“种子词汇”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果110839个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]知识图谱构建方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910848696.6在审
发明人：董润华;徐国强 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2019-09-09 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：方法包括：根据种子词汇爬取多个待选网页的知识信息；根据跳转链接获取扩充词汇；获取种子词汇在待选网页的词汇标签，构建上位词集；根据上位词集对扩充词汇进行词过滤，根据过滤后的扩充词汇以及种子词汇获取目标词集；根据上位词集、目标词集中的种子词汇、扩充词汇及跳转链接关系构建知识图谱。本申请的知识图谱构建方法通过获取种子词汇数据，基于种子词汇数据进行跳转，拓展得到跳转词汇，同时通过上位词集对跳转词汇进行归类，获得目标词集，而后基于目标词集构建知识图谱，面对专门领域，构建效率高。
种子词汇词汇跳转上位词构建目标词图谱图谱构建过滤网页计算机设备存储介质获取目标链接关系链接获取数据分析知识信息归类申请标签绘制拓展

[发明专利]意见词汇扩充系统及意见词汇扩充方法-CN201811341060.4在审
发明人：萧瑞祥;王雅诗 -专利权人：淡江大学
申请日： 2018-11-12 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种意见词汇扩充系统和一种意见词汇扩充方法，该意见词汇扩充方法包含下列步骤：由多个词汇中计算出代表一目标领域的多个领域代表词汇；根据一词性组合由该多个词汇中抽取出多个候选意见词汇；根据该多个候选意见词汇的相似度将该多个候选意见词汇分为多个群集；以及由该多个领域代表词汇选择出多个正向种子词汇及多个负向种子词汇，并根据该多个正向种子词汇及该多个负向种子词汇计算各个群集的各个候选意见词汇的情感倾向。
词汇种子词汇负向群集正向词汇选择扩充系统目标领域情感倾向相似度词性取出

[发明专利]一种词汇语义褒贬获得方法、系统及装置-CN200710099802.2有效
发明人：路斌;万小军;杨建武;吴於茜;陈晓鸥 -专利权人：北大方正集团有限公司;北京北大方正技术研究院有限公司;北京大学
申请日： 2007-05-30 - 公布日： 2008-12-03 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种词汇语义褒贬获得方法、系统及装置，用以提高确定词汇语义褒贬的准确率。在本发明中，通过搜索引擎查询获得命中待处理词汇的第一文档数、命中所述待处理词汇分别与每个种子词汇的结合的第二文档数集合以及命中所述结合的文档集合中相应的摘要信息；获得每个种子词汇对应的摘要信息中所述待处理词汇与相应种子词汇间符合设定共现关系的文档比例；根据所述查询的总文档数量、所述第一文档数、所述第二文档数集合、命中每个种子词汇的第三文档数集合以及每个种子词汇对应的文档比例获得所述待处理词汇与每个种子词汇的点间互信息；根据各种子词汇的褒贬情况及相应的点间互信息确定所述待处理词汇的语义褒贬
一种词汇语义褒贬获得方法系统装置

[发明专利]文本极性识别方法、装置、设备及可读存储介质-CN201910197367.X有效
发明人：侯皓文 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-03-15 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标文本内容；对目标文本内容进行分词处理，得到n个分词词汇；通过机器学习模型对n个分词词汇的词汇极性值进行识别，机器学习模型中包括极性词汇表，其中包括种子词汇和语料词汇，语料词汇的极性值是根据训练语料以及种子词汇的极性值确定的；根据分词词汇的极性值确定目标文本内容的极性。通过预先标注有极性值的种子词汇确定语料词汇的极性值，避免了由于词汇极性仅能通过人为标注，且极性词汇表中需要大量的参考词汇而导致的消耗大量人力资源以及时间资源的问题，语料词汇的极性值的标注效率较高。
文本极性识别方法装置设备可读存储介质

[发明专利]基于半监督学习的语义分析方法及系统-CN201810054918.2有效
发明人：陈波;孙乐;韩先培 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2018-01-19 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：所述方法包括：利用实体对共现构建原始词汇；对所述原始词汇进行打分，得到种子词汇；计算种子词汇中的词语与实验语料中的词语之间的语义相似度；根据所述种子词汇及词语之间的语义相似度构建新的词典；根据所述新的词典进行语义分析
基于监督学习语义分析方法系统

