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文本分类集成层次聚类分析的标签自动生成方法

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本发明公开了一种文本分类集成层次聚类分析的标签自动生成方法，包括以下步骤：文本预处理，文本表示，特征降维，选取候选集合，聚类分析：根据所得到的次数最多的候选集合，进行聚类分析，得到聚类簇；排序聚类簇，选择簇代表词得到标签：选取聚类簇中最高的分数作为簇代表词，然后对聚类后的簇进行排序，其对应的聚类代表词串，就是自动生成的标签顺序。本发明通过人工构建了训练语料，以目标类别作为候选集合；再通过聚类分析对候选集合作为关键词，计算相似度，聚类分析，排序聚类簇，选取代表词最后得到用户标签。基于类别和关键词的方法集成可以生成更加准确的标签，对于大规模数据亦或是稀疏性数据、复杂数据处理具有更加显著的效果。

著录项

公开/公告号CN107180075A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-09-19

原文格式PDF
申请/专利权人浙江工商大学;
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申请/专利号CN201710249462.0
发明设计人刘东升;许翀寰;
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申请日2017-04-17
分类号G06F17/30(20060101);
代理机构33221 杭州知通专利代理事务所(普通合伙);
代理人姚宇吉
地址 310000 浙江省杭州市下沙高教园区学正街18号
入库时间 2023-06-19 03:21:52

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2017-10-20

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20170417

实质审查的生效
2017-09-19

公开

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