[发明专利]一种基于深度学习的短文本聚类方法在审
| 申请号： | 201611260575.2 | 申请日： | 2016-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN106649853A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 杨华兴;苗欣;董美亚 | 申请（专利权）人： | 儒安科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司11332 | 代理人： | 胡彬,孟金喆 |
| 地址： | 214000 江苏省无锡市新*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的短文本聚类方法，包括如下步骤S101、通过卷积神经网络计算得到短文本之间的语义相似度；S102、将所述语义相似度应用到聚类算法中，对短文本进行聚类操作。本发明提高了现有的短文本聚类准确度，进而能够更加快速和准确的对海量短文本数据进行聚类分析，可广泛应用于短文本聚类任务、情感分析、推荐系统等领域，同时本发明利用卷积神经网络计算短文本相似度部分和短文本聚类部分都不需要对输入的短文本数据进行预处理，且输入短文本的长度可以是变长的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 文本 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的短文本聚类方法，其特征在于，包括如下步骤：S101、通过卷积神经网络计算得到短文本之间的语义相似度；S102、将所述语义相似度应用到聚类算法中，对短文本进行聚类操作。
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