检索结果-内蒙古大学图书馆

移动信息 2025年第1期47卷 225-227页

作者：孙晓龙厦门海洋职业技术学院福建厦门361100

在信息时代,个性化新闻推荐系统已经广泛应用于网络新闻领域,能主动为用户提供感兴趣的新闻信息。标签分类在个性化新闻推荐系统中至关重要,文本标签可以更好地将海量的新闻信息进行组织分类,用户兴趣标签可以更好地挖掘定位用户兴趣,... 详细信息

在信息时代,个性化新闻推荐系统已经广泛应用于网络新闻领域,能主动为用户提供感兴趣的新闻信息。标签分类在个性化新闻推荐系统中至关重要,文本标签可以更好地将海量的新闻信息进行组织分类,用户兴趣标签可以更好地挖掘定位用户兴趣,进而通过标签实现更准确的个性化新闻信息推荐。文中研究和设计了一套面向个性化新闻推荐的文本标签体系,包含频道标签、主题标签和关键词标签,可以从多维度对新闻信息的核心内容进行提取分类,用于个性化的新闻推荐。

关键词：个性化新闻推荐标签分类文本标签

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基于文本标签的个性化推荐算法研究

基于文本标签的个性化推荐算法研究

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作者：王家南郑州大学

学位级别：硕士

随着互联网的迅猛发展以及电子商务的快速流行,海量信息充斥在人们的生活中。信息超载问题也越来越严重。为了解决该问题,推荐系统就此诞生。它通过分析用户的历史行为记录,得出用户的兴趣爱好,进而从海量的信息中筛选出用户可能会感兴... 详细信息

随着互联网的迅猛发展以及电子商务的快速流行,海量信息充斥在人们的生活中。信息超载问题也越来越严重。为了解决该问题,推荐系统就此诞生。它通过分析用户的历史行为记录,得出用户的兴趣爱好,进而从海量的信息中筛选出用户可能会感兴趣的内容。作为推荐系统中最关键的组件,推荐算法近年来受到了广泛的关注和研究。本文针对推荐算法中普遍存在的稀疏性、冷启动等问题,从数据源和推荐算法模型两个方面进行了研究。完成的主要工作有:本文在深入分析现存的协同过滤推荐算法之后,提出将文本标签引入到推荐算法的构建过程中。经典的协同过滤推荐算法通常只使用评分数据训练推荐模型,推荐系统中除了评分数据之外还包含评论、标签等数据。鉴于文本标签和待推荐项目之间的强相关性,在给用户推荐项目时,合理利用这种关系可以增加计算的准确性。本文首先从用户历史行为记录中提取所有的文本标签,构建标签空间;然后根据各项目与这些标签的隶属关系,得到各项目在标签空间中的向量表示;最后借助深度学习方法提取各项目的标签特征,使用所有项目的标签向量作为输入,训练一个单隐藏层的自动编码器神经网络。本文的另一项工作是,深入研究矩阵分解模型和邻域模型的运行原理,提出了一种基于文本标签的矩阵分解推荐算法。邻域模型的工作原理决定了其能更好地捕获局部信息,而矩阵分解模型通过在已知评分集合上建模用户和项目的潜在特征向量,达到更好捕获全局信息的目的。两种模型本质上是互补的,本文用一种适当的集成框架将二者的特性融合起来,依据预先从文本标签中提取的各项目的标签特征,确定目标项目的近邻集合,使用该集合中项目的标签特征扩展评分预测模型中的项目向量。实验结果表明,相较于传统的协同过滤算法,本文算法的推荐结果准确率更高。

关键词：推荐系统文本标签协同过滤矩阵分解自动编码器

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文本标签确定方法、装置、终端及可读存储介质

文本标签确定方法、装置、终端及可读存储介质

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作者：刘刚 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请是关于一种文本标签确定方法、装置、终端及可读存储介质，属于标签挖掘领域。所述方法包括：对目标文本进行分词处理，得到分词集合，所述分词集合中包括所述目标文本分词得到的分词词汇，所述目标文本为待确定标签的文本；根据... 详细信息

