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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第十研究所
摘要：本发明公开了一种基于非语义极大化剥离的内隐知识学习方法，包括S1：获取目标文本数据，提取每个样本的语义特征，并通过计算语义相似度对文本数据进行归类；S2：通过空间化位式表征场，对相同归类的文本数据的各属性进行联合表征；S3：根据文本数据的表征结果，以预设的关系词类型表为基准进行映射，得到映射到同一关系词类型下的若干条文本数据，进行非语义剥离得到的富含知识信息的语义群；S4：针对同一关系词类型下的语义群，对保留下来的语义特征进行分段聚合，得到若干条数据中的内隐知识特征。本发明基于承载数据，透过显性知识，自动发掘出数据中所蕴含的内隐知识，实现了载体数据的去粗存精和数据内隐知识的高效学习。
主权项：1.一种基于非语义极大化剥离的内隐知识学习方法，其特征在于，包括：S1：获取目标文本数据，提取每个样本的语义特征，并计算语义相似度，根据语义相似度对文本数据进行归类；S2：构建空间化位式表征场，通过空间化位式表征场，对相同归类的文本数据的各属性进行联合表征；S3：根据文本数据的表征结果，以预设的关系词类型表为基准，将文本数据中的关系词表征结果进行映射，得到映射到同一关系词类型下的若干条文本数据，进行非语义剥离；S4：根据经过非语义剥离后得到的富含知识信息的语义群，针对同一关系词类型下的语义群，对保留下来的语义特征进行分段聚合，得到若干条数据中的内隐知识特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第十研究所 一种基于非语义极大化剥离的内隐知识学习方法
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