[发明专利]一种基于种子词的半监督LDA模型在审
| 申请号： | 201810261009.6 | 申请日： | 2018-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN110555106A | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 杨育斌;黄冠寰;柯宗贵 | 申请（专利权）人： | 蓝盾信息安全技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510665 广东省广州市广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 概率分布 先验知识 半监督 准确度 人工分类 文本主题 主题抽取 计算量 种子词 反推 聚类 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于种子词的半监督LDA模型，该发明在基础的LDA模型上，加入词到主题的人工分类知识，根据这些先验知识调整从主题抽取词时的概率分布，从而构造了一个半监督的文本主题提取模型；利用先验知识，使已知所属主题的词不在参与到LDA模型过程的分布，不仅降低反推计算概率分布的计算量，还能有利于提升聚类准确度。
2.根据权利要求1所述的一种基于种子词的半监督LDA模型，其特征在于，使用先验知识进行的半监督LDA算法，主要是用区分词是否从属于先验知识的示性函数，来调整Gibbs采样的结果，从而令先验知识的词被聚集到特定的类别中。
3.根据权利要求1所述的一种基于种子词的半监督LDA模型，其特征在于，加入先验知识，提升聚类准确度；实质上减少了需要Gibbs采样的词的数量，加快收敛速度；通过对先验知识的增删查改，实质上有了人工调整模型聚类结果的能力，使模型更有解释能力。
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