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一种基于改进加权LDA模型的话题发现方法及系统

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摘要

本发明提出了一种基于改进加权LDA模型的话题发现方法及系统，其方法包括：采集特定情况下的多源样本数据集，将多源样本数据集转换为可描述的文档，并进行预处理，得到文本数据；采用TextRank算法来提取文本数据中的关键词，并计算各关键词的权重值；基于各关键词的权重值构建加权LDA模型，并对加权LDA模型进行优化训练，得到用于话题发现的LDA模型；获取新的多源数据，将其转化为测试文本，输入至用于话题发现的LDA模型中得到测试文本的话题。本发明解决了现有技术中话题提取过于片面，不能准确地概括出整个文本核心内容的问题，通过改进的加权LDA模型，能够更有效的抽取其中的隐藏主题，选取出更加合理的话题。

著录项

  • 公开/公告号CN114528376A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉东湖大数据交易中心股份有限公司;

    申请/专利号CN202210144021.5

  • 发明设计人 杜小军;杜乐;杜登斌;

    申请日2022-02-17

  • 分类号G06F16/33;G06F40/279;G06F40/30;G06N7/00;

  • 代理机构武汉红观专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人赵志汝

  • 地址 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区高新大道999号龙山创新园一期F3栋2101室

  • 入库时间 2023-06-19 15:24:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-24

    公开

    发明专利申请公布

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