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- [发明专利]关键词分类方法及系统-CN201210257075.9有效
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顾湘余;黄云平;郭宁
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阿里巴巴集团控股有限公司
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2012-07-23
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2016-12-07
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G06F17/30
- 本申请提供了一种关键词分类方法,包括以下步骤获取待分类关键词;在预存的关联表中查询是否存在与所述待分类关键词匹配的关键词,若是,则将所述预存的关联表中与所述关键词关联的类别确定为所述待分类关键词的类别,反之,则进行下一步骤;从预存的关联表中选取与所述待分类关键词相似的关键词;确定所述待分类关键词与所述被选取的关键词所属类别的相似度;根据所述待分类关键词与所述被选取的关键词所属类别的相似度确定所述待分类关键词的类别本申请还提供了一种实现前述方法的关键词分类系统。本申请的关键词分类方法及系统,能够提高关键词分类效率,从而加快系统的响应速度,减少系统运算量。
- 关键词分类方法系统
- [发明专利]关键词提取方法及系统-CN202111573453.X在审
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符甜;李柏潍
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火星语盟(深圳)科技有限公司
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2021-12-21
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2022-04-29
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G06F16/33
- 本发明公开了一种关键词提取方法及系统,属于文档处理技术领域所述关键词提取方法包括:获取待提取关键词的目标文档;将目标文档输入训练好的文档关键词生成模型中,提取目标文档中每段的主关键词及候选关键词,并添加基于个人主观的用于分类的标签词;根据主关键词及候选关键词与标签词的类别进行对比,使得主关键词及候选关键词综合进行分类,并对主关键词特别标记,与现有标签词类别无关的关键词统一分类至一起等待集中处理;对分类后的标签集按个人查找顺序进行排列;本发明通过设置标签分类输出模块,可对提取出的关键词进行分类整理,提高关键词的条理性,保证关键词提取的精确性,提高工作质量。
- 关键词提取方法系统
- [发明专利]关键词分组方法及系统-CN201110421121.X有效
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葛幼姿;于惊涛;广宇昊
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百度在线网络技术(北京)有限公司
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2011-12-15
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2013-06-19
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G06F17/30
- 本发明提供了一种关键词分组方法及系统,该方法包括:A、利用预先建立的关键词分类模型,基于关键词的属性对当前推广账户内的关键词进行分类,并确定各关键词的权值;B、根据所述关键词与创意之间语义匹配度,分别从各分类的关键词中选出与当前推广账户内的创意之间语义匹配度满足预设匹配度要求的关键词作为种子词;C、分别以各分类的种子词为核心,基于各关键词的权值对当前推广账户中剩余的关键词进行聚类,得到关键词的分组结果,所述聚类是计算所述关键词与种子词之间差异度,把关键词聚类到满足预设差异度要求的类别中。本发明提供的关键词分组方法及系统,提高了关键词与创意之间匹配关系的准确度。
- 关键词分组方法系统
- [发明专利]文本分类方法和装置-CN201610260819.0有效
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张锐
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深圳市永兴元科技有限公司
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2016-04-25
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2016-08-24
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G06F17/30
- 本发明公开了一种文本分类方法,所述方法包括:获取待分类文本,在所述待分类文本中提取关键词,以生成关键词集合;对所述关键词集合中的关键词进行分类以得到多组关键词词组,确定各所述关键词词组在所述关键词集合中所占的比例;计算所述比例大于预设阈值的关键词词组对应的各关键词与预设的分类参数的相关程度值,根据所述相关程度值确定所述待分类文本所属类别。本发明还公开了一种文本分类装置。本发明实现了在对比文本分类过程中,不需要采用训练语料进行分类器训练,提高了文本分类的效率。
- 文本分类方法装置
- [发明专利]一种关键词提取方法、装置及设备-CN202010451119.6有效
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张洪
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支付宝(杭州)信息技术有限公司
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2020-05-25
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2023-08-04
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G06F40/289
- 本申请的一个或多个实施例提出关键词提取方法、装置及设备。该方法可以包括,基于TextRank算法从与预设的多个目标分类分别对应的语料文档中确定候选关键词。基于确定的上述候选关键词,构建与上述多个目标分类分别对应的多个候选关键词集合。针对与任一目标分类对应的目标候选关键词集合中的任一目标候选关键词,统计上述多个候选关键词集合中,包含该目标候选关键词的候选关键词集合的数量。确定上述目标候选关键词集合中,是否可以包括上述数量达到阈值的候选关键词;如果是,将该候选关键词从上述目标候选关键词集合中删除,以得到与上述目标分类对应的关键词集合。从而在关键词提取过程中降低了提取关键词门槛,提升了提取效率与准确率。
- 一种关键词提取方法装置设备
- [发明专利]一种文本分类方法及相关产品-CN202211063246.4在审
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武悦娇;任君翔;刘浪
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太保科技有限公司
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2022-08-31
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2022-11-29
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G06F40/284
- 本申请公开了一种文本分类方法及相关产品。该方法包括:基于当前迭代轮次下的关键词识别模型对文本数据进行关键词抽取,得到文本数据的第一关键词向量;以当前迭代轮次下的关键词识别模型更新当前迭代轮次下的文本分类模型,得到新的文本分类模型;将第一关键词向量输入至新的文本分类模型,得到新的文本分类模型输出的第二关键词向量;以新的文本分类模型继续更新当前迭代轮次下的关键词识别模型,得到下一迭代轮次下的关键词识别模型,循环迭代直至文本分类模型收敛。通过关键词识别模型和文本分类模型之间的协同训练,可使关键词识别模型和文本分类模型之间互相支持,从而提高文本分类效果。
- 一种文本分类方法相关产品
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