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公开(公告)号：CN106778880B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201611203288.8
申请日：2016-12-23
Applicant: 南开大学
Abstract: 基于多模态深度玻尔兹曼机的微博话题表示及主题发现方法。本发明通过对微博中话题标签进行分析，综合利用话题标签间共现信息及话题标签所在微博的向量空间表达这两种模态进行话题标签的表达建模。通过这两种信息得到的表达同时包含了话题标签本身相似性及所在微博的相似性。对话题标签的共现信息及微博的向量空间表达分别采用不同的深度玻尔兹曼机进行建模，最后将两个模态结果通过多模态的深度玻尔兹曼机进行联合学习，从而得到对联合两种模态的多模态表达。通过对得到的话题标签的多模态表达进行聚类，可将其中相似的话题标签聚到一起，从而提取出相应的微博主题。对于不含话题标签的微博，也可通过本模型生成话题标签，进而进行主题发现。
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公开(公告)号：CN106778880A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611203288.8
申请日：2016-12-23
Applicant: 南开大学
Abstract: 基于多模态深度玻尔兹曼机的微博话题表示及主题发现方法。本发明通过对微博中话题标签进行分析，综合利用话题标签间共现信息及话题标签所在微博的向量空间表达这两种模态进行话题标签的表达建模。通过这两种信息得到的表达同时包含了话题标签本身相似性及所在微博的相似性。对话题标签的共现信息及微博的向量空间表达分别采用不同的深度玻尔兹曼机进行建模，最后将两个模态结果通过多模态的深度玻尔兹曼机进行联合学习，从而得到对联合两种模态的多模态表达。通过对得到的话题标签的多模态表达进行聚类，可将其中相似的话题标签聚到一起，从而提取出相应的微博主题。对于不含话题标签的微博，也可通过本模型生成话题标签，进而进行主题发现。
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