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一种基于词组的概念化主题建模方法

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本发明涉及一种基于词组的概念化主题建模方法，属于自然语言处理中的文本挖掘领域。包括1)挖掘文本语料中的词组；2)从概念知识库获取概念和实体关系；3)设置主题数、Dirichlet分布先验参数及最大迭代次数N；4)随机为每篇文档的每个词组中的词分配概念；5)随机地为每个词组的概念分配相同的主题；6)通过Gibbs采样方法迭代N次，更新概念和主题分配；7)计算文档‑主题分布θ和主题‑概念分布φ的估计值；8)得出每篇文档中不同主题的占比；9)得出每个主题中不同概念的占比，并结合概念知识库对挖掘出的主题进行解释。所述方法使主题模型在挖掘文本语料主题的过程中，深入理解文本的含义，增强了主题挖掘的语义完整性。

著录项

公开/公告号CN111401053B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-12-24

原文格式PDF
申请/专利权人北京理工大学;
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申请/专利号CN202010178856.3
发明设计人黄河燕;唐翼琨;史学文;毛先领;
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申请日2020-03-15
分类号G06F40/284(20200101);G06F40/216(20200101);G06F40/30(20200101);G06F16/35(20190101);
代理机构11639 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人张利萍
地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
入库时间 2022-08-23 12:59:35

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