标准号: CN112131350A

本申请是关于一种文本标签确定方法、装置、终端及可读存储介质，属于标签挖掘领域。所述方法包括：对目标文本进行分词处理，得到分词集合，所述分词集合中包括所述目标文本分词得到的分词词汇，所述目标文本为待确定标签的文本；根据所述分词词汇的上下文关系，确定所述目标文本的第一候选标签；根据所述分词词汇在所述目标文本中的第一频率参数，和所述分词词汇在文本集合中的第二频率参数，确定所述目标文本的第二候选标签；根据所述第一候选标签和所述第二候选标签确定所述目标文本的标签。本申请解决了标签确定过程中未考虑词汇在上下文语义环境，导致的标签确定的准确度不高的问题，提高了获取标签的准确度。

关键词：目标文本分词标签词汇标签确定频率参数准确度集合可读存储介质上下文关系上下文语义分词处理文本标签文本集合申请文本终端挖掘

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文本标签确定方法、装置、计算机设备和存储介质

文本标签确定方法、装置、计算机设备和存储介质

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作者：李应健 100032 北京市西城区西外大街136号2层1-14-2107

本申请涉及一种文本标签确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过获取源文本的多个分文本，所述分文本包含文本标签；再针对每个分文本，确定所述分文本中各文本标签的概率；然后根据所述分文本中各文本标签的概率获... 详细信息

标准号: CN112989057A

本申请涉及一种文本标签确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过获取源文本的多个分文本，所述分文本包含文本标签；再针对每个分文本，确定所述分文本中各文本标签的概率；然后根据所述分文本中各文本标签的概率获得所述分文本的权重；再根据各个分文本中各文本标签的概率和所述各个分文本的权重确定各文本标签的最终概率；最后根据所述各文本标签的最终概率确定所述源文本的目标文本标签。采用本方法能够使得各分文本的权重更加准确，则根据分文本的权重以及各文本标签的概率确定得到的文本标签的最终概率也更加准确，进而根据各文本标签的最终概率确定源文本的目标文本标签，提高了源文本标签确定的准确率。

关键词：文本标签概率确定源文本权重概率目标文本标签计算机设备标签确定存储介质概率获得权重确定获取源准确率文本申请

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文本标签确定方法及装置

文本标签确定方法及装置

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作者：纪智辉蒋正浩李伟 100020 北京市朝阳区日坛北路17号院2号楼4层4017

本申请提供了一种文本标签确定方法及装置，其中，该方法包括：使用分布式表示模型对文本进行向量化处理，将所述文本转化为维度大于预设维度的文本向量；对所述文本向量进行多层次聚类分析，得到文本聚类结果，并利用词频逆文本频率方... 详细信息

标准号: CN117521638A

本申请提供了一种文本标签确定方法及装置，其中，该方法包括：使用分布式表示模型对文本进行向量化处理，将所述文本转化为维度大于预设维度的文本向量；对所述文本向量进行多层次聚类分析，得到文本聚类结果，并利用词频逆文本频率方法来对所述文本聚类结果进行关键词提取，获取所述文本聚类结果对应的标签候选词；依据预先基于所述文本获得的词与词之间的相似矩阵，确定所述文本聚类结果对应的标签候选词中每两个相似标签候选词的出现次数，并筛选出所述出现次数大于预设次数阈值的至少一对所述标签候选词，生成标签重组词；基于标签重组词来确定所述文本的文本标签。本申请解决了依据词频等进行标签提取、提取出的标签准确度不高的技术问题。

关键词：标签文本聚类候选词文本词频文本标签文本向量维度预设关键词提取标签提取表示模型聚类分析文本转化相似矩阵准确度向量化申请筛选

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文本标签的提取方法、装置、设备和计算机存储介质

文本标签的提取方法、装置、设备和计算机存储介质

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作者：杨浩刘昊肖欣延洪豆 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本公开公开了文本标签的提取方法、装置、设备和计算机存储介质，涉及人工智能技术领域中的自然语言处理和深度学习技术。具体实现方案为：获取文本包含的各词项，所述词项由相邻的N个词语组成，所述N为预设的至少一个正整数；依据各词... 详细信息

标准号: CN112948573B

本公开公开了文本标签的提取方法、装置、设备和计算机存储介质，涉及人工智能技术领域中的自然语言处理和深度学习技术。具体实现方案为：获取文本包含的各词项，所述词项由相邻的N个词语组成，所述N为预设的至少一个正整数；依据各词项在所述文本中的出现顺序建立有向图；在所述有向图中分别确定各词项的中介中心性；依据所述各词项的中介中心性，从所述各词项中筛选出所述文本的标签。本公开能够准确地实现文本标签的提取。

