基于自扩充表示和相似双向约束的短文本主题发现方法及系统
授权
摘要
本分明提供一种基于自扩充表示和相似双向约束的短文本主题发现方法及系统，该方法的步骤包括：基于TF‑IWF词权重度量方法构建待挖掘主题的词‑文档矩阵；向量化短文本文档并度量两两文档间相似性，得到虚拟长文档集合；利用TF‑IWF词权重度量方法，在虚拟长文档集合上构建虚拟辅助的词‑文档矩阵；合并两个矩阵为混合矩阵；构建词‑词语义相似矩阵、文档‑文档语义相似矩阵，进而构建词‑词语义关系正则项、文档‑文档语义关系正则项；得到TRNMF模型，通过分解损失函数值，获得最优的词‑话题潜在特征矩阵、话题‑文档潜在特征矩阵，发现短文本主题分布情况。
基本信息
专利标题 ：
基于自扩充表示和相似双向约束的短文本主题发现方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN108681557A
申请号 ：
CN201810306013.X
公开（公告）日 ：
2018-10-19
申请日 ：
2018-04-08
授权号 ：
CN108681557B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
姜波李宁卢志刚姜政伟
申请人 ：
中国科学院信息工程研究所
申请人地址 ：
北京市海淀区闵庄路甲89号
代理机构 ：
北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
余长江
优先权 ：
CN201810306013.X
主分类号 ：
G06F17/30
IPC分类号 ：
G06F17/30 G06F17/27
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2018-11-13 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 17/30
申请日 : 20180408
申请日 : 20180408
2018-10-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
