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本发明提供了基于LDA和Bert的特定类别文本标题二分类方法,包括:步骤1,采集文本标题训练数据样本;步骤2,对训练样本进行分词,去除停用词等文本预处理;步骤3,将分词后的文本标题输入LDA模型进行训练;步骤4,使用LDA模型得到每个文本的关键词;步骤5,使用Bert将样本关键词转换为对应的词向量;步骤6,将每个文本所有的词向量输入到DNN中进行训练,得到模型;步骤6,在应用过程中,对于新的标题文本数据,首先进行分词、去除停用词等预处理操作;步骤7,将分词后的标题文本输入LDA模型,得到关键词;
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112347247 A
(43)申请公布日 2021.02.09
(21)申请号 202011177997.X G06N 3/04 (2006.01)
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