通话数据进行分析，并根据所述通话主题对所述通话数据进行连续打标，获得带有通话主题标识的通话数据集。所述方法可以方便、准确获得通话数据的主题。
一种用于通话数据分析方法装置电子设备存储设备

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