摘要
本发明涉及一种基于多维数据的研究前沿识别系统的大模型主题识别方法,研究前沿识别领域,包括多维数据整合、大模型语义嵌入、多模态数据融合、主题聚类、主题筛选与优化、研究前沿识别和可视化展示多个步骤。本发明提高了研究前沿识别的准确性和效率,利用大模型强大的语义理解能力,有效解决了现有方法的不足,提高了主题识别的精度。能够处理多源异构数据,整合了多种数据源,更全面地反映了研究前沿的动态变化。能够捕捉研究前沿的演化趋势,通过对主题的出现频率、增长趋势等指标的分析,能够有效地捕捉研究前沿的演化趋势。提供可视化展示,方便用户理解和使用。
技术关键词
主题识别方法
识别系统
主题聚类算法
多模态数据融合
语义向量
多源异构数据
初始化方法
预训练模型
指标
文本
注意力
频率
参数
冗余
噪声
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图像识别系统
图像识别模型
图像增强
生成对抗网络模型
图像识别模块
语音关键词
上下文语义信息
语音识别模型
语音识别方法
语义特征
表情识别模型训练方法
图像
面部关键点
数据
表情识别系统
智能舷窗系统
嵌入式工控机
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离线语音控制
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