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[00040435]一种基于监督主题模型的文本标签推荐方法

交易价格: 面议

所属行业: 分析仪器

类型: 发明专利

技术成熟度: 正在研发

专利所属地:中国

专利号:CN201710442281.X

交易方式: 完全转让 许可转让 技术入股

联系人: 南京大学

所在地:江苏 南京市

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
如实描述
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技术详细介绍

本发明公开了一种基于监督主题模型的文本标签推荐方法,通过考虑了标签及其相关词频繁出现于对应文本的特点,给出了一个新的监督文本主题模型Sim2Word,从而较好地解决了文本关键词抽取方法预测效率低和文本主题分析方法预测准确率低的问题。本方法分为两个主要步骤,首先基于词向量技术获取已有标签的相关词数据,之后利用标签和相关词训练标签预测模型,最后基于模型预测新文本的标签。在收集于StackOverflow等真实数据集上的实验表明,该方法较传统的文本标签推荐技术具有更高识别准确率。

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