摘要
本发明公开了一种基于深度学习的智能档案分类与检索系统及方法,涉及信息检索处理技术领域。包括:获取经特征编码后的档案特征数据集,数据集包括文本特征数据、元特征数据以及知识特征数据;将数据集输入预设的权重门控模型进行加权融合后,通过基于深度学习的神经网络进行分类,并建立与档案主题聚合对应的主题索引数据;在接收检索请求后,解析为查询意图数据并调整权重门控模型的权重参数;依据调整后的模型将候选档案数据与对应的特征数据集生成候选片段特征数据;候选片段特征数据与查询意图数据的匹配度输出检索结果数据。本发明实现档案的高精度分类与检索,提高检索结果与用户查询意图的匹配度。
技术关键词
智能档案
数据
查询意图
检索方法
文本
检索系统
语义向量
生成主题
生成知识
融合特征
多尺度
编码
标志
构建知识图谱
通道
日志
增量更新
参数
系统为您推荐了相关专利信息
语音检测方法
手工特征
语音信号提取
数据归一化方法
欺诈检测技术
终端设备界面显示
功能模块
排序策略
习惯
深度学习模型
模式识别模型
脉冲到达时间
雷达工作模式
波形
参数
文件加解密方法
密钥
构建树结构
BFS算法
文件加解密系统