[发明专利]领域知识图谱的构建方法及装置-CN202011507759.0在审
发明人：侯磊;刘丁枭;张益;李涓子;张鹏;唐杰;许斌 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供一种领域知识图谱的构建方法及装置，所述方法包括：获取目标领域的种子词汇；利用所述目标领域的种子词汇，进行词汇扩展，直至扩展得到的词汇满足预设条件，获得所述目标领域的相关词汇；从现有数据库中提取所述相关词汇对应的原始数据在本发明实施例中，通过利用目标领域的种子词汇进行词汇扩展获得相关词汇，并基于相关词汇获取原始数据，基于原始数据进行知识图谱构建，提供了一套适用于任何领域的知识图谱的构建方法，在知识图谱的构建过程中无需依赖该特定领域的专家知识和行业调研才能实现
领域知识图谱构建方法装置

[发明专利]关键词汇扩展方法及系统、电子设备及存储介质-CN202011444885.6在审
发明人：侯磊;刘丁枭;张益;李涓子;张鹏;唐杰;许斌 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明提供一种关键词汇扩展方法及系统、电子设备及存储介质，包括：S1:基于关键词汇，从数据库中提取出与关键词汇相对应的文本数据；S2:对所述文本数据进行实体链接，得到和关键词汇相关的关联要素；S3:基于所述关键词汇和关联要素，进行相关性筛选，得到筛选后的词汇；S4:判断所述筛选后的词汇是否满足预设条件；若是，执行S5；若否，则将所述筛选后的词汇作为关键词汇，返回所述S1；S5:将筛选后的词汇汇总作为关键词汇的相关词汇列表。本发明只需要使用少量的领域种子词汇或种子文本，通过较少的人力成本、时间能够快速实现领域词汇扩展的任务。
关键词汇扩展方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种量化确定专业领域词汇集最优维度的方法-CN201610122005.0有效
发明人：钱丽萍;汪立东 -专利权人：北京建筑大学;国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2016-03-03 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明公开了一种量化确定专业领域词汇集量优维度的方法。该方法包括：选择少量专业领域种子词汇，以定制接口搜索互联网搜索引擎和专业文献索引网站获取样本文档，利用专家标注的样本文档，生成正、负文档相关的词汇集合；计算词汇的聚合重要性，以其建立正、负词汇特征集合的权序关系；递增特征维度，按序选择该维度数目的正、负词汇，生成合并特征集合；基于合并特征集合计算正、负词汇特征集合之间的距离、相似度和区分指数；以区分指数的变化率确定区分维度，按序从正词汇特征集中选择该维度数目的词汇，生成最优数目的专业领域词汇特征集；以新选择的专业领域词汇作为种子词，重复上述过程进行迭代自举，直至不再获得新的专业领域词汇。
一种量化确定专业领域词汇最优维度方法

[发明专利]跨语言领域知识图谱构建方法及装置-CN202011507796.1在审
发明人：李涓子;刘丁枭;侯磊;张鹏;唐杰;许斌 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供一种跨语言领域知识图谱构建方法及装置，所述方法包括：获取目标领域对应的至少两种语言的种子词汇；利用所述至少两种语言的种子词汇，进行词汇扩展，直至扩展得到的词汇数量满足预设条件，获得所述至少两种语言的扩展词汇；对所述至少两种语言的扩展词汇执行交叉补充操作，获得所述目标领域的相关词汇；从现有数据库中提取所述相关词汇对应的原始数据；对所述原始数据进行知识图谱的构建，生成所述目标领域的知识图谱。
语言领域知识图谱构建方法装置

[发明专利]分类知识获取方法和装置-CN201310219725.5有效
发明人：李戈;金芝;牟力立;邢雪源 -专利权人：北京大学
申请日： 2013-06-04 - 公布日： 2013-09-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种分类知识获取方法和装置，通过获取原始种子术语的第一相关文本，从第一相关文本中获取第一关联词汇，对第一关联词汇进行搜索，获取第二相关文本，根据原始种子术语所属领域，对第二相关文本进行筛选，得到第二相关文本中匹配所述领域的第一子集，判断所述第一子集与所述原始种子术语的领域相关度是否达到预设值，相当于判断获取第二相关文本所用的第一关联词汇的领域相关性，基于判断结果获取原始种子术语的分类知识，从而保证了获取的分类知识的领域相关性，因此
分类知识获取方法装置

[发明专利]一种领域词典的构建方法、装置、设备及存储介质-CN201811133186.2在审
发明人：李坚强;颜果开;傅向华;李赛玲 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-09-27 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：，该方法包括：对选取的通用语料库和领域语料库分别进行词向量模型训练，获得对应的通用词向量空间模型和领域词向量空间模型，计算通用词向量空间模型和领域词向量空间模型中对应的通用词向量和领域词向量与初始领域种子词典中种子词向量的词语语义相似度，根据计算得到的词语语义相似度，选取对应的通用词向量或者领域词向量对初始领域种子词典进行扩展，得到对应的领域词典，通过新词发现算法对领域词典中的未成词词汇进行筛除，以完成领域词典的构建，从而扩大了领域词典的词汇量，且提高了领域词典中领域词汇的准确度，进而提高领域词典的准确率。
词向量通用词构建向量向量空间模型词语语义存储介质空间模型相似度自然语言处理技术领域语料库通用语料库领域词汇模型训练新词发现准确度词汇量种子词准确率算法词汇

