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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于连续化关系扩散和多粒度文本的微博话题检测方法，包括如下步骤：1构建用户级对话网络；2采用图扩散技术获取连续化关系表示：采用图扩散技术传递节点信息，所得的信息分布代表了从起始节点到其他节点的亲密关系；3多粒度的文本表示与融合：搭建多粒度注意力框架，其中，单词级注意力缓解口语化带来的噪声影响，用户级注意力建模不同用户对话题的影响力，得到层次化文本表示，并与连续化关系表示融合，生成用户节点表示；4基于神经变分推理的话题生成：将用户节点表示作为神经变分推理的输入，根据连续化关系重构损失，以挖掘一致性更佳的话题。
主权项：1.一种基于连续化关系扩散和多粒度文本的微博话题检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建用户级对话网络；2采用图扩散技术传递用户节点信息得到连续化关系表示，连续化关系表示代表了从起始节点到其他节点的关系亲密程度；3搭建多粒度注意力框架，其中，通过单词级注意力缓解口语化带来的噪声影响，再通过用户级注意力建模不同用户对话题的影响力，得到层次化文本表示，并与连续化关系表示融合，生成用户节点表示；4将用户节点表示作为神经变分推理的输入，根据连续化关系表示重构损失，以挖掘一致性更佳的话题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于连续化关系扩散和多粒度文本的微博话题检测方法
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