一种融合知识图谱和主题模型的短文本分类方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开一种融合知识图谱和主题模型的短文本分类方法,属于自然语言处理领域,通过对知识图谱和主题模型技术的融合,利用知识图谱获取外部知识,进行特征扩展,在不改变原文本语义的同时,能够有效地扩充短文本的特征内容;使用扩展后的文本数据训练主题模型,挖掘文本之间的语义关联并将其作为扩展特征,缓解同义词现象对文本分类任务带来的不准确性,最终使用支持向量机进行短文本的分类预测。
基本信息
专利标题 :
一种融合知识图谱和主题模型的短文本分类方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114491062A
申请号 :
CN202111646536.7
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2021-12-30
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
刘峰许淞源
申请人 :
中国科学院计算机网络信息中心
申请人地址 :
北京市海淀区中关村南四街4号
代理机构 :
北京君尚知识产权代理有限公司
代理人 :
李文涛
优先权 :
CN202111646536.7
主分类号 :
G06F16/36
IPC分类号 :
G06F16/36 G06F16/35 G06F40/289 G06F40/30 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/36
••语义工具的产生,例如,本体论或词典
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/36
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-05-13 :
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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