一种基于主题间最小平均相似度的最优LDA模型自动选择方法

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专利状态

一种基于主题间最小平均相似度的最优LDA模型自动选择方法

有效

专利申请进度

申请

2017-09-12

申请公布

2018-02-02

授权

2018-10-26

预估到期

2037-09-12

专利基础信息

申请号	CN201710815144.6	申请日	2017-09-12
申请公布号	CN107656919A	申请公布日	2018-02-02
授权公布号	CN107656919B	授权公告日	2018-10-26
分类号	G06F17/27;G06F17/30
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	中国软件与技术服务股份有限公司
申请人地址	北京市海淀区学院南路55号(中软大厦)

专利法律状态

2018-10-26

授权

状态信息

授权
2018-03-02

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/27
2018-02-02

公布

状态信息

公开

摘要

本发明公开了一种基于主题间最小平均相似度的最优LDA模型自动选择方法，本方法为：在初始设定区间内改变K值，对于每一K值：将目标文档集合的主题个数初始值设为当前K值，利用LDA模型对该目标文档集合进行训练，得到K个主题‑词的概率分布向量；计算向量之间的平均相似度ACK并将其存储到全局平均相似度数组；从该数组中选取平均相似度最小值作为临时最小平均相似度，在该数组中以当前临时最小平均相似度所在位置为中心，根据该中心确定该目标文档集合的最佳主题个数，对应的LDA模型为该目标文档集合的最优LDA模型。本发明提出的方法在实际应用中更直观、可靠。

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