专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于LDA主题模型的卷烟品牌在线评论分析方法-CN202111054464.7在审
  • 贺晓宇 - 贺晓宇
  • 2021-09-09 - 2021-12-17 - G06F40/289
  • 本发明公开了一种基于LDA主题模型的卷烟品牌在线评论分析方法,包括以下步骤:S1、获取卷烟品牌信息和在线评论数据,得到原始数据集;S2、对原始数据集进行数据预处理,得到初始数据集;S3、根据初始数据集构建情感词典;S4、构建LDA主题模型,通过LDA主题模型从初始数据集中挖掘出主题特征;S5、通过主题特征构建影响因素特征词典;S6、对影响因素特征词典中各个影响因素的评论进行分类提取,得到影响因素特征;采用TF‑IDF算法计算得到各个影响因素的特征权重;S7、根据情感词典、影响因素特征词典、影响因素的特征权重制定评分计算规则,根据评分计算规则计算得到各个卷烟品牌的综合评分。
  • 一种基于lda主题模型卷烟品牌在线评论分析方法
  • [发明专利]构建情感词典的方法及装置-CN201510917819.9有效
  • 郭向前 - 北京新媒传信科技有限公司
  • 2015-12-10 - 2020-02-07 - G06F16/36
  • 本发明公开了一种构建情感词典的方法及装置,属于信息技术领域。该方法包括:获取多个待识别的建模语料;从每个待识别的建模语料中,获取至少一个情感特征;对于任一情感特征,获取对情感特征的至少两个标注结果,至少两个标注结果由发表者及多个接收者标注,每个标注结果对应一个分类情感标签;根据对情感特征的至少两个标注结果,判断情感特征是否满足预设条件;如果情感特征满足预设条件,将情感特征加入到情感词典中。本发明不依赖专业标注人员,基于发表者及多接收者对情感特征进行标注,解决了情感特征标注不全面、不准确的问题,提高了所构建的情感词典的准确性。
  • 构建情感词典方法装置
  • [发明专利]一种产品特征的挖掘与评价方法-CN201610903523.6有效
  • 孙鹏飞;吴国仕;许可 - 北京邮电大学
  • 2016-10-17 - 2020-11-27 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种产品特征的挖掘与评价方法包括:随机抓取多条消费者对于产品的文本评论信息训练感情词典与产品特征;确定目标产品,并从电子商务平台上抓取多条不同消费者对于目标产品的文本评论信息;根据感情词典与产品特征,依次从每条文本评论信息中抽取出产品特征‑感情词语对,并使用产品特征‑感情词语对迭代更新感情词典与产品特征,直到多条文本评论信息均被处理;对所有被抽取出的产品特征‑感情词语对进行统计,获得该产品的产品特征与感情评价本发明能够在中文领域上挖掘与评价产品的特征并进行统计分析,为中文电子商务的综合评价提供数据支持。
  • 一种产品特征挖掘评价方法
  • [发明专利]中文命名实体中特征项的识别方法和系统-CN200710121868.7有效
  • 曹馨宇;曹存根;岳小莉 - 中国科学院计算技术研究所
  • 2007-09-17 - 2008-02-06 - G06F17/27
  • 本发明提供一种中文命名实体中特征项的识别方法,包括:对待识别的命名实体进行分词操作,得到候选命名实体;对候选命名实体进行初步处理,得到第一计算结果;根据候选命名实体和第一计算结果建立词典,根据第一计算结果建立词境词典;所述词典和所述词境词典统称为词典库;参考词典库,对第一计算结果多次做复合处理,每一次复合处理后,根据处理结果扩充词典库,在下一次复合处理时,所参考的词典库为扩充后的词典库;根据多次复合处理后的结果得到所识别的特征项本发明还提供了一种中文命名实体中特征项的识别系统。本发明无需借助上下文,即可实现对中文命名实体中特征项的识别和理解,提高了自然语言理解和信息检索的准确率。
  • 中文命名实体特征识别方法系统
  • [发明专利]学术文献自动分类的方法-CN201010168290.2有效
  • 张振海;罗霄 - 同方知网(北京)技术有限公司
  • 2010-05-11 - 2010-09-01 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种学术文献自动分类的方法,包括输入训练文献于数据库中,所述训练文献包含文献分类号;对训练文献进行一元特征、二元特征的选择及二元词对的生成;读取数据库中的训练文献,并分别计算一元特征、二元特征与文献分类号的概率关系,形成一元分类词典与二元分类词典;读取待标注文献,根据一元二元分类词典及一元特征与二元特征在待标注文献中的权重,计算文献对应的中图分类号,并自动标注;将一元二元分类结果根据置信度大小分为高准确率结果集和低准确率结果集
  • 学术文献自动分类方法
  • [发明专利]一种结合词典与机器学习的评论文本情感分析方法-CN202011283488.5在审
  • 吕妹园;张永健;孙胜娟 - 河北工程大学
  • 2020-11-17 - 2021-02-09 - G06F16/35
  • 本发明公开一种结合词典与机器学习的文本情感分析方法,其包括以下步骤:S1、获取评论文本;S2、将评论文本做数据清洗和去停用词操作;S3、提取特征;S4、将特征转化为词频向量;S5、判断特征是否为情感词,若特征不是情感词则用公式(2)计算特征权重;若特征是情感词则先判断情感词的前后三个词中是否存在程度副词,若不存在程度副词则用公式(4)计算特征权重;若存在程度副词则使用公式(6)计算特征权重;S6、根据获得的特征权重,使用SVM算法进行情感倾向分类。采用本发明的结合词典与机器学习的文本情感分析方法能实现精确地对评论文本进行情感分类。
  • 一种结合词典机器学习评论文本情感分析方法
  • [实用新型]学术文献自动分类系统-CN200920151682.0有效
  • 张振海;罗霄 - 同方知网(北京)技术有限公司
  • 2009-04-22 - 2010-11-24 - G06F17/30
  • 本实用新型提供了一种面向中图法的学术文献自动分类系统,包括基础数据服务器、特征选择器、训练器和分类器,其中,基础数据服务器分别与特征选择器、训练器和分类器相连,用于存储学术文献文本;特征选择器与训练器相连,用于从基础数据服务器读取训练文本,并选择分类所需的特征,得到特征词典;训练器与分类器相连,用于从基础数据服务器读取训练文本,并计算特征选择器得到的特征与分类号的概率关系,从而得到词语-分类号映射词典;并且分类器从基础数据服务器读取待分类文本,利用特征词典以及词语-分类号映射词典计算待测试文本对应的中图分类号。
  • 学术文献自动分类系统

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