- 专利标题: 一种面向科研立项查重的句向量生成方法及查重方法
-
申请号: CN202210382556.6申请日: 2022-04-12
-
公开(公告)号: CN114943220B公开(公告)日: 2023-01-10
- 发明人: 李翀 , 张金杰 , 张士波 , 何晓涛 , 刘学敏
- 申请人: 中国科学院计算机网络信息中心
- 申请人地址: 北京市海淀区中关村南四街4号
- 专利权人: 中国科学院计算机网络信息中心
- 当前专利权人: 中国科学院计算机网络信息中心
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区中关村南四街4号
- 代理机构: 北京君尚知识产权代理有限公司
- 代理商 司立彬
- 主分类号: G06F40/253
- IPC分类号: G06F40/253 ; G06F40/284 ; G06F40/289 ; G06F40/30 ; G06F16/332
摘要:
本发明公开了一种面向科研立项查重的句向量生成方法及查重方法。本发明句向量生成方法为:1)对于一科研项目申报书的文本进行分词,计算每一分词w的词频及词频权重;2)设置每一分词w的词性权重;3)根据分词w所在句子在所述文本中的位置,确定该句子中分词w的位置权重;4)根据各句子中分词的分词w的词频权重、词性权重和位置权重计算对应句子中分词w的词权重;5)根据分词w的词权重生成文本的句向量矩阵;6)去除句向量矩阵的前m个主成分,对句向量矩阵中的每一句向量进行更新;7)将科研项目申报书的文本输入Doc2Vec模型,生成文本的句向量并将其与步骤6)更新后的句向量加权平均,得到文本中每一句子对应的句向量。
公开/授权文献
- CN114943220A 一种面向科研立项查重的句向量生成方法及查重方法 公开/授权日:2022-08-26