一种基于编码和机器学习的多语种识别方法

    公开(公告)号:CN106528535A

    公开(公告)日:2017-03-22

    申请号:CN201611001398.6

    申请日:2016-11-14

    CPC classification number: G06F17/275

    Abstract: 本发明提供了一种基于编码和机器学习的多语种识别方法,是计算机对自然语言的处理技术。本方法分别通过机器学习单元和编码识别单元对文本进行语种识别,编码识别时还统计各语种的单词量,当机器学习单元的识别结果在编码识别单元的判定区间内,且二者识别的语言一致时,输出单一识别语言,当编码识别单元识别到多种语言时,进行混合语言规则判断,若第二语言在文本中的单词量比例达到设定比例,则判定文本为混合语言。本发明对长文本可先作随机采样再判定,以提高识别效率。本发明能够准确、高效地实现中文简繁体、日、法、英等99种语言的语种识别,同时支持混合语种文本识别,在海量数据分析以及舆情监控中具有广泛的应用前景。

    一种基于GraphX的分布式幂迭代聚类方法和装置

    公开(公告)号:CN107480685B

    公开(公告)日:2021-02-23

    申请号:CN201610402954.4

    申请日:2016-06-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于GraphX的分布式幂迭代聚类方法和装置。该方法包括:获取分布式存储的多个数据;对所述多个数据分别进行数据清洗,得到多个清洗数据;基于所述多个清洗数据中两两之间的相似度,构建亲和矩阵;基于GraphX,利用设置的随机初始向量对所述亲和矩阵进行迭代处理;利用KMeans++算法,对迭代向量进行聚类处理,并根据处理结果得到所述多个清洗数据的聚类结果。本发明有效地解决了基于图的聚类算法可扩展性不强、计算复杂度高的问题。

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