技术特征：
技术总结
一种多义词词向量消歧方法，属于文本挖掘和机器学习的交叉技术领域，包括(1)文本语料获取以及预处理：采用搜狗新闻文本分类语料，然后进行分词、去停用词的预处理步骤；(2)BTM主题模型建模；(3)词语对应主题的概率计算；(4)向量模型计算词向量和主题向量；(5)多义词词向量构造并对应主题的概率P(z|w)对连接过程中的主题向量进行加权处理,实现对相同词语在不同上下文中的不同意思的区分，得到正确的多义词词向量。本发明有助于将汉语词义消歧扩展到短文本领域；通过利用主题模型和词向量的结合，不需要人力进行数据标注，有助于海量的短文本数据挖掘，更加省时省力；有助于电商网站进行个性化商品推荐。
技术研发人员：谢珺;李思宇;梁凤梅;刘建霞
受保护的技术使用者：太原理工大学
技术研发日：2018.05.25
技术公布日：2018.11.23