[发明专利]一种基于TFIDF与规则引擎的无监督相似文本推荐方法在审
| 申请号： | 202111635603.5 | 申请日： | 2021-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN114328888A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 胡华;龚梁;孙平;黄腾达 | 申请（专利权）人： | 武汉烽火普天信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06F16/33;G06F16/383 |
| 代理公司： | 武汉天领众智专利代理事务所(普通合伙) 42300 | 代理人： | 蕭光佑 |
| 地址： | 430000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 tfidf 规则 引擎 监督 相似 文本 推荐 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于TFIDF与规则引擎的无监督相似文本推荐方法，其特征在于：它包括以下步骤：
步骤1：通过数据预处理模块对原始的企业经营范围文本数据进行处理，得到干净并分好词的文本数据；
步骤2：利用预处理后的文本数据，通过TFIDF并结合规则引擎建立业务标签抽取模型；
步骤3：将步骤2抽取出来的业务标签建立业务标签词典，并利用TFIDF来训练业务相似度模型；
步骤4：遍历所有经营范围，结合步骤3训练的TFIDF模型预测结果与杰卡德距离计算的相似度结果，对最终的相似经营范围进行排序，根据阈值或最大相似样本量来进行取舍。
2.根据权利要求1所述的一种基于TFIDF与规则引擎的无监督相似文本推荐方法，其特征在于：所述步骤2中的规则引擎可自动修正TFIDF模型抽取的业务标签的权重，从而得到更加精准的业务标签。
3.根据权利要求1所述的一种基于TFIDF与规则引擎的无监督相似文本推荐方法，其特征在于：所述步骤2中的TFIDF用于实现文本数据的挖掘。
4.根据权利要求1所述的一种基于TFIDF与规则引擎的无监督相似文本推荐方法，其特征在于：所述步骤3中的TFIDF主要通过信息检索来训练业务相似度模型。
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