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申请/专利权人：广东烟草梅州市有限公司
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及基于深度学习的档案数据协同分析方法，包括通过按照属性或特征对数据进行划分，形成各个学习区域；通过对每个学习子区域的数据进行特征提取，为后续数据处理和分析提供基础信息；通过将获取的文本、图像和视频数据的特征向量进行汇总和整合，形成综合特征向量；通过第一深度学习集合和第二深度学习集合进行协同分析，得到协同分析偏离量，并对其进行进一步的处理和分析，以获得更深层次的洞察和理解，提供更全面、更准确的分析结果和决策支持。本发明用于解决现有方案中没有对档案数据进行深度学习和协同分析，导致档案数据分析效果不佳的的技术问题。
主权项：1.基于深度学习的档案数据协同分析方法，其特征在于：步骤一、获取目标档案数据，划分数据全域得到不同属性学习区域，进而得到对应的学习子区域；步骤二、针对学习子区域构建档案节点树，所述档案节点树包括根节点、父节点以及子节点；步骤三、结合节点树的层次结构和排列组合对档案节点树的根节点、父节点以及子节点建立关系；步骤四、对每个学习子区域的数据进行特征提取，并统计所有学习子区域的子节点数量；步骤五、引入矩阵向量，汇集获取的文本特征向量、图像特征向量以及视频特征向量，并联合三种特征向量形成该学习子区域的综合特征向量；步骤六、采用聚类分析算法获取标识值，对标识值处理分析得到第一深度学习集合；步骤七、根据档案数据的查询信息和操作记录将文本信息、图像信息以及视频信息进行实体识别和抽取，获取实体区段，并对实体区段处理分析得到第二深度学习集合；步骤八、根据第一深度学习集合和第二深度学习集合协同分析，获取协同分析偏离量，并对协同分析偏离量进一步处理分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东烟草梅州市有限公司 基于深度学习的档案数据协同分析方法
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