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公开(公告)号:CN113420112A
公开(公告)日:2021-09-21
申请号:CN202110685518.3
申请日:2021-06-21
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督学习的新闻实体分析方法及装置。方法包括:对待处理的多条新闻数据中的每条新闻数据分别进行分词处理,将分词处理后的每条新闻中包含的多个实体进行标注以得到标注结果;基于所述标注结果构建分布式表示模型,得到所述多个实体的分布式表示信息,所述分布式表示信息标识为实体向量;根据所述多个实体的分布式表示信息,对所述多个实体进行聚类分析以得到聚类结果。本申请将分布式的思想引入新闻实体的处理当中,通过新闻实体所处位置的上下文来得到实体的分布式表示,通过对实体的聚类分析来得到实体的聚类结果。
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公开(公告)号:CN113420112B
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202110685518.3
申请日:2021-06-21
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/334 , G06F40/289 , G06F18/214 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督学习的新闻实体分析方法及装置。方法包括:对待处理的多条新闻数据中的每条新闻数据分别进行分词处理,将分词处理后的每条新闻中包含的多个实体进行标注以得到标注结果;基于所述标注结果构建分布式表示模型,得到所述多个实体的分布式表示信息,所述分布式表示信息标识为实体向量;根据所述多个实体的分布式表示信息,对所述多个实体进行聚类分析以得到聚类结果。本申请将分布式的思想引入新闻实体的处理当中,通过新闻实体所处位置的上下文来得到实体的分布式表示,通过对实体的聚类分析来得到实体的聚类结果。
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