基于NLP的画像标签提取方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了基于NLP的画像标签提取方法、系统、设备及介质，属于自然语言处理技术领域，本发明专利技术要解决的技术问题为如何能够为用户自动化地从大量文本数据中提取用户画像信息和标签化数据，进而为用户提供更精确的数据支持和决策依据，采用的技术方案为：数据预处理：对原始文本数据进行清洗、分词和词性标注的预处理操作；特征提取：从预处理后的文本数据中提取特征向量，形成特征矩阵；生成用户画像：基于机器学习算法或深度学习算法，根据特征矩阵生成用户画像信息和标签化数据；展示用户画像：将生成的用户画像信息和标签化数据集以可视化方式呈现。该系统包括数据预处理模块、特征提取模块、用户画像生成模块及用户画像展示模块。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然语言处理，具体地说是一种基于nlp的画像标签提取方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、随着互联网和信息技术的快速发展，海量的文本数据被产生和积累。这些数据中蕴含了大量有关用户的信息和潜在需求，如何有效挖掘和分析这些数据，了解用户的行为偏好、消费习惯、情感态度等特征，成为当前面临的重要挑战。传统的用户画像生成方法主要基于人工分析和统计方法，不仅效率低下，而且准确度难以保证。

2、故如何能够为用户自动化地从大量文本数据中提取用户画像信息和标签化数据，进而为用户提供更精确的数据支持和决策依据是目前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本专利技术的技术任务是提供一种基于nlp的画像标签提取方法、系统、设备及介质，来解决如何能够为用户自动化地从大量文本数据中提取用户画像信息和标签化数据，进而为用户提供更精确的数据支持和决策依据的问题。

2、本专利技术的技术任务是按以下方式实现的，一种基于nlp的画像标签提取方法，该方法具体如下：

3、数据预处理：对原始文本数据进本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于NLP的画像标签提取方法，其特征在于，该方法具体如下：

2.根据权利要求1所述的基于NLP的画像标签提取方法，其特征在于，数据预处理过程中去除无关字符、过滤停用词以及对词性进行标注的操作。

3.根据权利要求1所述的基于NLP的画像标签提取方法，其特征在于，特征提取采用词袋模型、TF-IDF算法以及TextCNN模型的NLP相关模型算法；

4.根据权利要求1所述的基于NLP的画像标签提取方法，其特征在于，生成用户画像时，采用逻辑回归算法对特征向量进行分类，预测用户的属性信息；

5.根据权利要求1-4中任一项所述的基于NLP的画像标...

【技术特征摘要】

1.一种基于nlp的画像标签提取方法，其特征在于，该方法具体如下：

2.根据权利要求1所述的基于nlp的画像标签提取方法，其特征在于，数据预处理过程中去除无关字符、过滤停用词以及对词性进行标注的操作。

3.根据权利要求1所述的基于nlp的画像标签提取方法，其特征在于，特征提取采用词袋模型、tf-idf算法以及textcnn模型的nlp相关模型算法；

4.根据权利要求1所述的基于nlp的画像标签提取方法，其特征在于，生成用户画像时，采用逻辑回归算法对特征向量进行分类，预测用户的属性信息；

5.根据权利要求1-4中任一项所述的基于nlp的画像标签提取方法，其特征在于，用户画像采用表格及图像的可视化呈现方式展示用户的属性信息、行...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴呈良，单震，
申请(专利权)人：浪潮卓数大数据产业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：