[发明专利]一种支持海量长文本数据分类的分析模型的实现方法有效
申请号: | 201611001399.0 | 申请日: | 2016-11-14 |
公开(公告)号: | CN106708926B | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
发明(设计)人: | 王宇;徐晓燕;周渊;刘庆良;郑彩娟;黄成;周游;王海平;马雪 | 申请(专利权)人: | 北京赛思信安技术股份有限公司;国家计算机网络与信息安全管理中心 |
主分类号: | G06F40/216 | 分类号: | G06F40/216;G06F40/289;G06F16/35 |
代理公司: | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人: | 赵文颖 |
地址: | 100125 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提出一种支持海量长文本数据分类的分析模型的实现方法,属于大数据文本分析技术领域。本发明采用HanLP分词工具中的标准分词并采用改进的CHI算法,一方面有效降低文本分类时每篇文章的词向量空间的维度,降低文本分类计算的时间复杂度,提升算法效率,满足大数据背景下海量长文本分类时的性能需求;同时最大程度低减少由于降低向量空间维度数而造成分类准确性降低。采用TFIDF算法能够有效消除了文本与向量之间的屏障,最后采用朴素贝叶斯分类算法,能够准确的将文本进行较好的训练,实现长文本的准确的分类。本发明能有效地解决在大数据环境下长文本分类的性能指标和准确性指标的矛盾性问题,具有广泛的应用前景。 | ||
搜索关键词: | 一种 支持 海量 文本 数据 分类 分析 模型 实现 方法 | ||
【主权项】:
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