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基于异构主题模型和词嵌入模型的文本推荐方法和系统

摘要

本发明提供了一种基于异构主题模型和词嵌入模型的文本推荐方法,包括以下步骤:对文本预处理获得分词结果和保留词列表并提取文本属性的步骤;通过迭代训练确定文本与主题对应关系的主题模型,得到文本特征表示的步骤;构建词嵌入模型,利用保留词训练得到词嵌入矩阵的步骤;基于文本特征表示和词嵌入矩阵计算文本嵌入向量,通过文本嵌入向量的余弦相似度确定推荐文本的步骤。本发明还提供了相关文本推荐系统。本发明提供的基于主题模型和词嵌入模型的相关文本推荐方法和系统的优点在于:兼顾了文本的多维度信息,能够基于上下文信息关联同义词区别多义词,提高了文本推荐的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN110851714A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-02-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽大学;

    申请/专利号CN201911092222.X

  • 发明设计人 赵姝;陈嘉琳;陈洁;段震;张燕平;

    申请日2019-11-07

  • 分类号

  • 代理机构合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张祥

  • 地址 230000 安徽省合肥市蜀山区肥西路3号

  • 入库时间 2023-12-17 06:55:54

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-03-24

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9535 申请日:20191107

    实质审查的生效

  • 2020-02-28

    公开

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