基于深度学习的文本关键特征提取系统及方法

本发明涉及文本提取领域，具体为基于深度学习的文本关键特征提取系统及方法，包括：文本筛选模块、图形构建模块、深度学习模块、集群特征模块和输入融合模块，文本筛选模块用于合并文本集群，图形构建模块用于生成立体图模型，深度学习模块用于通过集群文本扩展模型，集群特征模块用于修剪立体图模型，输入融合模块用于捕获新文本特征，生成融合文本，本发明能够为训练复杂文本提供可视化界面，提升机器对长文本的连贯性分析能力，增强机器学习的泛化性，适合处理大量复杂、高维的文本数据，减少外部数据需求，适应数据分布变化，降低模型计算负担，实现语言框架稳定化和文本特征的精确化融合。