一种基于张量分解的文本增量降维方法

扫码查看

原文链接

NSTL
万方数据

中文摘要：本发明涉及一种基于张量分解的文本增量降维方法，通过将文本数据划分为多个子集并对每一个子集构建文本特征图簇，将其表示为二阶张量，然后将多个二阶张量加上特征维度组成三阶张量并对此三阶张量进行分解，根据分解后的关系矩阵可以得到降维后的文本特征是由哪些特征词及特征词关系组成，从而实现增量文本降维的目标。与现有技术相比，本发明具有高效降维、简单精确、适用于大量数据等优点。

申请号：

CN201910314107.6

公开号：

CN110209758B

专利类型：

发明专利

申请日：

2019-04-18

公开日：

2021-09-03

IPC分类：

G06F16/31(2019.01)

申请人：

同济大学

发明人：

向阳、丁玲

主申请人地址：

200092 上海市杨浦区四平路1239号

国别省市代码：

中国(CN)