一种基于互补语料的短文本观点挖掘方法

    公开(公告)号:CN106227768B

    公开(公告)日:2019-09-03

    申请号:CN201610559782.1

    申请日:2016-07-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于互补语料的短文本观点挖掘方法,是基于属性的观点挖掘;具体为:首先,从某段微博语料中选取训练语料,进行分词处理,词性标注和筛选;根据观点词将训练语料进行属性词的标注;并使用词性标注做为特征训练最大熵模型;然后,针对某个事件的微博语料和新闻语料,构建跨语料的话题模型,并结合最大熵模型,分析该事件所属的话题并提取相应的属性词分布和观点词分布;最后,针对某个具体共享话题的所有观点词或者某个具体独享话题中的所有观点词,利用情感分类器进行极性分析。本发明适用于对舆情事件的属性分析及观点挖掘,具有高效性、鲁棒性和易用性的特点,在观点挖掘、舆情监控等领域具有重要的应用价值。

    一种人物属性抽取训练数据集构建方法

    公开(公告)号:CN109033166B

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN201810636331.2

    申请日:2018-06-20

    Abstract: 本发明公开了一种人物属性抽取训练数据集构建方法。首先,下载HTML页面中的文本数据内容,提取描述人物正文内容和属性信息的信息框数据,并进行编码存储和语句切分;然后,对切分后的语句,选取既包含人物名称、人物属性值内容的语句构建人物属性抽取语料数据集;最后,提取人物属性抽取语料数据集中的所有动词,基于信息熵的方法对所有动词进行排序,提取排名靠前的动词作为属性触发词,把人物属性抽取语料数据集中不包含属性触发词的语句删除掉,剩下的语句就组成了人物属性抽取训练数据集。本发明综合利用的网页数据采集、词性分析、词语信息熵计算等技术自动构建人物属性抽取训练数据集,对提高训练数据集构建的效率具有重要意义。

    基于分层图池化的多视角聚类方法及系统

    公开(公告)号:CN113255720A

    公开(公告)日:2021-08-13

    申请号:CN202110393842.8

    申请日:2021-04-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于分层图池化的多视角聚类方法,包括以下步骤:将待处理数据划分成多视角数据集,然后将多视角数据集按各视角构建对应的图表示,得到对应的视图;采用分层图池化层迭代计算方法提取每个视图的聚类信息,每个视图的聚类信息包括对应该视图的粗化图和分配矩阵,该粗化图包括迭代后的邻接矩阵、特征矩阵、图拉普拉斯矩阵;采用多视角谱聚类融合方法融合所有视图的聚类信息,得到每一类特征向量所对应的类别。具有充分利用待处理数据本身的多视图特征,可以综合包含原各个视图的聚类信息。公开了一种基于分层图池化的多视角聚类系统,包括:图构建模块、聚类信息计算提取模块、多视角融合模块。本发明具有提升聚类效果的有益效果。

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