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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：一种基于mT5和词频信息熵的多语共同关注主题检测方法，属于社交媒体信息挖掘技术领域。本方法采用多语言词频信息熵的统计方法，充分考虑共同关注的话题在多语言中分布较为平均的特点，实现不同文化所共同关注的主题词提取；使用mBERT进行同义词聚合，在构建词表过程中实现了冗余词汇的识别，降低输出词汇的冗余程度；通过改进BERTopic中主题词提取算法，使用微调后的mT5对单文档进行主题词的提取，由传统的单语言主题检测改进到多语言的模式，在一定程度上避免潜在价值主题词遗漏的问题。本发明适用于社交媒体信息挖掘技术领域，提高共同关注主题的检测识别能力，并提升主题词的输出质量。
主权项：1.一种基于mT5和词频信息熵的多语共同关注主题检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于BERTopic模型构建“文档-主题词”数据集；步骤2：基于FineTune或PrefixTune方式微调mT5，训练mT5主题词提取能力；步骤3：基于词频信息熵和mBERT，构建数据集的主题词表；步骤4：基于微调后的mT5和主题词表，输出预测的多语共同关注主题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于mT5和词频信息熵的多语共同关注主题检测方法
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