[发明专利]基于深度学习的多源数据深度融合方法

摘要

本申请实施例提出基于深度学习的多源数据深度融合方法，包括获取待融合关系型数据表；构建深度学习模型，导入训练数据对待融合关系型数据表中的内容进行词向量化处理，对处理后的数据进行模式匹配；基于数据对应实体之间的相似度对待融合关系型数据表内的数据进行分层抽样，将抽样得到数据导入预设的结构模型中进行基于词向量的整合处理，得到训练后的数据分桶模型，基于数据分桶模型进行基于实体的数据分桶处理；对每个桶中的数据进行是否指代同一实体的判断，将指代同一实体的数据进行数据融合，得到由融合后数据构成的数据表。采用词向量的方式对字符串数据建模，该方法可以同时对字符串的文本和语义进行建模，提高对脏数据的容忍度。