公开(公告)号：CN107220311A

公开(公告)日：2017-09-29

申请号：CN201710332228.4

申请日：2017-05-12

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 罗森林 ,  刘望桐 ,  潘丽敏 ,  毛炎颖 ,  魏超

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/35 ,  G06F16/3334

Abstract: 本发明涉及一种利用局部嵌入话题建模的文本表示方法，属于计算机科学与信息检索技术领域。在该方法中，根据文本在词空间的欧氏距离选取近邻集，构造局部加权正则项，把正则项加入传统的自编码网络进行训练获得模型，进而构造一个显示映射函数，并最终利用编码网络抽取样本外文档的向量表示。本发明引入局部加权正则项，有效地保持文本所在空间的内部固有几何结构。此外，本发明生成了一个观测空间和低维流形之间的显式嵌入映射，提供了一种从样本外文本提取嵌入向量表示的简便方法。

公开(公告)号：CN107220311B

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN201710332228.4

申请日：2017-05-12

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 罗森林 ,  刘望桐 ,  潘丽敏 ,  毛炎颖 ,  魏超

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明涉及一种利用局部嵌入话题建模的文本表示方法，属于计算机科学与信息检索技术领域。在该方法中，根据文本在词空间的欧氏距离选取近邻集，构造局部加权正则项，把正则项加入传统的自编码网络进行训练获得模型，进而构造一个显示映射函数，并最终利用编码网络抽取样本外文档的向量表示。本发明引入局部加权正则项，有效地保持文本所在空间的内部固有几何结构。此外，本发明生成了一个观测空间和低维流形之间的显式嵌入映射，提供了一种从样本外文本提取嵌入向量表示的简便方法。