一种实时流处理模式下未知文本的在线增量式聚类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910469100.1
IPC分类号：G06K9/62;G06F17/27
申请日期：
2019-05-31
申请人：
南京工程学院

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种实时流处理模式下未知文本的在线增量式聚类方法
申请号	CN201910469100.1	申请日期	2019-05-31
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-09-06	公开/公告号	CN110210557A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;F;1;7;/;2;7查看分类表>
申请人	南京工程学院	申请人地址	江苏省南京市江宁区科学园弘景大道1号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京工程学院	当前权利人	南京工程学院
发明人	钱夔;田磊;刘义亭
代理机构	南京钟山专利代理有限公司	代理人	戴朝荣

摘要

本发明公开了一种实时流处理模式下未知文本的在线增量式聚类方法，先生成非全集语料库词向量模型，并保持该旧语料库中词的Huffman树不变，对实时流处理的未知文本进行Huffman树构建，在旧语料库词的Huffman树基础上进行Huffman树融合，基于融合的Huffman树增量生成未知文本的词向量模型，并通过已有的词向量模型生成句向量，最后再利用Single‑Pass聚类算法，实现文本的在线增量式聚类。发明可以在语料库不充分或计算资源不足的条件下，仍能够实现对实时流处理模式下的未知文本的在线增量式聚类，能够为互联网环境下某领域话题发现、热点聚焦、情感分析等应用领域提供支撑。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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