申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

申请日：2023-11-22

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117891937A

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F18/232;G06F18/2323;G06F40/284;G06F40/289;G06F40/30

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种文本主题聚类方法，包括以下步骤：步骤一：从多个来源收集待聚类的文本，对待聚类的文本进行文本预处理；步骤二：对Bertopic模型进行建模，生成主题模型，通过主题模型对预处理后的文本进行主题聚类，输出主题聚类结果；步骤三：或者通过Louvain算法对预处理后的文本进行聚类，输出文本主题的聚类结果；通过对文本文档数据进行预处理，去除了大量无意义的分词，且使用了更适合文本主题聚类的Bertopic模型，减少了短文本主题聚类的处理时间，同时通过Louvain算法能够自动地将大量具有相似语义的触发词聚在一起，为事件抽取提供极大便利。

主权项：1.一种文本主题聚类方法，其特征在于，包括：从多个来源收集待聚类的文本，对待聚类的文本进行文本预处理；利用Bertopic模型建模，生成主题模型，通过主题模型对预处理后的文本进行主题聚类，输出主题聚类结果；或者，利用Louvain算法对预处理后的文本进行聚类，输出文本主题的聚类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种文本主题聚类方法、计算设备及存储介质

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