[发明专利]一种基于情感轮模型的情感词典快速构建方法-CN201810294977.7在审
发明人：冯冲;王阳 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-04-04 - 公布日： 2018-09-21 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：首先对大规模语料进行规范化处理，使用CBOW模型训练出词向量，获得词语语义空间表示；再使用词向量和少量人工筛选进行情感种子词构建，得到情感种子词集；最后基于情感轮模型完成语义空间到情感空间的映射，构建词汇级情感词典资源本发明通过设计更加准确的四维情感模型，克服了传统二维情感模型将句子倾向性绑定到词汇倾向性上导致评价不准确的缺点；本发明构建词汇级情感词典资源的过程仅需极少的人工干预，因此可以在不同语种上快速构建情感词典；本发明构建的词汇级情感词典资源在情感分析的多个任务中都取得很好的效果。
情感词典构建快速构建词汇情感模型词向量种子词倾向性应用技术领域自然语言处理大规模语料词语语义空间表示模型训练情感分析人工干预人工筛选语义空间再使用绑定二维四维映射句子语种规范化

[发明专利]基于深度学习的领域情感词典构建方法-CN202310284451.1在审
发明人：李诗轩 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供基于深度学习的领域情感词典构建方法，包括数据预处理、词向量模型构建和分类器构建，所述数据预处理利用领域语料及语义知识库确定面向特定领域的通用情感词集合；所述词向量模型构建过程中，利用种子情感词集合与领域语料确定候选情感词汇集合，再将候选情感词汇集合与数据预处理部分得出的领域通用情感词汇集合转换为词向量，作为分类器构建部分的输入，辅助领域情感词典的构建，该方法提出了基于知识融合的情感词典自动构建及可读性标引方法。利用结合多头注意力机制的全连接神经网络实现种子情感词汇的自动分类，分别生成面向上市公司年度报告和面向上市公司网络财经新闻的情感词典，进而实现情感标引。
基于深度学习领域情感词典构建方法

[发明专利]一种获取词汇情感值的方法、装置、存储介质及处理器-CN201811564110.5有效
发明人：赵耕弘;崔朝辉;赵立军;张霞 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种获取词汇情感值的方法、装置、存储介质及处理器，方法包括：获得非种子情感词在不同文本中的情感值，所述非种子情感词在所在文本中的情感值根据所述所在文本的总情感值和所述所在文本的总词数以及所述所在文本种子情感词的个数获得；根据所述非种子情感词在不同文本中的情感值获得所述非种子情感词的情感平均值；将所述情感平均值作为所述非种子情感词的情感值。能够发现和识别文本中不属于情感词库的词汇的情感值，从而使文本情感分析时可用的情感词数量提高，进而提高文本情感分析的准确性。该方法实现了非种子情感词情感值的自动化获取，减轻了语言学家识别情感词和确定情感词对应的情感值的人工负担。
一种获取词汇情感方法装置存储介质处理器

[发明专利]一种交互式抽取可比语料与双语词典的方法及其装置-CN201410830446.7在审
发明人：朱泽德;王绍祺;李淼;张健;陈雷;杨振新;卫林钰;曾新华;郑守国;李华龙 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2014-12-25 - 公布日： 2015-04-29 - 主分类号： G06F17/28 文献下载
摘要：本发明涉及一种交互式抽取可比语料与双语词典的方法及其装置，解决了领域种子双语词典规模不足条件下难以识别可比语料和可比度不同条件下难以提取互译词汇的缺陷。本发明包括：对文档进行词性还原、分词、去停用词，得到预处理后的文档集合以及词汇集合；分别构建源语言文档-目标语言文档、源语言词汇-目标语言词汇、双语词汇对-双语文档对的关系；迭代增强计算双语文档对和双语词汇对的权重；选择权重最大的双语文档对构建可比语料，选择权重最大的双语词汇对构建双语词典。通过不同语言文档相似性促进不同语言词汇相似性的判断，不同语言词汇的相似性增强不同语言文档的相似性，二者交互式迭代增强实现同步抽取可比语料和双语词典。
一种交互式抽取可比语料双语词典方法及其装置

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条