一种基于机器学习的数据分割方法及系统

本发明提供了一种基于机器学习的数据分割方法及系统，包括：收集历史物料数据并进行标注，构建标注语料库，并对标注语料库进行处理并存储至Elasticsearch；输入目标描述，并基于Elasticsearch召回与目标描述同类别物料对应的字段短语集，且在字段短语集中遍历目标描述，匹配输出第一目标字段；采集目标描述中未匹配的剩余信息，并对剩余信息进行双向分词处理，获得最终分词；计算最终分词与字段短语集中的各字段短语的相似度，并将剩余信息分配至相似度最高的第二目标字段；对第一目标字段与第二目标字段进行冲突检测，并当通过冲突检测时，输出目标描述的结构化格式。有利于提高语义匹配准确率以及分词识别效率。