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申请/专利权人：湖南省地质地理信息所(湖南省地质大数据中心)
摘要：本发明涉及地理信息数据处理领域，公开了一种基于fastText的三维单体模型语义分类方法及系统，所述分类方法包括：S1，利用Python爬虫技术获取模型数据文件的原始POI文本数据，并对该文本数据进行筛选、清洗和标准化处理；S2，对经S1处理的文本数据进行中文分词及去停用词处理；S3，对经S2处理后的文本数据进行数字特征提取，使文本特征转化成计算机可以处理的数字特征；S4，通过fastText算法进行多分类模型的构建及优化，将经S3处理的每段完整的数字信息预测分类为对应的类别。本发明实现了单体模型的语义信息自动分类，提高了作业效率，降低了人工成本。
主权项：1.一种基于fastText的三维单体模型语义分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，POI数据获取及处理：利用Python爬虫技术获取模型数据文件的原始POI文本数据，并对该文本数据进行筛选、清洗和标准化处理；步骤S2，对经步骤S1处理的文本数据进行中文分词及去停用词处理；步骤S3，对经步骤S2处理后的文本数据进行数字特征提取，使文本特征转化成计算机可以处理的数字特征；步骤S4，通过fastText算法进行多分类模型的构建及优化，将经步骤S3处理的每段完整的数字信息预测分类为对应的类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南省地质地理信息所(湖南省地质大数据中心) 基于fastText的三维单体模型语义分类方法及系统
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