摘要
本发明公开了一种基于非结构化文档的知识重组检索方法,涉及知识重组检索领域,主要方案为:提取用于分析的文本数据,通过对文本数据进行深度分析,得到每个关系分析文本的后验概率和类别概率,实现对所有非结构化文档数据进行分类存储;通过将检索提示词转化为检索文档数据,通过数据处理分析,得到对应检索文档数据的后验概率和类别概率,根据后验概率和类别概率筛选出符合要求的非结构化文档数据,避免出现传统的非结构化文档处理方法难以高效地将大量非结构化数据转换为可供分析的结构化形式,实体识别和关系抽取独立进行,缺乏对两者之间关联性的有效整合,导致信息提取不完整和不准确的问题,显著提高了文本分析和分类的准确性和效率。
技术关键词
非结构化文档
检索文档数据
结构化文档数据
检索方法
后验概率
注意力
编码器
实体
前馈神经网络
朴素贝叶斯模型
关系抽取模型
文本编辑器
抽取工具
计算方法
识别工具
矩阵
非线性
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知识图谱推理
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