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一种新型数据资产运营管理软件的设计
1
作者 李龙超 韩欣 贾玲媛 《科技与创新》 2024年第16期162-164,共3页
数据作为当前数据经济时代的核心生产要素已经成为共识,但是对于数据的管理还主要集中在数据汇聚、加工形成数据资源的过程。对于数据资源转变为数据资产,使数据资源潜在价值充分释放还存在着很多技术、经济、模式和制度的挑战。通过一... 数据作为当前数据经济时代的核心生产要素已经成为共识,但是对于数据的管理还主要集中在数据汇聚、加工形成数据资源的过程。对于数据资源转变为数据资产,使数据资源潜在价值充分释放还存在着很多技术、经济、模式和制度的挑战。通过一种新型数据资产运营管理软件的设计,为数据资产的有效管理运营提供了一种途径,也为组织和企业进一步数字化转型提供了可利用的有效工具,从而解决大数据工程建设“最后一公里”的问题。 展开更多
关键词 数据资产 资产运营 数据流通 管理软件
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机器学习模型面向数据内容审核的研究
2
作者 吴新野 《中国科技纵横》 2024年第7期58-60,共3页
用户对互联网数据的需求量越来越大,需要审核的数据越来越多。然而,现实中存在大量虚假、非法、侵权等违规数据,对用户进行审核也变得越来越困难。机器学习算法可以通过训练数据进行预测和判定。当发现模型预测与实际情况不符时,可以及... 用户对互联网数据的需求量越来越大,需要审核的数据越来越多。然而,现实中存在大量虚假、非法、侵权等违规数据,对用户进行审核也变得越来越困难。机器学习算法可以通过训练数据进行预测和判定。当发现模型预测与实际情况不符时,可以及时采取有效措施,纠正模型错误。基于此,重点对机器学习模型面向数据内容审核进行分析和研究。 展开更多
关键词 机器 学习模型 数据 内容审核
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非结构化数据内容提取研究
3
作者 吴新野 《新潮电子》 2023年第12期73-75,共3页
随着互联网的快速发展和大数据时代的到来,非结构化数据的数量不断增长,其中包括文本、图像音频和视频等种形式的数据。这些非结构化数据蕴含大量有价值的信息,但由于其缺乏明确的结构,内容提取变得困难而复杂。因此,本文针对非结构化... 随着互联网的快速发展和大数据时代的到来,非结构化数据的数量不断增长,其中包括文本、图像音频和视频等种形式的数据。这些非结构化数据蕴含大量有价值的信息,但由于其缺乏明确的结构,内容提取变得困难而复杂。因此,本文针对非结构化数据内容提取进行研究,希望对促进大数据的深度挖掘和应用具有重要意义。 展开更多
关键词 非结构化数据 技术方法 提取研究
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意图识别和语义槽填充联合模型在公安搜索系统中的应用 被引量：3
4
作者 闫峥 杨砾 +3 位作者 江强 任艾 张沛然 许青青 《现代计算机》 2021年第23期48-52,共5页
近年来,随着人工智能技术的日益发展,基于自然语言理解的信息查询系统也逐渐成为现实。针对基于关键词搜索的搜索引擎难以精准捕获用户搜索意图的现状,提出了一种基于BERT的意图识别和语义槽填充联合模型,将其应用于搜索系统可以支持用... 近年来,随着人工智能技术的日益发展,基于自然语言理解的信息查询系统也逐渐成为现实。针对基于关键词搜索的搜索引擎难以精准捕获用户搜索意图的现状,提出了一种基于BERT的意图识别和语义槽填充联合模型,将其应用于搜索系统可以支持用户输入非结构化查询语句进行搜索。实验表明该模型能够识别用户的搜索意图从而提高搜索的准确率和速度。 展开更多
关键词 意图识别 槽填充 语义搜索 BERT
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分层文本分类在警情数据中的应用 被引量：2
5
作者 殷小科 王威 +4 位作者 王婕 张沛然 乐汉 林基伟 张海婷 《现代计算机》 2021年第23期86-90,共5页
分层文本分类在现实中应用比较广泛,在数据不理想的情况下,充分利用分层结构信息对提高分类效果有很大的帮助。针对警情数据,为了充分利用其现有的分层结构信息,缓解数据严重不均衡的问题,提出了一种基于BERT的迁移分层文本分类模型,利... 分层文本分类在现实中应用比较广泛,在数据不理想的情况下,充分利用分层结构信息对提高分类效果有很大的帮助。针对警情数据,为了充分利用其现有的分层结构信息,缓解数据严重不均衡的问题,提出了一种基于BERT的迁移分层文本分类模型,利用BERT预训练模型充分提取警情领域相关信息,用于分层文本分类。实验结果表明,利用结构信息和迁移学习对结果都有不同程度的提高,尤其是对数据少的类别。 展开更多
关键词 分层文本分类 BERT 迁移学习
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基于多模型融合的警情要素提取
6
作者 龚艳 汪玉 +4 位作者 梁昌明 黄林钰 乐汉 徐圣婴 王本强 《软件导刊》 2022年第4期98-102,共5页
针对警情数据中日益增长的不同种类要素提取需求,提出一种多模型融合的要素提取方法。对于警情数据中人名、地名、机构名等无明显规律的要素,采用BERT+BiLSTM+CRF模型结合文本上下文信息的方法,抽取包含语义信息的关键要素;对于时间、... 针对警情数据中日益增长的不同种类要素提取需求,提出一种多模型融合的要素提取方法。对于警情数据中人名、地名、机构名等无明显规律的要素,采用BERT+BiLSTM+CRF模型结合文本上下文信息的方法,抽取包含语义信息的关键要素;对于时间、车牌号等具备一定规律的数据,采用模式识别方法抽取符合定义规则的相关要素;然后将上述两种方法融合,形成一体化模型进行要素提取。验证实验结果表明,与传统命名实体识别方法相比,BERT+BiLSTM+CRF模型在测试集上的F1值均提高3%以上,模式识别效果提高1%以上,可满足日常警情的要素提取需求。 展开更多
关键词 警情要素 BERT BiLSTM CRF 命名实体识别 模式识别
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大数据支持下智慧城市建设研究
7
作者 张澄海 《市场周刊·理论版》 2020年第61期95-95,共1页
科学技术的进步推动了大数据技术的发展,进一步方便了人民群众的日常生活。改革开放以来,我国城镇化率持续上升,对经济发展的贡献也在加大。进入新时代,随着人口进一步聚集和资源的紧张,城市发展的阻碍因素越来越大。智慧城市建设是当... 科学技术的进步推动了大数据技术的发展,进一步方便了人民群众的日常生活。改革开放以来,我国城镇化率持续上升,对经济发展的贡献也在加大。进入新时代,随着人口进一步聚集和资源的紧张,城市发展的阻碍因素越来越大。智慧城市建设是当前解决城市运行诸多问题的有效路径之一,城市建设要同新科学新技术紧密结合,在大数据的支持下优化资源配置,提高管理效率,协调生产力布局,共同推进由信息化城市到智慧城市的转变。 展开更多
关键词 大数据技术 智慧城市 城市建设
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