公开(公告)号：CN114491062B

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202111646536.7

申请日：2021-12-30

Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心

Inventor： 刘峰 ,  许淞源

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F18/2411

Abstract: 本发明公开一种融合知识图谱和主题模型的短文本分类方法，属于自然语言处理领域，通过对知识图谱和主题模型技术的融合，利用知识图谱获取外部知识，进行特征扩展，在不改变原文本语义的同时，能够有效地扩充短文本的特征内容；使用扩展后的文本数据训练主题模型，挖掘文本之间的语义关联并将其作为扩展特征，缓解同义词现象对文本分类任务带来的不准确性，最终使用支持向量机进行短文本的分类预测。

公开(公告)号：CN114491062A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202111646536.7

申请日：2021-12-30

Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心

Inventor： 刘峰 ,  许淞源

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种融合知识图谱和主题模型的短文本分类方法，属于自然语言处理领域，通过对知识图谱和主题模型技术的融合，利用知识图谱获取外部知识，进行特征扩展，在不改变原文本语义的同时，能够有效地扩充短文本的特征内容；使用扩展后的文本数据训练主题模型，挖掘文本之间的语义关联并将其作为扩展特征，缓解同义词现象对文本分类任务带来的不准确性，最终使用支持向量机进行短文本的分类预测。