本发明适用于文本分析技术领域,提供了一种短文本聚类分析方法、装置和终端设备。该方法包括:获取待聚类的短文本数据集,并对短文本数据集进行预处理得到包括至少三种词性的初始词集;对初始词集进行特征提取得到包括主题特征词集和主题关联词集的特征词集;根据主题特征词集和主题关联词集的相关性确定预设个数的主题特征...
面向舆情分析的短文本频繁模式聚类算法
（1）短文本主题建模的利器 ---Biterm Topic Model 从原理上说，BTM是一个非常适合于短文本的topic m...
摘要 本发明涉及一种面向大规模动态短文本的聚类信息演化分析方法,首先结合自组织聚类算法中的神经元表示方法,以神经元代表文档类;然后将作为类别代表的神经元均匀的分摊到各单片机上,使每个单片机上存在小规模的局部神经元集合;接着以迭代调整思想为基础,对类别划分结果进行局部并行调整;再接着在进行多次局部并行调整后...
一种在线分析网络流中短文本信息聚类的方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种在线分析网络流中短文本信息聚类的方法说明:本发明公开了一种在线分析网络流中短文本信息聚类的方法,该方法用于分析大规模的网络流中短文本信息...专利查询请上爱企查
一种基于词向量语义分析的海量短文本聚类方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于词向量语义分析的海量短文本聚类方法说明:本发明提供一种基于词向量语义分析的海量短文本聚类方法,该方法针对海量短文本提供一种基于词向量语...专利查询请上爱企查
目前有比 Topic Model 更先进的聚类方式么?比如针对短文本的、加入情感分析的? LDA出现到现在已经十五年了,现在是否出现了有比主题模型更好的文本分类/聚类方式么? 或者是在LDA的基础上进行修缮、加入其它的内容使其更为健壮和强大? 关注问题写回答 邀请回答 好问题 13 知乎· 16 个回答 · ...
文本分析工具包, 可以直接运行 “python examples.py” 进行样例测试。 目录 test_data: 测试数据 text_analysis_tools: 功能API examples.py: 使用样例 功能 文本分类 文本聚类 文本相似性 关键词抽取 关键短语抽取 情感分析 文本纠错 文本摘要 主题关键词 ...
简繁转换、拼音、新词发现、文本聚类请参考1.x教程。 量体裁衣,HanLP提供RESTful和native两种API,分别面向轻量级和海量级两种场景。无论何种API何种语言,HanLP接口在语义上保持一致,在代码上坚持开源。如果您在研究中使用了HanLP,请引用我们的EMNLP论文。 轻量级RESTful API 仅数KB,适合敏捷开发、移动APP等场景。简单...