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[發(fā)明專利]一種融入句法結(jié)構(gòu)信息的主題挖掘方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及系統(tǒng)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202111498143.6 申請日: 2021-12-09
公開(公告)號(hào): CN114491013A 公開(公告)日: 2022-05-13
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 劉洪濤;趙洪慷 申請(專利權(quán))人: 重慶郵電大學(xué)
主分類號(hào): G06F16/35 分類號(hào): G06F16/35;G06F16/31;G06F40/211;G06F40/268;G06F40/289
代理公司: 重慶市恒信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 50102 代理人: 陳棟梁
地址: 400065 重*** 國省代碼: 重慶;50
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 融入 句法 結(jié)構(gòu) 信息 主題 挖掘 方法 存儲(chǔ) 介質(zhì) 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書】:

1.一種融入句法結(jié)構(gòu)信息的主題挖掘方法,其特征在于,包括以下步驟:

獲取社交文本數(shù)據(jù)集,利用依存句法結(jié)構(gòu)對社交文本數(shù)據(jù)集的二元詞匯關(guān)系期望值進(jìn)行計(jì)算;

將二元詞匯關(guān)系的期望值輸入到二元詞匯信息構(gòu)建的主題挖掘模型中,所述主題挖掘模型采用隱含狄利克雷分布DP-BTM模型;對待挖掘文本的詞語進(jìn)行采樣分析,來確定主題詞語分布集合;

給出具體的主題分布結(jié)果和主題下詞語的分布結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融入句法結(jié)構(gòu)信息的主題挖掘方法,其特征在于,所述社交文本數(shù)據(jù)集的二元詞匯關(guān)系信息具體包括:|B|個(gè)二元詞關(guān)系的期望值和L個(gè)詞語;其中上述二元關(guān)系期望值包含兩個(gè)單詞和一個(gè)關(guān)系期望值,期望值由句法結(jié)構(gòu)信息樹包含的二元關(guān)系計(jì)算所得,其詞語是由待挖掘的短文本中出現(xiàn)的單詞構(gòu)成的,句法結(jié)構(gòu)信息樹由依存句法工具分析實(shí)現(xiàn),|B|、L為正整數(shù);當(dāng)?shù)玫酱黝}挖掘的短文本時(shí),計(jì)算其中出現(xiàn)的二元詞匯關(guān)系期望值。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種融入句法結(jié)構(gòu)信息的主題挖掘方法,其特征在于,所述利用依存句法分析工具獲得句子中出現(xiàn)的依存關(guān)系,具體包括:

S11、一個(gè)短文本di中包含多個(gè)句子S,以句子為單位進(jìn)行分割,對句子進(jìn)行分詞操作獲得單詞集合W,為單詞進(jìn)行詞性標(biāo)注,并使用依存算法工具獲得單詞之間存在的句法結(jié)構(gòu)信息;句法結(jié)構(gòu)信息中包含有多個(gè)由中心詞words、從屬詞wordd和關(guān)系r組成的三元組合,篩選剔除掉其中words、wordd均是同一詞的組合;

S12將節(jié)點(diǎn)中在句法結(jié)構(gòu)信息中僅有做為中心詞出現(xiàn)的單詞節(jié)點(diǎn)掛載到Root節(jié)點(diǎn)下,生成句法結(jié)構(gòu)信息樹;

S13統(tǒng)計(jì)句法結(jié)構(gòu)信息樹中出現(xiàn)的二元關(guān)系,分別為:親子關(guān)系,兄弟關(guān)系,叔侄關(guān)系和無特殊關(guān)系;

S14在分別統(tǒng)計(jì)樹中出現(xiàn)的二元關(guān)系之后,以短文本di為單位,將其包含的所有句子sj的句法結(jié)構(gòu)信息樹中統(tǒng)計(jì)的二元關(guān)系進(jìn)行整合統(tǒng)計(jì);

S15計(jì)算二元詞匯b在文檔di中的期望值;

S16重復(fù)S11-S15步驟對所有文檔d中的二元詞匯b關(guān)系進(jìn)行期望值計(jì)算;

S16根據(jù)S16的結(jié)果最后wordi和wordj在短文本數(shù)據(jù)集中D的期望值。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種融入句法結(jié)構(gòu)信息的主題挖掘方法,其特征在于,所述S15計(jì)算二元詞匯b在文檔di中的期望值,具體公式為:

pk為b所涉及的單詞words和worde單詞之間關(guān)系k出現(xiàn)在文檔di下的概率,

其中為步驟S13中敘述的四種二元關(guān)系在文檔di出現(xiàn)次數(shù)的總和,當(dāng)k依次取s,b,u,n時(shí)l依次取3,2,1,0,即親子關(guān)系,兄弟關(guān)系,叔侄關(guān)系和無特殊關(guān)系對應(yīng)的權(quán)重分配為(1+γ)3,(1+γ)2,(1+γ)1,(1+γ)0

其在文檔di下二元詞匯b的關(guān)系期望值為

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1、專利原文基于中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

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