发明专利已授权

基于词汇链特征扩展和LDA模型的微博短文本分类方法

📄 申请号：CN201810393067.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-04-27

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

G06F16_33

IPC 分类号

G06F16_33 , G06F16_35 , G06F16_36 , G06F40_247 ,

技术画像

所属领域

文本分类文本分类自然语言处理语义特征提取

应用场景

微博短文本分类, 社交媒体分析, 舆情监测, 文本挖掘, 信息检索

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摘要

基于词汇链特征扩展和LDA模型的微博分类方法，针对微博文本长度短、内容少、特征稀疏等问题，提出了词汇链特征扩展方法。在《同义词词林》的基础上生成基础词汇链，再利用基础词汇链去扩展微博文本。词汇链不仅能够涵盖到被《同义词词林》收录的词汇，而且还能涵盖到未被《同义词词林》收录的其他词汇，并且在扩展微博文本的同时还能不断丰富词汇链。针对向量空间模型在微博文本分类中高维数、语义特征不明显的问题，使用LDA主题模型的主题概率分布来表示微博文本，有效地降低了相似度计算的维度，并且融合了一定的语义特征。本方法综合了词汇链特征扩展和LDA模型的各自的优势，提出了微博分类方法。实验结果表明，这个方法有效地提高了微博文本的分类性能。

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GIS的网约车接单和路径规划的方法

当前第 / 件

一种二维柱塞泵的空间凸轮自调心传动机构

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_33)

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