关键词：文本标签文本有向图中心性计算机存储介质人工智能技术自然语言处理顺序建立正整数中介预设词语标签筛选学习

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文本标签的提取方法及装置、存储介质

文本标签的提取方法及装置、存储介质

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作者：毛晶晶陈渊淳刚 100085 北京市海淀区清河朱房路临66号C栋C单元

本公开是关于一种文本标签的提取方法及装置、存储介质。该方法包括：对目标文本进行预处理获得所述目标文本的候选标签集；对所述候选标签集中的候选标签进行特征提取，获得所述候选标签的特征集；其中，所述特征集包括：至少两个描述... 详细信息

标准号: CN111563361A

本公开是关于一种文本标签的提取方法及装置、存储介质。该方法包括：对目标文本进行预处理获得所述目标文本的候选标签集；对所述候选标签集中的候选标签进行特征提取，获得所述候选标签的特征集；其中，所述特征集包括：至少两个描述所述候选标签的特征；基于所述候选标签的所述特征集，确定与所述目标文本相匹配的目标标签。通过本公开实施例，能够提高文本标签的提取精确度。

关键词：标签特征集目标文本文本标签预处理存储介质目标标签特征提取匹配

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文本标签确定方法及装置

文本标签确定方法及装置

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作者：李家东宫礼星周孝青黄英凡赵嘉文李勇包勇军颜伟鹏 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室

本公开提供一种文本标签确定方法及装置；涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：获取待分析文本，并将待分析文本输入标签预测模型，以获得预测标签及对应概率值；在预测标签属于目标标签类别的情况下，使用预先构建的标签字典树对待... 详细信息

标准号: CN115374771A

本公开提供一种文本标签确定方法及装置；涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：获取待分析文本，并将待分析文本输入标签预测模型，以获得预测标签及对应概率值；在预测标签属于目标标签类别的情况下，使用预先构建的标签字典树对待分析文本进行标签搜索匹配，以获得匹配标签；基于预测标签及对应概率值和匹配标签，确定待分析文本的至少一个标签。本公开可以解决相关技术中对文本数据的多标签预测过程中，存在的效率低和预测准确性低的问题。

关键词：标签文本预测匹配标签分析自然语言处理技术标签搜索标签字典目标标签输入标签文本标签文本数据预测模型概率构建匹配

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文本标签的提取方法、装置、设备和计算机存储介质

文本标签的提取方法、装置、设备和计算机存储介质

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作者：杨浩刘昊肖欣延洪豆 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

标准号: CN112948573A

关键词：文本标签文本有向图中心性计算机存储介质人工智能技术自然语言处理顺序建立正整数中介预设词语标签筛选学习

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文本标签预测模型训练方法、文本标签预测方法、装置、设备及介质

文本标签预测模型训练方法、文本标签预测方法、装置、设备及介质

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作者：覃晓元昌安龙珑郑宏春蒋建辉陈龙 530007 广西壮族自治区南宁市大学大岭路98号

本发明公开了文本标签预测模型训练方法、文本标签预测方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，其中，文本标签预测模型训练方法包括如下步骤：S110，获取训练文本集合以及和其相应的真实标签；S120，使用第一Bert模型的文本分... 详细信息

标准号: CN115391525A

本发明公开了文本标签预测模型训练方法、文本标签预测方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，其中，文本标签预测模型训练方法包括如下步骤：S110，获取训练文本集合以及和其相应的真实标签；S120，使用第一Bert模型的文本分词及单词映射模块初始化训练文本集合中的文本，得到训练文本集合中每一个单词的特征表示，并以每一个单词的特征表示为节点构建文本级图；S130，训练预测模型。本发明提供的方法，能够解决现有Text‑Level‑GCN文本分类方法难以提取到含有语义的文本特征，从而分类效果不佳的问题。

关键词：文本标签训练文本单词预测模型训练集合特征表示人工智能技术语义分类效果节点构建文本分词文本分类文本特征映射模块预测模型真实标签初始化文本预测

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