一种基于大数据的抽样误差动态校准方法及系统

本发明公开了一种基于大数据的抽样误差动态校准方法及系统，属于自然语言处理技术领域。建立抽样关键词库与抽样文本库，构建具有有向属性的抽样维度组合对，依此对抽样文本进行分层，形成分层样本集，以评估抽样维度组合对在抽样文本间的语义连接强度，进而构建语义社区二维坐标系；通过设置聚类尺度、计算分布密度指标，结合分离度评估与语义聚类约束条件，动态调整聚类尺度，以平衡分类精细度与误差校准效率，生成最优语义社区分类结果，以分离出语义社区间的连接关键词并进行断层风险评估和图谱展示，实现抽样误差的动态校准；进而能够在语义分布随数据更新发生变化时，及时对滞后于语义变化的语义社区间的断层风险进行评估。