[发明专利]一种文本特征的综合运用方法在审
| 申请号： | 201811571221.9 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109684637A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 段强;李锐;高明;于治楼 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F16/35;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 陈婷婷 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种文本特征的综合运用方法，属于人工智能技术领域，该方法用完全一致的文本预处理方法处理语料库，然后分别训练TFIDF特征工程模型和Word2vec特征工程模型，得到两个不同的向量矩阵表示的同一语料库；然后将得到的两个向量矩阵简单的拼接为一个维度更高的向量矩阵，使用该向量矩阵训练分类任务模型。本发明结合了TFIDF和word2vec各自的优点和特性进行互补，能够更加全面和准确的描述一个词在文档中的显著性和上下文之间的关联性，提升后续训练分类模型的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 向量矩阵 工程模型 文本特征 训练分类 语料库 人工智能技术 文本预处理 准确度 任务模型 关联性 显著性 维度 文档 拼接 | ||
【主权项】：
1.一种文本特征的综合运用方法，其特征在于用完全一致的文本预处理方法处理语料库，然后分别训练TFIDF特征工程模型和Word2vec特征工程模型，得到两个不同的向量矩阵表示的同一语料库；然后将得到的两个向量矩阵简单的拼接为一个维度更高的向量矩阵，使用该向量矩阵训练分类任务模型。
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