中国科学院计算技术研究所高金华获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种基于社交平台元数据的文本主题建模方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115391522B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210921496.0，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种基于社交平台元数据的文本主题建模方法及系统是由高金华;赵鑫;沈华伟;王永庆;庞亮;孟剑;程学旗设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于社交平台元数据的文本主题建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于社交平台元数据的文本主题建模方法和系统，包括基于文本数据的关键词，构建文本数据的词袋表示；基于文本数据的元数据类别，训练对应类别的属性值预测任务，以微调预训练语义提取模型，得到目标语义提取模型，使用目标语义提取模型提取文本数据的文本语义表示；基于文本语义表示构造语义约束目标，以语义约束目标为指导，以词袋表示作为输入和重构目标，训练基于变分自编码器的神经主题模型，得到主题提取模型，并从模型中导出主题‑关键词分布和主题嵌入表示。方法及系统可以对移动应用内广泛存在的短文本消息进行主题建模，提取出主题的关键词并学习得到主题的嵌入表示。
本发明授权一种基于社交平台元数据的文本主题建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于社交平台元数据的文本主题建模方法，其特征在于，包括： 步骤1、从社交平台获取待主题建模的文本数据及该文本数据的元数据； 步骤2、基于该文本数据的关键词，构建该文本数据的词袋表示； 步骤3、基于该元数据的类别，训练对应类别的属性值预测任务，以微调预训练语义提取模型，得到目标语义提取模型，使用该目标语义提取模型提取该文本数据的文本语义表示； 步骤4、基于该文本语义表示构造语义约束目标，以该语义约束目标为指导，以词袋表示作为输入和重构目标，训练基于变分自编码器的神经主题模型，得到主题提取模型，并从模型中导出主题‑关键词分布和主题嵌入表示； 步骤5、将该主题嵌入表示输入该属性值预测任务，得到主题在对应属性上的属性值分布，根据该属性值分布、该主题‑关键词分布和该主题嵌入表示对相同的主题进行合并，并将合并结果作为该文本数据的主题模型。
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