[发明专利]大规模非结构化数据提取方法、其系统、分布式数据管理平台在审
| 申请号： | 201710301596.2 | 申请日： | 2017-05-02 |
| 公开（公告）号： | CN107122472A | 公开（公告）日： | 2017-09-01 |
| 发明（设计）人： | 江有归;封雷;刘东升 | 申请（专利权）人： | 杭州泰一指尚科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京科家知识产权代理事务所(普通合伙)11427 | 代理人： | 莫文新 |
| 地址： | 310051 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了大规模非结构化数据提取方法、其系统、分布式数据管理平台。所述方法包括获取若干非结构化数据对象，并将所述非结构化数据对象的特征抽象为属性；使用所述非结构话数据对象的所有属性对应的多维向量表示所述非结构化数据对象；将所述多维向量作为卷积神经网络输入的基本单元；通过卷积神经网络的卷积层学习所述训练数据的局部属性；通过卷积神经网络的池化层将所述局部属性进行统计操作，获得第二特征向量；将所述第二特征向量输入所述卷积神经网络的全连接层，利用分类器获得非结构化数据分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 大规模 结构 数据 提取 方法 系统 分布式 数据管理 平台 | ||
【主权项】：
一种大规模非结构化数据提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取若干非结构化数据对象，并将所述非结构化数据对象的特征抽象为属性；使用所述非结构话数据对象的所有属性对应的多维向量表示所述非结构化数据对象；将所述多维向量作为卷积神经网络输入的基本单元；通过卷积神经网络的卷积层学习所述训练数据的局部属性；通过卷积神经网络的池化层将所述局部属性进行统计操作，获得第二特征向量；将所述第二特征向量输入所述卷积神经网络的全连接层，利用分类器获得非结构化数据分类结果。
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