[发明专利]基于细划分MapReduce的文本语义提取方法在审
| 申请号： | 201410379847.5 | 申请日： | 2014-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN104156350A | 公开（公告）日： | 2014-11-19 |
| 发明（设计）人： | 曾嘉;高阳;严建峰;刘晓升;杨璐;刘志强 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 杨明 |
| 地址： | 215000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于细划分MapReduce的文本语义提取方法。所述方法包括：将待处理文本集按照文档维度和单词表维度进行双重划分，每个划分是部分文本的部分内容；申请一定数量的Mapper，使用LDA主题模型SparseLDA算法分别训练文本集的每个划分，得到局部参数，并对不同的参数给予不同的标记，记录其所对应的Reducer；申请一定数量的Reducer，不同种类的Reducer融合不同标记的局部参数，得到全局参数，输出到文件；重复此Mapper和Reducer过程直到达到收敛条件，得到最终训练模型，用于新文本的语义解释与表达。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 划分 mapreduce 文本 语义 提取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于细划分MapReduce的文本语义提取方法，其特征在于：所述方法包括：将待处理文本集以文档维度和单词维度两个维度分别进行划分；将划分后的文档和单词分别经过MapReduce的多次处理直至达到收敛条件，得到训练模型；基于所述训练模型对文本进行语义解释与表达。
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