一种基于Gaussian LDA和词嵌入的语义稀疏Web服务发现方法

摘要

本发明公开了一种基于Gaussian LDA和词嵌入的语义稀疏Web服务发现方法，具体涉及服务计算技术领域。该方法具体按如下顺序进行：收集Web服务描述文档，对收集的Web服务描述文档进行预处理，得到Web服务描述文档中的特征词汇，并对Web服务描述文档中的词汇进行预处理，得到一组原型单词的集合；使用词嵌入训练模型Word2Vec训练步骤1中得到的原型单词的集合，得到原型单词的集合中每个单词的连续向量表示；使用Gaussian LDA模型对步骤1中得到的原型单词的集合进行训练，获得每个Web服务层次结构；使用步骤2训练得到的连续向量的集合丰富用户查询，得到扩展以后的用户查询；利用步骤2得到的服务层次结构，使用概率排序方法，得到针对扩展之后用户查询所对应的查询输出。

主权项

一种基于Gaussian LDA和词嵌入的语义稀疏Web服务发现方法，其特征在于，具体按如下顺序进行：步骤1：收集Web服务描述文档，对收集的Web服务描述文档进行预处理，得到Web服务描述文档中的特征词汇，并对Web服务描述文档中的词汇进行预处理，得到一组原型单词的集合；步骤2：使用词嵌入训练模型Word2Vec训练步骤1中得到的原型单词的集合，得到原型单词的集合中每个单词的连续向量表示；使用Gaussian LDA模型对步骤1中得到的原型单词的集合进行训练，获得每个Web服务层次结构；步骤3：使用步骤2训练得到的连续向量的集合丰富用户查询，得到扩展以后的用户查询；利用步骤2得到的服务层次结构，使用概率排序方法，得到针对扩展之后用户查询所对应的查询输出。