基于自适应学习的跨语言资讯数据采集与结构化处理方法

本申请提供一种基于自适应学习的跨语言资讯数据采集与结构化处理方法，涉及人工智能自然语言处理技术领域，所述方法包括：通过跨语言的资讯数据源采集资讯数据并进行预处理；将预处理后的跨语言文本数据输入至结合动态特征提取与元学习策略的神经网络框架的自适应可学习语义模型进行特征提取和分类，其中，语义模型基于协方差矩阵预测网络进行训练和优化，动态调整扰动方向，使所述语义模型在多语言环境下能够根据不同语境自适应地调整特征提取方式；通过自然语言处理技术抽取跨语言文本的结构化信息，并对所述语义模型输出的特征表示进行跨语言实体对齐与归一化，生成统一的数据结构表示。本发明提升了跨语言数据处理的效率和准确性。