[发明专利]一种基于Word2Vec和句法依存树的文本特征构造方法有效
| 申请号： | 202110371554.2 | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN113111653B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 陈启军;王秋晨;刘成菊;张恒 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/211;G06F40/30;G06F40/247 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Word2Vec和句法依存树的文本特征构造方法，包括以下步骤：S1：对语料库中的文本数据进行预处理，并对句子进行句法分析得到句法依存树；S2：根据句法依存树合并依存词组；S3：对完成合并后的数据，利用Word2Vec训练词向量；S4：构造TF‑IDF特征向量；S5：对特征向量进行近义词拓展，根据近义词拓展情况对TF‑IDF特征向量进行特征值更新，完成文本特征的构造，用于输入机器学习模型，与现有技术相比，本发明具有避免重要特征丢失、提高文本特征表征能力等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 word2vec 句法 依存 文本 特征 构造 方法 | ||
【主权项】：
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