摘要
本发明涉及数据处理技术领域,涉及一种基于人工智能的数据编目方法、系统、设备及存储介质;其中,一种基于人工智能的数据编目方法包括:获取待处理的业务数据;对业务数据进行模态识别和关键词提取,得到第一分类结果和数据类型;根据业务数据的数据类型确定业务数据的解析规则,以得到业务数据特征;利用动态编目模型对业务数据特征进行谱聚类降维处理和概率聚类以确定业务数据的业务领域信息,对业务数据特征进行上下文编码以确定业务数据之间的关联信息,根据业务领域信息和关联信息确定业务数据的第二分类结果;根据第一分类结果和第二分类结果确定业务数据的数据编目结果。本发明可以解决传统方法对字段间复杂依赖关系建模不足的问题。
技术关键词
数据编目方法
上下文关系信息
数据血缘关系
时序特征
双向长短期记忆网络
构建关系网络
动态
关键词
编目系统
处理器
文本
编码器
优化业务
可读存储介质
多模态
特征提取模块
关系建模
数据处理技术
系统为您推荐了相关专利信息
三维点云模型
可见光图像
缺陷智能
输电塔基
结构健康监测
动态知识图谱
多模态数据融合
神经网络推理
子模块
实体链接技术
电化学储能电池
大语言模型
预警方法
实体
时序特征
双向长短期记忆网络
表达式
引入注意力机制
Lagrange函数
序列
产能预测方法
储气库井
卷积神经网络算法
注意力机制
XGBoost模型