恭喜國際商業(yè)機器公司R·K·甘緹獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)恭喜國際商業(yè)機器公司申請的專利使用分層聚類提供罕見主題檢測的方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN114424197B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202080066389.3,技術領域涉及:G06F40/10;該發(fā)明授權使用分層聚類提供罕見主題檢測的方法和系統(tǒng)是由R·K·甘緹;M·斯瑞瓦塔薩;S·斯瑞蘭格姆斯瑞德哈蘭;林沇燮;D·阿格拉瓦爾設計研發(fā)完成,并于2020-09-29向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本使用分層聚類提供罕見主題檢測的方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了:可以從一個或多個數(shù)據(jù)源學習分層主題模型。可使用分層主題模型來迭代地移除所選集群中的一個或多個主導詞。主導詞可以涉及集群的一個或多個主要主題。所學習的分層主題模型可用一個或多個詞、n元組、短語、文本片段或其組合來播種以演化分層主題模型,其中在播種完成時,所移除的域詞被恢復。
本發(fā)明授權使用分層聚類提供罕見主題檢測的方法和系統(tǒng)在權利要求書中公布了:1.一種用于通過處理器使用分層主題建模來提供罕見主題檢測的方法,包括:從一個或多個數(shù)據(jù)源學習分層主題模型;通過在通過多個分層主題建模執(zhí)行的漸進向下鉆取操作期間使用所述分層主題模型來迭代地移除所選集群中的一個或多個主導詞,訓練所述分層主題模型,其中,在所述多個分層主題建模執(zhí)行的每次迭代中,所述漸進向下鉆取操作移除在前一迭代期間識別的所述一個或多個主導詞中的對于所述多個分層主題建模執(zhí)行的下一次執(zhí)行不再有區(qū)別的那些主導詞,并且,其中所述主導詞與所述集群的一個或多個主要主題相關;以及通過用一個或多個詞、n元組、短語、文本片段或其組合來對所學習的分層主題模型播種,進一步訓練所學習的分層主題模型,以演化所述分層主題模型,其中在所述播種完成時,所移除的主導詞被恢復,并且其中,從每次迭代移除并且在完成所述播種時恢復的所述主導詞中的每一個一起用于形成所述一個或多個數(shù)據(jù)源的語料庫內的從所述分層主題模型得到的所述一個或多個主要主題中的每一個的自然語言解釋。
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