【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及文本主题识别，具体为基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法及系统。
技术介绍
1、在科技文本主题识别与聚类筛选的领域中，传统方法多依赖于基本的文本处理技术，如关键词匹配和基础统计方法。这些方法虽然在处理简单任务时有效，但面对大规模、高维度和多样性的数据时常常显得力不从心。
2、传统方法的主要缺点包括：准确性不足，无法深入理解文本的语义结构，导致主题识别和分类的准确性不足。适应性差，对新领域或多样化的文本数据适应性差，难以应对快速变化的科技文本特点。效率低下，处理大规模数据时，效率低下，难以满足实时或大规模的数据处理需求。
3、因此亟需一种基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法。深入挖掘文本的语义关系，提高主题识别和聚类的准确性。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的传统文本处理和主题识别方法存在准确性不足、适应性差、效率低下，以及如何深入理解文本语义并有效处理大规模数据的优化问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，包括：
4、对数据库中的文本进行收集，基于机器学习分类模型初步筛选科技文本，进行数据预处理；对科技文本利用依存句法分析技术提取sao结构，优化sao提取的规则和方法；将提取的sao结构转化为特征向量，将特征向量输入到lda模型中，训练模型识别文本的潜在
5、作为本专利技术所述的基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法的优选方案，其中：所述初步筛选科技文本包括对文本进行tf-idf计算，选择tf-idf值大于预设阈值的词作为特征，使用所选特征构建文档的特征向量，训练朴素贝叶斯分类模型识别科技文本和非科技文本。
6、作为本专利技术所述的基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法的优选方案，其中：所述tf-idf计算表示为，
7、
8、
9、tfidf(t,d,d)＝tf(t,d)×idf(t,d)
10、其中，t表示词项，d表示文档，d表示文档集合，ft,d表示词项t在文档d中的出现次数，∑t′∈dft′,d表示文档d中所有词项的出现次数之和，|d|表示文档集合中文档的总数，|d∈d:t∈d|表示包含词项t的文档数，tf(t,d)表示词项t在文档d中的相对频率，idf(t,d)表示衡量词项t在文档集合d中的普遍重要性，tfidf(t,d,d)表示词项t在文档d中的tf-idf值。
11、作为本专利技术所述的基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法的优选方案，其中：所述提取sao结构表示为，
12、x＝[x1,x2,…,xn]t
13、
14、
15、
16、其中，x表示所有文档的特征向量构成的特征矩阵，xi表示第i篇文档的特征向量，n表示文档的总数，h(l+1)表示第l+1层的节点特征矩阵，代表依存句法分析中每个词语的特征表示，表示规范化度矩阵，表示邻接矩阵，h(l)表示第l层的节点特征矩阵，初始为x，w(l)表示第l层的权重矩阵，σ表示非线性激活函数，sij表示文档i中第j个sao结构的评分，k表示考虑的sao结构总数，表示指示函数，表示从依存句法分析获得的最终特征表示，y表示输出的标注序列，s表示输入的特征，z(x)表示规范化因子，λk表示特征函数fk的权重，fk表示特征函数。
17、作为本专利技术所述的基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法的优选方案，其中：所述提取sao结构包括从已筛选的科技文本中构建特征矩阵x，采用依存句法分析技术对每个句子进行分析，得到句子中各词语的依存关系，使用深度学习方法优化依存句法分析技术，表示为h(l+1)；根据依存关系标签和词性标签从依存句法树中识别和提取sao结构，利用算法对每个句子的依存句法树进行遍历，识别出所有主体-动作-客体组合，采用统计方法对提取出的sao组合进行频率分析，表示为sij，若sij大于预设阈值，确定高频组合为正确的结构；对提取的sao结构应用语义角色标注技术，采用srl分析主体、动作和客体的语义一致性；对于每个文档，通过crf模型p(y∣s)，为sao结构分配语义角色；使用自然语言处理技术分析提取的sao结构与文档整体的语义一致性，识别文档中的关键概念和上下文信息，利用一致性评分评估语义角色标注的结果与文档主题的匹配度。
18、作为本专利技术所述的基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法的优选方案，其中：所述将提取的sao结构转化为特征向量包括使用预训练的词嵌入模型，将sao结构文本表示转换为词嵌入，获取每个词的向量表示，结合词向量表示整个sao结构，对每个文档，聚合所有sao结构的表示来形成文档的特征向量，将sao结构的频率作为特征向量的加权因子，将每个文档的特征向量作为lda模型的输入，设置lda模型的参数，通过交叉验证优化模型参数，使用所有文档的特征向量训练lda模型，迭代更新模型参数，并监控模型的收敛情况，使用困惑度模型评估指标评估模型质量，并根据指标调整模型参数。
19、作为本专利技术所述的基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法的优选方案，其中：所述进行文本聚类包括分析文档的词汇使用情况，映射到一组主题上，对从lda模型得到的主题分布进行预处理，使用预处理后的主题分布作为特征，对文档进行k-means聚类，相似的文档根据主题分布被分配到相同的类别中，聚类过程中，动态计算和更新每个类别的中心，直至收敛，评估聚类结果的质量，使用轮廓系数评价每个聚类的凝聚度和分离度，根据评估结果，调整聚类算法的参数。
20、本专利技术的另外一个目的是提供基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选系统，其能通过深度语义分析和优化聚类算法，解决了科技文本主题识别的准确性和聚类效率问题。
