[發(fā)明專利]文本特征提取方法、文本分類方法及裝置在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201610044782.8 | 申請(qǐng)日: | 2016-01-22 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN106997339A | 公開(kāi)(公告)日: | 2017-08-01 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 王雄威 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06F17/27 | 分類號(hào): | G06F17/27;G06F17/30 |
| 代理公司: | 北京同達(dá)信恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司11291 | 代理人: | 黃志華 |
| 地址: | 英屬開(kāi)曼群島大開(kāi)曼*** | 國(guó)省代碼: | 暫無(wú)信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 文本 特征 提取 方法 分類 裝置 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本申請(qǐng)涉及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種文本特征提取、文本分類方法及裝置。
背景技術(shù)
隨著微博、社交網(wǎng)站和即時(shí)通訊工具等應(yīng)用的發(fā)展,越來(lái)越多的信息開(kāi)始以短文本的形式呈現(xiàn),并且呈爆炸式增長(zhǎng),尤其是大型電子商務(wù)的服務(wù)中心接收到的咨詢。為了高效地處理海量的短文本信息,通常需要先對(duì)短文本信息進(jìn)行自動(dòng)分類,而后再按照類別對(duì)短文本信息進(jìn)行相應(yīng)的處理,而文本特征提取則是文本分類的重要基礎(chǔ)。
現(xiàn)有的文本特征提取方法大多通過(guò)對(duì)文本使用分詞算法進(jìn)行分詞處理后得到文本特征。常見(jiàn)的分詞算法是基于詞典匹配的算法。詞典是基于詞典的匹配算法所必須的數(shù)據(jù)。
現(xiàn)有技術(shù)中,詞典生成都必須依靠人工篩選和分詞器切分,這就使得當(dāng)面對(duì)新的業(yè)務(wù),微博的評(píng)論或商品的評(píng)論等比較自由的短文本的時(shí)候,由于會(huì)出現(xiàn)未在已有的分詞器使用的詞典中登錄的新詞語(yǔ),因此,分詞器就無(wú)法切分出正確的詞條,分詞效果就不好。若想取得較好的分詞效果,就要不斷的更新或優(yōu)化詞典和優(yōu)化分詞算法,而且不同的業(yè)務(wù)就要更新或優(yōu)化不同的詞典。
例如,針對(duì)下表(1)中所示的客戶問(wèn)題,如果是由比較常規(guī)的分詞器,不知道“支付寶”以及“余額寶”是一個(gè)產(chǎn)品,則將在分詞時(shí),會(huì)把“支付”和“寶”分開(kāi),以及“余額”和“寶”分開(kāi),進(jìn)而把“支付”和“寶”以及“余額”和“寶”作為獨(dú)立的特征去參與分類,此時(shí)表達(dá)的意思就會(huì)有問(wèn)題。此外,針對(duì)新的網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)“萌妹紙”、“冷暖男”;分詞器分出的特征為“萌妹”和“紙”,以及“冷”“暖男”,顯然,分詞后表達(dá)的意思也是錯(cuò)誤的。
表(1)
綜上所述,現(xiàn)有的文本特征提取方法存在過(guò)于依賴已有分詞器,無(wú)法提取未登錄的詞條等文本特征。
發(fā)明內(nèi)容
本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種文本特征提取、文本分類方法及裝置,用以解決方法存在過(guò)于依賴已有分詞器,無(wú)法提取未登錄的詞條等文本特征的問(wèn)題。
一種文本特征提取方法,包括:
確定待提取文本特征的第一文本,以及至少一個(gè)用于提取文本特征的第一滑動(dòng)窗口和相應(yīng)的滑動(dòng)步長(zhǎng);
針對(duì)每一第一滑動(dòng)窗口,從設(shè)定的初始滑動(dòng)位置開(kāi)始,沿著構(gòu)成所述第一文本的字符的排列路徑,以該第一滑動(dòng)窗口相應(yīng)的滑動(dòng)步長(zhǎng)滑動(dòng)該第一滑動(dòng)窗口,并提取滑動(dòng)過(guò)程中該第一滑動(dòng)窗口內(nèi)的字符串,直至滑過(guò)構(gòu)成所述第一文本的各字符;
將提取的字符串作為所述第一文本的文本特征輸出。
一種文本分類方法,包括:
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