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龙图腾网获悉天翼云科技有限公司申请的专利一种基于自然语言处理的智能交通文本分析方法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：CN115934936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211495631.6，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于自然语言处理的智能交通文本分析方法是由姚凯;范顺国;满昊扬;陈金;侯圣文设计研发完成，并于2022-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自然语言处理的智能交通文本分析方法在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于自然语言处理的智能交通文本分析方法，属于智能交通技术领域，包括如下步骤：文本预处理、自定义命名实体识别、主题分析与聚类和词嵌入与引文分析；其中，目标文本的分词、去停用词以及文本句标记；训练命名实体识别模型并利用该命名实体识别模型对目标文本的摘要和标题进行提前指定信息，以筛选出需要的文章；通过对目标文本的主题进行分析和聚类，按照主题创建新的数据集，并采用连贯性进行模型评估；其中，词嵌入用于从每个主题集群中查找至少一个词作为上下文，使用至少一个词作为要检查的关键词，当设定关键词后，使用关键词来找出每个主题集群中与关键词具有相同上下文的词。

本发明授权一种基于自然语言处理的智能交通文本分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言处理的智能交通文本分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 文本预处理：目标文本的分词、去停用词以及文本句标记；若目标文本为英文，则对该目标文本进行词性还原； 所述分词是将一个文本句按照词汇进行分割；所述去停用词是在分词之后的词汇集合中，去掉高频使用、且不足以表征该文本句的词汇；所述文本句标记是对每一个文本句进行标记，使其具有一个唯一的标识符； 自定义命名实体识别：训练命名实体识别模型并利用该命名实体识别模型对目标文本的摘要和标题进行提前指定信息，以筛选出需要的文章； 主题分析与聚类：通过对目标文本的主题进行分析和聚类，按照主题创建新的数据集，并采用连贯性进行模型评估；其中，所述主题分析与聚类步骤包括自动化寻找最佳的超参数值的步骤，所述自动化寻找最佳的超参数值的步骤采用基于高斯过程回归的贝叶斯超参数优化方法寻找最佳超参数，具体为： 设置初始化的主题数目k=10，从而建立一个一致性的baseline，其一致性score值为0.41；进行超参数调整，确定超参数k,α,β，默认的α和β值为1，k的范围为[2,11]，通过网格搜索或者启发式寻优算法来确定超参数值使得潜在狄利克雷分配模型具备最高的一致性score，得到最佳的超参数值为k=10，α=0.3，β=0.9，此时一致性score值为0.45； 新建另一个baseline，设置初始值为k=10，α=0.3，β=0.9，以建立一个可视化的图形，从而在模型取得最高的一致性score值时，对应的超参数k的具体数值和迭代次数； 潜在狄利克雷分配模型产生phi和θ值； 其中，phi为该主题内的词的分布，θ为一个文本内的主题的分布； 词嵌入与引文分析：其中，词嵌入用于从每个主题集群中查找至少一个词作为上下文，使用至少一个词作为要检查的关键词，当设定关键词后，使用所述关键词来找出每个主题集群中与所述关键词具有相同上下文的词；采用引用数量来判定被其他研究者最常引用的文本。

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