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深圳壹账通智能科技有限公司邹倩霞获国家专利权

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龙图腾网获悉深圳壹账通智能科技有限公司申请的专利基于长文本的聚类方法与系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114969330B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210505457.2,技术领域涉及:G06F16/35;该发明授权基于长文本的聚类方法与系统是由邹倩霞设计研发完成,并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

基于长文本的聚类方法与系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于长文本的聚类方法,包括:获取待处理的长文本数据;分别对所述长文本数据进行分词处理与分字处理,得到多个关键词以及多个关键字;向量化所述多个关键词以及与多个关键字,得到每个关键词对应的目标词向量以及与每个关键字的目标字向量;对得到的多个目标词向量以及多个目标字向量进行拼接,得到拼接向量;对所述拼接向量进行特征选择,得到目标隐层向量;对所述目标隐层向量进行特征提取,得到所述长文本数据的文本向量;基于预设的聚类算法对所述文本向量进行聚类处理,得到所述长文本数据对应的聚类结果。本发明用以解决现有技术中聚类不准确的问题。

本发明授权基于长文本的聚类方法与系统在权利要求书中公布了:1.一种基于长文本的聚类方法,其特征在于,包括: 获取待处理的长文本数据; 分别对所述长文本数据进行分词处理与分字处理,得到多个关键词以及多个关键字; 向量化所述多个关键词以及与多个关键字,得到每个关键词对应的目标词向量以及与每个关键字的目标字向量; 对得到的多个目标词向量以及多个目标字向量进行拼接,得到拼接向量; 在开始时刻按顺序输入所述拼接向量到预设的LSTM模型中,其中,所述LSTM模型用于对所述拼接向量的第一向量进行压缩,并将压缩后得到的第一向量传入下一时刻; 下一时刻所述LSTM模型的循环神经网络接收上一时刻的压缩后的第一向量和所述拼接向量的第二向量,将二者压缩成新的向量传入下一时刻; 在压缩完所述拼接向量中的所有向量后得到每一时刻的隐层向量,将每一时刻的隐层向量进行拼接,得到目标隐层向量; 通过预设的编码器对所述目标隐层向量进行特征编码,得到编码向量;所述预设的编码器基于自注意力层为所述目标隐层向量中的预设信息赋予新的权重; 通过所述预设的解码器中的解码自注意力层基于权重对所述编码向量进行解码; 将解码后的编码向量重新组合,得到文本向量; 基于预设的聚类算法对所述文本向量进行聚类处理,得到所述长文本数据对应的聚类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人深圳壹账通智能科技有限公司,其通讯地址为:518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司);或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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