[发明专利]跨媒体科研资源特征提取模型训练、特征提取方法及装置在审
| 申请号： | 202210754761.0 | 申请日： | 2022-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN114818660A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 杜军平;王本直;李文玲;梁美玉;邵蓥侠;寇菲菲 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F40/211 | 分类号： | G06F40/211;G06F40/258;G06F40/284;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/82;G06V30/416 |
| 代理公司： | 北京金咨知识产权代理有限公司 11612 | 代理人： | 宋教花 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种跨媒体科研资源特征提取模型训练方法、特征提取方法及装置，训练方法包括：基于跨媒体科研资源数据实时采集系统获取不同媒体来源的科研资源数据并进行数据结构化处理；根据其中的科研资源文本数据对第一深度学习模型进行模型训练及优化，以形成科研资源文本语义特征提取模型；并根据科研资源图像数据对第二深度学习模型进行模型训练及优化，以形成科研资源图像语义特征提取模型。本申请能够专门适用于科研资源数据的语义特征学习，提高跨媒体科研资源数据提取的可靠性、便捷性及有效性，能够提高采用科研资源数据训练后的深度学习模型面向科研资源数据进行特征提取时的表征能力，提高提取结果的全面性、多样性、准确性及可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 媒体 科研 资源 特征 提取 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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