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[发明专利]计算机文本的特征选择方法-CN201610919741.9有效
发明人：钱进;吕萍 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2016-10-21 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种计算机文本的特征选择方法、分类特征选择方法及系统，计算机文本的特征选择方法包括如下步骤：步骤S1，对计算机文本进行处理，得到文本的三维特征数据集；步骤S2，计算所述文本的三维特征数据集的重构系数矩阵，并且计算信息熵向量；步骤S3，按照所述信息熵向量以及所述重构系数矩阵计算综合度量指标，并且按照所述综合度量指标从小到大的顺序进行特征选择；以及步骤S4，输出经过特征选择获得的文本特征集。本发明的特征选择方法不仅能够降低文本特征空间的维数，以利于提高文本分类的效率，而且通过删除对文本分类冗余和不相关的特征，有利于提高文本分类的分类精度。
计算机文本特征选择方法分类系统

[发明专利]粒子群优化的文本特征选择方法-CN201810315024.4有效
发明人：琚小明;王锋华;钱仲文;毛大鹏;吴翔;邢雅菲;张全;于晓蝶;夏洪涛;成敬周;王政;孙晨;王仲锋;吕旭芬;张旭东;张建松 -专利权人：华东师范大学;国网浙江省电力有限公司;浙江华云信息科技有限公司
申请日： 2018-04-10 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粒子群优化的文本特征选择方法，该方法是为了解决采用空间向量模型表示文本出现文本特征向量高维且稀疏的问题，本发明将局部搜索策略嵌入到粒子群优化算法中选择出不相关和显著的特征子集，通过考虑粒子群的相关信息来指导粒子群算法在搜索过程中选择不同的特征，从而从原始特征中选择出更加有利于分类准确率的特征。本发明能够从庞大文本词集中选择出最有利于文本表示的特征子集，从而能为文本的分类、文本处理打下良好的基础。
文本特征选择粒子群优化特征子集文本粒子群优化算法空间向量模型文本特征向量分类准确率粒子群算法局部搜索搜索过程文本表示文本处理相关信息原始特征粒子群文本词高维稀疏嵌入分类

[发明专利]基于最大间隔准则的网页文本分类系统-CN202110997675.8有效
发明人：张莉;金玲彬;苏畅之;赵雷;王邦军 -专利权人：苏州大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最大间隔准则的网页文本分类系统，其包括：文本预处理模块，用于对原始文本数据进行预处理并提取文本数据；文本表示模块，用于结合文本的向量空间表示，计算特征项权重，对提取的文本数据进行表示；特征项排序模块，用于基于最大间隔准则对特征项进行相关性排序；文本分类模块，用于利用特征选择后的训练集文本构建分类模型，并利用所述分类模型对特征选择后的测试集文本进行分类。本发明基于最大间隔准则的网页文本分类系统在选择较少数量的特征项时，能够选择出更具有判别性的特征词，提高了网页文本分类的性能，具有适用性强，准确度高的优点。
基于最大间隔准则网页文本分类系统

[发明专利]一种改良的文本分类特征选择方法-CN201410795989.X有效
发明人：朱永强;黄筱聪 -专利权人：成都网安科技发展有限公司
申请日： 2014-12-11 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种改良的文本分类特征选择方法，其中，所述一种改良的文本分类特征选择方法包括：获取训练集文本；对获取的训练集文本分词、去除停用词；改良特征选择方法，使用特征词的文本频率对全体词集进行划分，使用信息增益值对低频词集进行特征选择，再通过改进的χ²统计法对高频词集进行特征选择；合并两部分特征词形成最终分类特征词集。采用本发明，可以通过两次特征选择过程，选择出更具类别代表性的特征词，提高分类效率和准确度。
一种改良文本分类特征选择方法

[发明专利]一种基于改进特征选择的电力文本分类方法-CN201910561443.0在审
发明人：邓松;徐雨楠;岳东;朱博宇;吴新新 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：一种基于改进特征选择的电力文本分类方法是一种为了解决电力领域文本分类问题过程中其文本专业性过强，传统文本分类中使用的特征选择方法难以寻找到电力文本关键词或关键词不够准确的机制。它主要由数据分类预处理器、数据特征处理器、数据分类器、数据分类操作核心等部分组成。本专利使用tf‑idf算法进行一次特征选择后得到的关键词，利用word2vec算法找寻与特征选择中选中关键词词意最相近的一些词语，通过再次利用特征选择算法对这些词语进行二次特征选择，如果这些词语达到了设计的阈值，则将它们也作为文本的关键词使用。
特征选择文本分类词语数据分类次特征算法文本特征选择算法数据分类器文本关键词传统文本电力领域数据特征预处理器再次利用处理器选中改进分类

