一种长文本到短文本的迁移学习方法技术

技术编号:9198282 阅读:223 留言:0更新日期:2013-09-26 02:28
本发明专利技术涉及一种长文本到短文本的迁移学习方法,其特征在于:步骤1:根据目标领域短文本中提取的标签,通过搜索引擎获得源领域数据,提取源领域的种子特征集;步骤2:根据目标领域短文本的标签集和源领域的种子特征集,构建社交媒体无向图,从无向图中提取包含所有目标领域标签集和种子特征集节点的子图;步骤3:基于拉普拉斯特征映射算法,获得源领域数据新的特征表示;步骤:4:根据源领域数据新的特征表示,对源领域数据进行分类。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种长文本到短文本的迁移学习方法,其特征在于:步骤1:根据目标领域短文本中提取的标签,通过搜索引擎获得源领域数据,提取源领域的种子特征集;步骤2:根据目标领域短文本的标签集和源领域的种子特征集,构建社交媒体无向图,从无向图中提取包含所有目标领域标签集和种子特征集节点的子图;步骤3:基于拉普拉斯特征映射算法,获得源领域数据新的特征表示;步骤:4:根据源领域数据新的特征表示,对源领域数据进行分类。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:初妍陈曼夏琳琳沈洁王勇杨悦张健沛杨静赵芳丹
申请(专利权)人:哈尔滨工程大学
类型:发明
国别省市:

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