发明专利已授权

一种面向服务数据聚类的短文本优化主题模型方法

📄 申请号：CN202110570274.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-05-25

公开号

CN113361270A

公开日

2021-09-07

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F40_284

IPC 分类号

G06F40_284 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理主题模型文本聚类

应用场景

文本挖掘, 舆情分析, 智能客服, 服务推荐, 信息检索

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摘要

一种面向服务数据聚类的短文本优化主题模型方法，首先设计一种以BTM主题模型为基础的词对模型，该模型利用词向量筛选词对信息，改善词对主题模型耗时较长的缺点；同时，通过一种基于主题分布信息的概率采样策略，来寻找训练过程中对当前采样主题关联度高的代表词对，并通过调节词对在采样过程中的权重信息，降低噪声问题带来的干扰；之后，将模型训练的得到的文档主题分布作为服务特征向量，利用一种优化的DPC算法(sDPC)，完成对服务描述文档的聚类操作。本发明提高服务聚类精度，解决服务聚类问题中由服务描述文档带来的稀疏性与噪声问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于ESO的网络化运动控制系统迭代学习高精度轮廓跟踪控制方法

当前第 / 件

基于全分量小波下采样的深度卷积神经网络无线调制信号识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F40_284)

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