[发明专利]一种文本特征的选择方法及系统-CN201810092376.8在审
发明人：陈宏伟 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2018-01-31 - 公布日： 2018-06-22 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开一种文本特征的选择方法及系统。该方法包括：获取待选择的多个文本特征；初始化鲸鱼算法的参数，所述参数包括：种群规模、对数螺旋形状常数和终止条件；对所述多个文本特征并行采用鲸鱼算法进行选择，获得多个并行的最优解；将所述多个并行的最优解整合，得到所述文本特征的选择结果。采用本发明的方法及系统，实现对文本特征选择的高效求解。这样，文本分类系统的效率问题能够很好的解决。
文本特征并行文本分类系统分布式平台最优解算法对数螺旋形状文本特征选择读写接口读写数据分布存储容量空间文本数据效率问题选择结果终止条件种群规模初始化有效地求解整合缓解引入

[发明专利]一种文本分类方法及计算装置-CN201811158905.6有效
发明人：徐乐乐 -专利权人：武汉斗鱼网络科技有限公司
申请日： 2018-09-30 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种文本分类方法及计算装置，用于解决不同类间样本不均衡的问题以及特征筛选的问题，可以显著提升模型的文本分类效果。本申请实施例方法包括：获取当前场景中N个颜值区的文本信息和M个游戏分区的文本信息，N和M为大于0的整数，N与M的差值的绝对值小于预置阈值；从所述N个颜值区的文本信息和所述M个游戏分区的文本信息中选择A个文本信息；从所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征中选择至少两个特征作为候选特征；根据所述候选特征和特征选择公式，选择信息增益最大的特征对决策树的节点进行分裂，生成随机森林模型。
一种文本分类方法计算装置

[发明专利]封面选择方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202011056555.X在审
发明人：刘刚 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06F16/9538 文献下载
摘要：本申请是关于一种封面选择方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及互联网应用技术领域。所述方法包括：获取目标网络内容的内容文本和至少两张候选封面图像；通过图文匹配模型中的文本特征提取网络对内容文本进行处理获得文本特征；通过图文匹配模型中的图像特征提取网络对至少两张候选封面图像进行处理，获得至少两张候选封面图像的图像特征；基于文本特征以及图像特征获取候选封面图像与内容文本之间的匹配信息；基于匹配信息选择目标网络内容的封面。本方案在选择封面过程中，考虑了图像与网络内容本身之间的匹配度，从而使得选择出的封面能够与网络内容相匹配，进而提高了封面选择的准确性。
封面选择方法模型训练装置设备存储介质

[发明专利]一种基于特征项选择与权重计算的文本分类方法-CN201210516057.8有效
发明人：孙健;梁雪芬;艾丽丽;隆克平;徐杰;王晓丽;张毅;姚洪哲;李乾坤;陈小英;陈旭 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2012-12-05 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征项选择及权重计算的文本分类方法，对分析整理得到的语料训练集，在传统的TF-IDF特征项权重计算基础上，根据CHI卡方统计考虑特征项与不同类别之间的相关度、特征项的信息熵考虑特征项类内的平均分布情况对特征项的权重进行调整再根据特征项类间权重差对特征项进行评估、选择。将训练集文本与待分类文本分别以特征子空间中的特征项表示成向量的形式。计算待分类文本和训练集文本之间的相似度，来确定待分类文本的类别。由于在特征项选择及权重计算过程中，在TF-IDF基础上综合考虑了特征项在类间类内的分布情况，提高了特征项选择的准确度，有效降低特征项维数，从而提高文本分类的效率和精度。
一种基于特征选择权重计算文本分类方法

[发明专利]一种特征选择方法及装置-CN202310068572.2在审
发明人：梁铮;杜渂;石健文;何之栋;侯俊丞;王聚全;杨博;刘琦;鲁神恩;夏禹鹏;杨中文;郑佳;穆青;周倡弘;程铭翰;王衍海;符承鹏;赵福旺;陈浩 -专利权人：迪爱斯信息技术股份有限公司
申请日： 2023-02-06 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F18/2111 文献下载
摘要：本发明公开了一种特征选择方法及装置，方法包括：获取多个输入数据，统计分析各个输入数据中包含的离散型文本特征以及每个离散型文本特征对应的多个数值型特征；将每个离散型文本特征对应的数值型特征划分成若干个数值子区间；根据每个数值型特征所在的数值子区间对应的标签数值，得到每个离散型文本特征对应的文本标签数值和数值标签数值；利用文本标签数值和数值标签数值进行特征选择，并根据特征选择的结果对预测模型进行训练。本发明同时考虑了其中一个是数值型、另一个是离散型的两个相关特征，对这两个相关特征分别重新分箱，根据分箱结果进行特征选择，得到一个更优的特征。
一种特征选择方法装置

[发明专利]文本处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110451337.4在审
发明人：浦东旭 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：本申请提供一种文本处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及文本处理领域。该文本处理方法包括：对输入文本进行特征提取，得到所述输入文本的特征；根据所述输入文本的特征，从预先创建的数据库中，选择n条真实文本；所述数据库中存储有：多条真实文本的特征，以及每条真实文本对应的评论文本的特征；根据所述输入文本的特征和所述n条真实文本对应的评论文本的特征，从所述n条真实文本对应的评论文本中，选择m条评论文本作为目标评论文本；其中，n为大于或等于1的整数，m为大于1的整数。本申请可针对未限定话题的输入文本生成对应的评论文本，并且，可减小生成文本的时间成本。
文本处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于选择性注意力机制的任意形状文本识别方法-CN202010807024.3在审
发明人：王勇;朱军民;曹羽 -专利权人：北京易道博识科技有限公司
申请日： 2020-08-12 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于选择性注意力机制的任意形状文本识别方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：输入原始文本图像，对原始文本图像进行预处理，得到原始文本图像的样本集；通过融入通道Attention模块的Backbone CNN对预处理后的原始图像的特征进行编码并输出基本特征编码特征图；针对基本特征编码特征图分别进行文本图像特征编码和文本区域Mask特征编码，并进行双向特征加权融合；通过选择性注意力机制解码融合特征图；输出识别的文本信息。本发明技术方案创新性地提出选择性注意力机制，将文本图像特征的提取和序列化转录的任务集成在一个神经网络之中，大大提升了任意形状文字识别的精度。
一种基于选择性注意力机制任意形状文本识别方法

[发明专利]机器阅读理解的实现方法、装置、存储介质及电子设备-CN201910783241.0有效
发明人：杨志明 -专利权人：深思考人工智能科技（上海）有限公司
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：具体方案包括：获取问题和针对所述问题的备选答案集，将所述问题的文本与备选答案的文本拼接，得到备选文本；提取备选文本的内部特征，并根据获取的外部属性信息提取备选文本的外部特征，并根据内部特征和外部特征，得到备选文本的备选特征；将备选特征输入预先训练的阅读理解模型中，得到备选答案片段和备选答案片段的初始选择概率；提取备选答案片段的文本特征和语义特征，根据备选答案片段的文本特征、语义特征和初始选择概率进行交互选择，确定目标答案
机器阅读理解实现方法装置存储介质电子设备

[发明专利]文本分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201811258359.3在审
发明人：徐冰;汪伟;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于分类模型的文本分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：从预先设置的文本特征库中选择文本特征组合，从待分类文本中提取于文本特征组合相应的融合特征，根据文本特征组合，从预先设置的分类器库中选择多个预先训练的分类器，根据分类器，得到融合分类器，将融合特征输入融合分类器，得到融合分类器输出的多个预设标签的概率，预设标签对应一个文本类型，根据概率最大的预设标签，确定待分类文本的文本类型。采用本方法能够提高文本分类的准确性。
分类器文本特征文本分类融合预设待分类文本计算机设备存储介质文本类型预先设置标签分类器输出分类模型特征输入概率申请

[发明专利]文本特征选择的方法、装置和系统-CN201610539892.1有效
发明人：车天博 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2016-07-06 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供一种文本特征选择的方法、装置和系统，利用类间词分布和类内词相关性的文本特征选择方法，解决了文本选择时部分错词或与主题无关的词无法过滤的问题。该方法包括：获取分类后的文本数据，对文本数据进行分词以获得词，根据词得到特征，组成特征集合；根据类间词分布差异算法计算特征集合中特征的差异，去除差异不满足差异阈值的特征；根据类内词相关性算法计算词的相关性，并根据相关性小于相关性阈值的词去除相应的特征；输出特征集合。
文本特征选择方法装置系统

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