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申请/专利权人:杭州今元标矩科技有限公司
摘要:本发明公开了一种人员配置CMS内容特征提取方法、系统及介质,涉及内容特征提取技术领域,通过为每个句子文本生成句子特征向量,使用预训练语言模型提取文本内容数据的上下文特征表示,基于句子特征向量和上下文特征表示,构建句子间的语义关系图谱,收集人员配置领域知识库,对语义关系图谱进行扩充,使用特征融合策略,通过扩充后的语义关系图谱生成融合句子特征向量,对融合句子特征向量进行聚类,获得K个语义聚类簇,从每个语义聚类簇中提取代表该语义聚类簇的关键词;自动融合上下文语义和结构化知识,并提高了领域知识的迁移和泛化能力,为智能内容分析提供了有力支持。
主权项:1.一种人员配置CMS内容特征提取方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:收集人员配置CMS的文本内容数据;步骤二:将文本内容数据进行句子分割,获得句子文本集合,对每个句子文本进行分词,将每个分得的词语进行词向量转换,为每个句子文本生成句子特征向量;步骤三:使用预训练语言模型提取文本内容数据的上下文特征表示,基于句子特征向量和上下文特征表示,构建句子间的语义关系图谱;步骤四:收集人员配置领域知识库,并基于人员配置领域知识,对语义关系图谱进行扩充;步骤五:使用特征融合策略,通过扩充后的语义关系图谱对每个句子文本的句子特征向量和上下文特征表示进行融合,生成融合句子特征向量;步骤六:对融合句子特征向量进行聚类,获得K个语义聚类簇;K为获得的语义聚类簇的数量;步骤七:从每个语义聚类簇中提取代表该语义聚类簇的关键词。
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