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田冠华

作品数：6 被引量：0H指数：0
供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇中文专利

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 4篇文本
  • 4篇哈希
  • 3篇短文
  • 3篇语义
  • 2篇隐式
  • 2篇语料
  • 2篇语义特征
  • 2篇主题模型
  • 2篇主题特征
  • 2篇误差反向传播
  • 2篇向量
  • 2篇局部信息
  • 2篇大规模语料
  • 1篇低维
  • 1篇多粒度
  • 1篇语义关联
  • 1篇特征降维
  • 1篇向量化
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类方法

机构

  • 6篇中国科学院自...

作者

  • 6篇郝红卫
  • 6篇徐博
  • 6篇许家铭
  • 6篇田冠华
  • 6篇王方圆

年份

  • 2篇2018
  • 1篇2017
  • 3篇2015
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
一种基于多粒度主题模型的短文本哈希学习方法
本发明公开了一种基于多粒度主题模型的短文本哈希学习方法，采用外部大规模语料库训练候选主题模型，可依据数据集类型选择最优的多粒度主题特征，并赋予权重，由该方法选择出来的多粒度主题模型有较好的区分度，在构建稀疏短文本间相似语...
郝红卫许家铭徐博田冠华王方圆
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一种基于多粒度主题模型的短文本哈希学习方法
本发明公开了一种基于多粒度主题模型的短文本哈希学习方法，采用外部大规模语料库训练候选主题模型，可依据数据集类型选择最优的多粒度主题特征，并赋予权重，由该方法选择出来的多粒度主题模型有较好的区分度，在构建稀疏短文本间相似语...
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融合隐式语义特征的短文本哈希学习方法
本发明提供的融合隐式语义特征的短文本哈希学习方法，包括：将训练文本通过哈希损失函数进行降维二值化生成低维二值码；从训练文本中获取词特征和位置特征，根据词特征和位置特征通过查表获取对应的词向量和位置向量；将词向量和位置向量...
徐博许家铭郝红卫田冠华王方圆
融合隐式语义特征的短文本哈希学习方法
本发明提供的融合隐式语义特征的短文本哈希学习方法，包括：将训练文本通过哈希损失函数进行降维二值化生成低维二值码；从训练文本中获取词特征和位置特征，根据词特征和位置特征通过查表获取对应的词向量和位置向量；将词向量和位置向量...
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一种基于深度语义特征学习的短文本聚类方法
本发明公开了一种基于深度语义特征学习的短文本聚类方法，包括：通过传统的特征降维在局部信息保存的约束下对原始特征进行降维表示，并对得到的低维实值向量进行二值化，做为卷积神经网络结构的监督信息进行误差反向传播训练模型；采用外...
徐博许家铭郝红卫田冠华王方圆
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一种基于深度语义特征学习的短文本聚类方法
本发明公开了一种基于深度语义特征学习的短文本聚类方法，包括：通过传统的特征降维在局部信息保存的约束下对原始特征进行降维表示，并对得到的低维实值向量进行二值化，做为卷积神经网络结构的监督信息进行误差反向传播训练模型；采用外...
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