公开(公告)号：CN111104508B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN201911023328.4

申请日：2019-10-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 邱东 ,  江海欢 ,  闫睿腾

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/335 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明请求保护一种基于容错粗糙集的词袋模型文本表示方法，包括：101、计算机获取语料库，并对语料库进行预处理操作；102、计算机确定语料库的基词集合；103、计算机获取每个基词的不确定性函数(容错类)，构建不确定性函数矩阵；104、计算机计算每个基词基于每篇文档的模糊隶属度，构建模糊隶属矩阵；105、计算机基于模糊隶属矩阵，获取每篇文档的上近似和下近似，构建上、下近似矩阵；106、计算机基于两种权重计算方案，构建语料库的文本表示矩阵。本发明主要是通过应用容错粗糙集模型，计算语料库中词语对于每篇文档的模糊隶属度，获得文档的上近似和下近似，构建相应的权重计算方法进行文档表示，切实结合当下的技术发展需求。

公开(公告)号：CN111104508A

公开(公告)日：2020-05-05

申请号：CN201911023328.4

申请日：2019-10-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 邱东 ,  江海欢 ,  闫睿腾

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/335 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明请求保护一种基于容错粗糙集的词袋模型文本表示方法，包括：101、计算机获取语料库，并对语料库进行预处理操作；102、计算机确定语料库的基词集合；103、计算机获取每个基词的不确定性函数(容错类)，构建不确定性函数矩阵；104、计算机计算每个基词基于每篇文档的模糊隶属度，构建模糊隶属矩阵；105、计算机基于模糊隶属矩阵，获取每篇文档的上近似和下近似，构建上、下近似矩阵；106、计算机基于两种权重计算方案，构建语料库的文本表示矩阵。本发明主要是通过应用容错粗糙集模型，计算语料库中词语对于每篇文档的模糊隶属度，获得文档的上近似和下近似，构建相应的权重计算方法进行文档表示，切实结合当下的技术发展需求。

公开(公告)号：CN110705289B

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN201910930568.6

申请日：2019-09-29

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 邱东 ,  闫睿腾

IPC: G06F40/289 ,  G06N3/084 ,  G06N5/048

Abstract: 本发明请求保护一种基于神经网络和模糊推理的中文分词方法、系统及介质，包括：101对语料库进行预处理操作；102训练中文词向量；103建立BP神经网络学习模型，进行初步数据预测；104将预测产生的模糊词组，使用《知网HowNet》得到模糊词之间的关系；105基于模糊词关系表示，采用模糊推理计算是否需要分词；106通过建立BP‑模糊推理‑交叉验证模型，对输入的语句进行分词预测。本发明主要是通过公开语料库，建立机器学习模型，再对模糊词进行模糊推理计算，从而能够对输入的文本语句进行分词预测，切实结合当下的技术发展需求。

公开(公告)号：CN110705289A

公开(公告)日：2020-01-17

申请号：CN201910930568.6

申请日：2019-09-29

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 邱东 ,  闫睿腾

IPC: G06F40/289 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明请求保护一种基于神经网络和模糊推理的中文分词方法、系统及介质，包括：101对语料库进行预处理操作；102训练中文词向量；103建立BP神经网络学习模型，进行初步数据预测；104将预测产生的模糊词组，使用《知网HowNet》得到模糊词之间的关系；105基于模糊词关系表示，采用模糊推理计算是否需要分词；106通过建立BP-模糊推理-交叉验证模型，对输入的语句进行分词预测。本发明主要是通过公开语料库，建立机器学习模型，再对模糊词进行模糊推理计算，从而能够对输入的文本语句进行分词预测，切实结合当下的技术发展需求。