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摘 要:本发明公开了一种基于机器学习的政务文本分类、热点问题挖掘方法及系统,所述分类方法包括:获取多条训练政务文本数据及相应标签,并构建编码字典;基于编码字典得到所述多条训练政务文本数据的向量表示;对标签数据进行编码,得到各标签的向量表示;根据文本数据及相应标签的向量表示,采用机器学习模型训练政务文本分类模型;所述政务文本分类模型用于政务文本分类。本发明通过政务文本构建字典,基于该字典进行文本编码和向量表示,可以提高政务文本分类的准确度。在分类的基础上,对每一类中的问题进行聚类,并且通过相似度计算出来的问题类别数,可以进一步提高政务文本聚类的效果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010658709.6 | 专利名称: | 基于机器学习的政务文本分类、热点问题挖掘方法及系统 |
申请日: | 2020-07-09 | 申请/专利权人 | 山东师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省济南市历下区文化东路88号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/353搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2025-01-10 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112000801B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |