专利名称：基于细划分MapReduce的文本语义提取方法专利类型：发明专利
发明人：曾嘉，高阳，严建峰，刘晓升，杨璐，刘志强
申请号：CN201410379847.5
申请日：20140804
公开号：CN104156350A
公开日：
20141119
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于细划分MapReduce的文本语义提取方法。所述方法包括：将待处理文本集按照文档维度和单词表维度进行双重划分，每个划分是部分文本的部分内容；申请一定数量的Mapper，使用LDA主题模型SparseLDA算法分别训练文本集的每个划分，得到局部参数，并对不同的参数给予不同的标记，记录其所对应的Reducer；申请一定数量的Reducer，不同种类的Reducer 融合不同标记的局部参数，得到全局参数，输出到文件；重复此Mapper和Reducer过程直到达到收敛条件，得到最终训练模型，用于新文本的语义解释与表达。
申请人：苏州大学
地址：215000 江苏省苏州市相城区济学路8号
国籍：CN
代理机构：苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：杨明
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逗号分割字符串转数组

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