一种基于社区结构的集体预测方法

    公开(公告)号:CN107545508A

    公开(公告)日:2018-01-05

    申请号:CN201610474035.8

    申请日:2016-06-24

    Abstract: 本发明提供了一种基于社区结构的集体预测方法,所述方法包括:步骤1)遍历网络V中的每个节点,利用社区模块度指标生成若干个社区,每个节点归属于其中一个社区;步骤2)利用网络V中已知标签的节点自身的特征向量和社区结构向量训练预测模型;步骤3)计算所有未知标签节点的自身特征向量和社区结构向量,输入预测模型获取所有未知标签节点的标签和概率;反复进行该步骤,直至所有未知标签节点的标签不再发生改变,输出所有未知标签节点的最终标签和概率。本发明的方法能够提高社区结构中节点标签的预测的正确率。

    中文篇章关系的分类方法及装置

    公开(公告)号:CN108959351A

    公开(公告)日:2018-12-07

    申请号:CN201810377825.3

    申请日:2018-04-25

    CPC classification number: G06F17/2785 G06N3/0481

    Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域,具体提供一种中文篇章关系的分类方法及装置。旨在解决传统管道系统方法中错误传递的问题。本发明的中文篇章关系的分类方法包括将中文篇章中的句子进行句对的分布式表示,得到第一句对分布式表示向量;计算记忆单元与第一句对分布式表示向量的相似度和权重,得到第一句对分布式表示向量的记忆信息;将第一句对分布式表示向量与记忆信息进行线性组合生成第二句对分布式表示向量;对第二句对分布式表示向量进行分类,得到中文篇章的关系分类结果。本发明的方法通过深度学习网络得到句子内部的语义和结构抽象特征,可以获得优越性能的篇章分类效果。

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