【摘 要】
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为了降低由分类不准确引起的档案管理效率低问题,笔者提出一种基于深度学习的网络档案开发与管理方法。首先,对基于Bootstrapping技术的语料库方法进行改进,在迭代过程中引入信息元评价机制提升挖掘质量;其次,利用长短期记忆模型在语料库抽取多类型细粒度的档案信息元;最后,建立AlexNet网络,对档案进行分类管理。实验结果表明,本文所提方法对目标档案的查询结果准确率为100%,并且对单独档案的查询时间基本在5s以内,具有良好的管理效果。
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为了降低由分类不准确引起的档案管理效率低问题,笔者提出一种基于深度学习的网络档案开发与管理方法。首先,对基于Bootstrapping技术的语料库方法进行改进,在迭代过程中引入信息元评价机制提升挖掘质量;其次,利用长短期记忆模型在语料库抽取多类型细粒度的档案信息元;最后,建立AlexNet网络,对档案进行分类管理。实验结果表明,本文所提方法对目标档案的查询结果准确率为100%,并且对单独档案的查询时间基本在5s以内,具有良好的管理效果。
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