技術(shù)編號(hào)：11155601
提示：您尚未登錄，請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ，登陸完成后，請(qǐng)刷新本頁(yè)查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)和文本挖掘技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的短文本聚類方法。背景技術(shù)文本聚類是數(shù)據(jù)挖掘和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中聚類分析算法的一大主題。隨著因特網(wǎng)的高速普及和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)總量越來越龐大，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系也變得越來越復(fù)雜；同時(shí)，又因?yàn)樯缃幻襟w的發(fā)展使得文本數(shù)據(jù)飛速增長(zhǎng)，且通常以短文本的形式出現(xiàn)：比如微博、產(chǎn)品評(píng)論以及地理位置信息等，如何準(zhǔn)確且快速的從規(guī)模龐大的短文本數(shù)據(jù)集中抽取出有價(jià)值的信息成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。通常的做法是使用文本聚類等方法對(duì)短文本信息進(jìn)行有效的組織，但傳統(tǒng)...
注意：該技術(shù)已申請(qǐng)專利，請(qǐng)尊重研發(fā)人員的辛勤研發(fā)付出，在未取得專利權(quán)人授權(quán)前，僅供技術(shù)研究參考不得用于商業(yè)用途。
該專利適合技術(shù)人員進(jìn)行技術(shù)研發(fā)參考以及查看自身技術(shù)是否侵權(quán)，增加技術(shù)思路，做技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備，不適合論文引用。
請(qǐng)注意，此類技術(shù)沒有源代碼，用于學(xué)習(xí)研究技術(shù)思路。