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基于结构语义熵的互联网商品信息抽取技术研究的中期报告.docx

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基于结构语义熵的互联网商品信息抽取技术研究的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于结构语义熵的互联网商品信息抽取技术研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于结构语义熵的互联网商品信息抽取技术研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于结构语义熵的互联网商品信息抽取技术研究的中期报告一、研究背景随着互联网的普及,商品信息在网络上呈现出爆炸式增长的趋势,如何高效地从互联网上抽取大量的商品信息,对于商业决策和市场预测等领域具有重要意义。目前,互联网上商品信息抽取技术主要分为基于规则、基于机器学****和基于深度学****三种模式,其中基于深度学****的抽取技术因其具有高可扩展性、处理能力强等优点而备受关注。本文提出了一种基于结构语义熵的互联网商品信息抽取技术,该技术可以对文本数据进行高效的识别、分析和抽取,有效减少了人工干预的成本和工作量,提高了抽取效率和准确性。二、研究目的和意义本研究的目的在于探索一种高效、准确、自动化的互联网商品信息抽取技术,以解决目前互联网上商品信息抽取技术的低效、低准确性等问题,从而提高商业决策和市场预测等领域的精度和效率。该技术的实现还可以促进大数据分析和挖掘等领域的发展,为各行业提供更加准确的数据支持。三、研究方法本文提出了一种基于结构语义熵的互联网商品信息抽取技术。具体步骤如下:(1)数据采集:从互联网上收集大量的商品信息文本数据,并对其进行清洗和去重。(2)特征提取:利用分词、词性标注等自然语言处理技术,对数据进行特征提取,获取商品名称、价格、规格、图片等关键特征。(3)结构语义熵计算:将商品信息文本数据转换为结构化信息,并计算结构语义熵,以便对商品信息进行分类和抽取。(4)抽取算法实现:根据结构语义熵计算结果,采用基于深度学****的抽取算法实现商品信息的自动抽取和识别。(5)实验评估:采用精度、召回率、F1值等指标对抽取结果进行评估,并与其他基于规则和机器学****的抽取技术进行比较,以验证本文提出的技术的有效性和优越性。四、研究结论本文提出的基于结构语义熵的互联网商品信息抽取技术,可以有效地抽取互联网上的商品信息,并减少人工干预的成本和工作量。该方法在实验中表现出优异的效果,相较于其他基于规则和机器学****的方法,具有更高的抽取精度和效率,并具有一定的适用性和可扩展性。因此,该方法在实际应用中具有广阔的应用前景。