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一种基于双知识图谱的新闻标题短文本分类方法

Name: 一种基于双知识图谱的新闻标题短文本分类方法
SKU: 2022106430313
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210643031.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-06-08

公开号

CN114996455B

公开日

2025-03-04

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_353

IPC 分类号

G06F16_353 , G06F16_36 , G06F16_334 , G06F40_258 , G06F40_284 , G06F40_30 ,

技术画像

所属领域

知识图谱知识图谱自然语言处理文本分类

应用场景

新闻分类, 信息检索, 舆情分析, 智能推荐, 内容审核

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种基于双知识图谱的新闻标题短文本分类方法，包含：对新闻标题短文本进行预处理，去除特殊字符；通过jieba分词工具提取新闻标题中的关键词，去除停用词；通过CNDBPedia外部知识库提供的API，将关键词链接到外部知识库获取实体集合；通过余弦相似度对实体集合进行消岐，得到候选实体集合；基于全局关键词共现信息，构建领域知识图，解决OOV问题；通过链接到外部知识库获取与实体相关的解释信息，丰富上下文语义信息；使用BERT获取原始新闻标题和实体链接的解释信息的字符级向量表示，并融合这两部分的向量表示，以弥补短文本信息不足的缺点；使用TextCNN来提取多个连续单词之间的N‑grams特征，捕捉深层次的语义信息；最后通过Softmax函数进行分类，得到最终的分类结果。

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

一种基于多示例主动学习的代表性图像选取方法

当前第 / 件

草酸青霉ZJB16086及其合成R-2-(4-羟基苯氧基)丙酸的应用

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议价

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