摘要
本发明公开了一种基于特征提取的数据文本生成方法及系统,涉及信息抽取及文本合成技术领域,本发明采用深度学习和自然语言处理来提高实体和关系的抽取准确性,通过设计灵活的文本模板和生成规则,方案能够适应不同的数据结构和用户需求,生成更加自然和易于理解的文本。此外,方案中的迭代优化和人工审核步骤确保了生成文本的质量和准确性,使得最终输出的文本既符合专业标准,又易于非技术用户理解。通过这种方法,不仅能够提高数据抽取的准确性和效率,还能够生成更加人性化和易于理解的数据文本,从而更好地服务于数据的分析、报告和决策支持。这种综合应用机器智能和人类审核的方法,展现了在提高数据呈现质量和用户体验方面的显著效果。
技术关键词
文本生成方法
实体
文本生成系统
关系
神经网络架构
电网设备
质量检查工具
生成模板
优化机器学习
生成规则
可读存储介质
自然语言
列表
字段
机器学习算法
训练集数据
数据设备
标识符
系统为您推荐了相关专利信息
虚拟现实场景
虚拟现实体验
初始聚类中心
模块
反馈优化方法
轨迹生成方法
环境图像信息
场景
实体
车辆行驶信息
特征筛选方法
皮尔逊相关系数
量子退火算法
标签
风险