通过机器学习及上下文词性发现重要名词标签的方法

摘要

本发明属于互联网技术领域，尤其是通过机器学习及上下文词性发现重要名词标签的方法，包括S1：首先通过语料，此语料需要最近的文章，选取最近1年的文章作为语料，列举出一定数据的已经确定的新词，用于学习出此名词最有可能的前后文中的“形容词，连词，动词”等，并整理出几十个已经确定的重要名词（如：华为，小米，中兴等）；S2：通过上一步的操作，已经可以得出一批整理句式了如：“XXX于今年发布了”，“无论XXX是如何做到”，“对于XXX来说”等，同时也可以计算对应不同的句式能得出不同的概率情况。本发明通过极少的人工干预整理成本，通过机器学习便可以发现新词。