基于BERT模型和种子LDA模型的话题检测方法及装置
发明专利本发明公开了一种基于BERT模型和种子LDA模型的话题检测方法及装置，涉及自然语言处理领域，获取原始文本集，对原始文本集进行预处理，得到文本集；构建种子LDA模型，将文本集中的每条文本输入BERT模型，得到每条文本的语义特征向量，通过BERT模型和种子LDA模型对文本集中每条文本的主题进行特征提取，得到每条文本的主题特征向量，将每条文本的语义特征向量和主题特征向量进行特征融合，得到每条文本的融合特征向量；将文本集中所有文本的融合特征向量输入K‑means算法进行聚类，得到若干个话题簇；基于若干个话题簇采用TF‑IDF算法提取出话题，解决LDA模型对短文本的主题提取效果不好，同时忽略词语的上下文信息等问题。
《基于BERT模型和种子LDA模型的话题检测方法及装置》是一发明专利，专利号为 2023107599291，当前法律状态为已下证，由华侨大学提出申请，发明人为李弼程;黄志勇;刘其龙;吴静;皮慧娟;王成;王华珍，申请日期为2023-06-26，公开（公告）日期为2023-10-31，国际专利分类号（IPC）为 G06F16/35(2019.01)I;G06F40/289(2020.01)I;G06N3/045(2023.01)I;G06N3/0499(2023.01)I;G06F40/30(2020.01)I;G06F18/25(2023.01)I;G06F18/23213(2023.01)I;G06F40/216(2020.01)I，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于BERT模型和种子LDA模型的话题检测方法及装置，涉及自然语言处理领域，获取原始文本集，对原始文本集进行预处理，得到文本集；构建种子LDA模型，将文本集中的每条文本输入BERT模型，得到每条文本的语义特征向量，通过BERT模型和种子LDA模型对文本集中每条文本的主题进行特征提取，得到每条文本的主题特征向量，将每条文本的语义特征向量和主题特征向量进行特征融合，得到每条文本的融合特征向量；将文本集中所有文本的融合特征向量输入K‑means算法进行聚类，得到若干个话题簇；基于若干个话题簇采用TF‑IDF算法提取出话题，解决LDA模型对短文本的主题提取效果不好，同时忽略词语的上下文信息等问题。
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