基于自编码器的学习型文本哈希方法
授权
摘要
本发明公开一种基于自编码器的学习型文本哈希方法，先利用真实采集的文本数据和/或程序生成的文本数据构建训练数据集；再构建5层的自编码器结构的哈希函数模型，并利用训练数据集对哈希函数模型进行训练；后将待哈希的文本数据输入到步骤3所训练好的哈希函数模型中，得到待哈希的文本数据的哈希值。本发明使用机器学习方法，构建学习型哈希函数模型来实现文本型数据的哈希，与传统哈希方法相比，有较低的哈希冲突率，与此同时，在哈希的运算时间上有较大改进，提高了文本哈希的效率，能够适应于大规模文本数据的哈希处理。
基本信息
专利标题 ：
基于自编码器的学习型文本哈希方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113449849A
申请号 ：
CN202110724953.2
公开（公告）日 ：
2021-09-28
申请日 ：
2021-06-29
授权号 ：
CN113449849B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
林煜明黄正果李优周娅
申请人 ：
桂林电子科技大学
申请人地址 ：
广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号
代理机构 ：
桂林市持衡专利商标事务所有限公司
代理人 ：
陈跃琳
优先权 ：
CN202110724953.2
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06F16/31
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2021-10-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20210629
申请日 : 20210629
2021-09-28 ：
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。
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