21、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选系统，包括：数据收集模块、结构提取模块、模型训练模块以及聚类分析模块；所述数据收集模块用于对数据库中的文本进行收集，基于机器学习分类模型初步筛选科技文本，进行数据预处理；所述结构提取模块用于对科技文本利用依存句法分析技术提取sao结构，优化sao提取的规则和方法；所述模型训练模块用于将提取的sao结构转化为特征向量，将特征向量输入到lda模型中，训练模型识别文本的潜在主题，根据训练结果调整模型参数；所述聚类分析模块用于从lda模型中提取文本的主题分布作为特征，将文本的主题分布特征输入到k-means聚类算法中，进行文本聚类。
22、计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于SAO结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于SAO结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，其特征在于：所述初步筛选科技文本包括对文本进行TF-IDF计算，选择TF-IDF值大于预设阈值的词作为特征，使用所选特征构建文档的特征向量，训练朴素贝叶斯分类模型识别科技文本和非科技文本。
3.如权利要求2所述的基于SAO结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，其特征在于：所述TF-IDF计算表示为，
4.如权利要求3所述的基于SAO结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，其特征在于：所述提取SAO结构表示为，
5.如权利要求4所述的基于SAO结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，其特征在于：所述提取SAO结构包括从已筛选的科技文本中构建特征矩阵X，采用依存句法分析技术对每个句子进行分析，得到句子中各词语的依存关系，使用深度学习方法优化依存句法分析技术，表示为H(l+1)；根据依存关系标签和词性标签从依存句法树中识别和提取SAO结构，利用算法对每个句子的依存句法树进行遍历，识别出所有主体-动作-客
6.如权利要求5所述的基于SAO结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，其特征在于：所述将提取的SAO结构转化为特征向量包括使用预训练的词嵌入模型，将SAO结构文本表示转换为词嵌入，获取每个词的向量表示，结合词向量表示整个SAO结构，对每个文档，聚合所有SAO结构的表示来形成文档的特征向量，将SAO结构的频率作为特征向量的加权因子，将每个文档的特征向量作为LDA模型的输入，设置LDA模型的参数，通过交叉验证优化模型参数，使用所有文档的特征向量训练LDA模型，迭代更新模型参数，并监控模型的收敛情况，使用困惑度模型评估指标评估模型质量，并根据指标调整模型参数。
7.如权利要求6所述的基于SAO结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，其特征在于：所述进行文本聚类包括分析文档的词汇使用情况，映射到一组主题上，对从LDA模型得到的主题分布进行预处理，使用预处理后的主题分布作为特征，对文档进行K-means聚类，相似的文档根据主题分布被分配到相同的类别中，聚类过程中，动态计算和更新每个类别的中心，直至收敛，评估聚类结果的质量，使用轮廓系数评价每个聚类的凝聚度和分离度，根据评估结果，调整聚类算法的参数。
8.采用如权利要求1～7任一所述的基于SAO结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法的系统，其特征在于，包括：数据收集模块、结构提取模块、模型训练模块以及聚类分析模块；
9.计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于SAO结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法的步骤。
10.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于SAO结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，其特征在于：所述初步筛选科技文本包括对文本进行tf-idf计算，选择tf-idf值大于预设阈值的词作为特征，使用所选特征构建文档的特征向量，训练朴素贝叶斯分类模型识别科技文本和非科技文本。
3.如权利要求2所述的基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，其特征在于：所述tf-idf计算表示为，
4.如权利要求3所述的基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，其特征在于：所述提取sao结构表示为，
5.如权利要求4所述的基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，其特征在于：所述提取sao结构包括从已筛选的科技文本中构建特征矩阵x，采用依存句法分析技术对每个句子进行分析，得到句子中各词语的依存关系，使用深度学习方法优化依存句法分析技术，表示为h(l+1)；根据依存关系标签和词性标签从依存句法树中识别和提取sao结构，利用算法对每个句子的依存句法树进行遍历，识别出所有主体-动作-客体组合，采用统计方法对提取出的sao组合进行频率分析，表示为sij，若sij大于预设阈值，确定高频组合为正确的结构；对提取的sao结构应用语义角色标注技术，采用srl分析主体、动作和客体的语义一致性；对于每个文档，通过crf模型p(y∣s)，为sao结构分配语义角色；使用自然语言处理技术分析提取的sao结构与文档整体的语义一致性，识别文档中的关键概念和上下文信息，利用一致性评分评估语义角色标注的结果与文档主题的匹配度。
6.如权利要求5所述的基于sao结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：林正平，杨宇亮，石嘉豪，周育忠，胡玉峰，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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