恭喜国际商业机器公司R·K·甘缇获国家专利权
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龙图腾网恭喜国际商业机器公司申请的专利使用分层聚类提供罕见主题检测的方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114424197B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080066389.3，技术领域涉及：G06F40/10；该发明授权使用分层聚类提供罕见主题检测的方法和系统是由R·K·甘缇;M·斯瑞瓦塔萨;S·斯瑞兰格姆斯瑞德哈兰;林沇燮;D·阿格拉瓦尔设计研发完成，并于2020-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本使用分层聚类提供罕见主题检测的方法和系统在说明书摘要公布了：可以从一个或多个数据源学习分层主题模型。可使用分层主题模型来迭代地移除所选集群中的一个或多个主导词。主导词可以涉及集群的一个或多个主要主题。所学习的分层主题模型可用一个或多个词、n元组、短语、文本片段或其组合来播种以演化分层主题模型，其中在播种完成时，所移除的域词被恢复。
本发明授权使用分层聚类提供罕见主题检测的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于通过处理器使用分层主题建模来提供罕见主题检测的方法，包括：从一个或多个数据源学习分层主题模型；通过在通过多个分层主题建模执行的渐进向下钻取操作期间使用所述分层主题模型来迭代地移除所选集群中的一个或多个主导词，训练所述分层主题模型，其中，在所述多个分层主题建模执行的每次迭代中，所述渐进向下钻取操作移除在前一迭代期间识别的所述一个或多个主导词中的对于所述多个分层主题建模执行的下一次执行不再有区别的那些主导词，并且，其中所述主导词与所述集群的一个或多个主要主题相关；以及通过用一个或多个词、n元组、短语、文本片段或其组合来对所学习的分层主题模型播种，进一步训练所学习的分层主题模型，以演化所述分层主题模型，其中在所述播种完成时，所移除的主导词被恢复，并且其中，从每次迭代移除并且在完成所述播种时恢复的所述主导词中的每一个一起用于形成所述一个或多个数据源的语料库内的从所述分层主题模型得到的所述一个或多个主要主题中的每一个的自然语言解释。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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