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申请/专利权人：城云科技(中国)有限公司
摘要：本发明提供一种短文本热点主题挖掘与概括方法及装置，其中短文本热点主题挖掘方法包括以下步骤：获取短文本语料集，其中所述短文本语料集包括至少两短文本语料，将每一个短文本语料输入短文本分类器中获得每一个短文本语料对应的事件类别，其中，所述短文本分类器包括词向量模型和支持向量机，所述词向量模型为利用短文本语料训练后获得的用于构建短文本语料中每个词组的词嵌入向量的神经网络模型；提取属于同一事件类别的短文本语料的主题词，获得主题事件，可更加细致化地分析热点主题挖掘任务，有效提高短文本主题聚类的准确性，同时利用提出的热点主题概述算法，更加直观的表述热点事件内容。
主权项：1.一种短文本热点主题挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：获取短文本语料集，其中所述短文本语料集包括至少两短文本语料；对每一个短文本语料构建用户词典以及新词挖掘后进行分词，其中利用命名实体算法挖掘短文本语料的关注词，依据凝聚程度算法计算所述短文本语料中的词组的凝聚度得到粗略词库，依据自由程度算法重新组合筛选词组，得到所述新词，将关注词和新词汇总得到所述用户词典；其中所述凝聚程度算法如下： 其中PMIA,B表示A字和B字组成的词组的凝聚度，PA、PB表示字的出现的概率，PAB表示这两个字组合的出现的概率，β1，β2表示两个字的惩罚系数，如果PAPB，则β1β2；所述自由程度算法如下： 其中表示词组左边的信息熵、表示词组右边的信息熵，标识词组的自由程度；将每一个短文本语料输入短文本分类器中获得每一个短文本语料对应的事件类别，其中，所述短文本分类器包括词向量模型和支持向量机，所述词向量模型为利用短文本语料训练后获得的用于构建短文本语料中每个词组的词嵌入向量的神经网络模型；提取属于同一事件类别的短文本语料的主题词，获得主题事件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 城云科技(中国)有限公司 一种短文本热点主题挖掘与概括方法及装置
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