摘要
本发明提供的批量数据的标签化方法、装置、设备及存储介质,通过获取待处理数据,所述待处理数据包括非结构化数据、关系网络数据和结构化数据;将所述非结构化数据输入至特征提取模型,得到深层特征;将所述关系网络数据输入至关系特征模型,得到关系特征;将所述结构化数据输入至标签预测模型,得到标签预测结果;根据所述深层特征和所述关系特征,对所述标签预测结果进行修正,得到目标标签结果。本发明的方法通过从非结构化数据中提取深层特征、从关系网络数据中提取关系特征,并结合结构化数据的标签预测结果,充分利用多维度数据的信息,提高了企业标签生成的精度和多样性,避免了仅依赖单一数据源可能导致的信息丢失或偏差。
技术关键词
关系网络数据
标签
批量数据
特征提取模型
企业
非暂态计算机可读存储介质
监督学习模型
数据获取模块
处理器
非线性
存储器
电子设备
偏差
程序
精度
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特征提取模型
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数据
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