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专利基本信息
专利名称 一种融合词向量和主题模型的领域实体消歧方法
专利状态 - 专利号（申请号） CN107861939B
专利申请日期 2017-09-30 专利类型 发明专利
申请公布号 2017109132160 申请公布日 2017-09-30
授权公告号 - 授权公告日 -
发明人 余正涛;马晓军;郭剑毅;陈玮;张志坤
专利权人 昆明理工大学
专利摘要 本发明涉及一种融合词向量和主题模型的领域实体消歧方法,属于自然语言处理和深度学习技术领域。本发明获取待消歧实体的候选实体集合,再获取待消歧实体和候选实体的向量形式,结合上下位关系领域知识库获取待消歧实体的类别指称,进行上下文相似度和类别指称相似度计算,再利用LDA主题模型和Skip‑gram词向量模型对不同主题分类下的文档进行词向量训练,获取多义词不同含义的词向量表示,用K‑Means算法抽取文本的主题领域关键词,进行领域主题关键词相似度计算,最后对三类特征相似度进行融合,把相似度最高的候选实体作为最终的目标实体。本发明优于传统消歧方法,可以很好的满足实际应用的需求。
专利价值评估分析
专利价值评估分析 样例
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