公开(公告)号：CN114281865A

公开(公告)日：2022-04-05

申请号：CN202111589757.5

申请日：2021-12-23

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 张乐乾 ,  张钰 ,  林威 ,  张云涛 ,  刘晴 ,  甘国宁 ,  蒋世祺

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及学习技术领域，具体涉及一种基于CNN和LSTM的深度学习数据挖掘方法，包括如下步骤，依次登记入职者的基本信息，得到本地原始数据包；将本地原始数据包数据进行预处理，建立本地字符信息库；建立以大数据为基础的CNN‑LSTM的算法模型；对CNN‑LSTM算法模型机芯训练，并进行测试；采用测试完成的CNN‑LSTM算法模型进行数据挖掘，得到数据反馈，提高了数据挖掘的准确性和便捷性，能够更便捷地获取学习信息，进一步完善方法系统，促进学习效果。

公开(公告)号：CN114169327A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111531412.4

申请日：2021-12-14

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 张乐乾 ,  刘晴 ,  林威 ,  张云涛 ,  沈世铭 ,  张锎锎 ,  蒋世祺

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于LSTM的分词方法及系统；包括传输模块、标号模块、提取模块、比对模块和分析模块，标号模块与传输模块连接，提取模块与标号模块连接，比对模块与提取模块连接，分析模块与比对模块连接，并与传输模块连接，通过传输模块将文本信息传入标号模块内，标号模块对文本进行标号，提取模块对标号后的文本进行提取，比对模块对提取后的文本进行比对，分析模块对比对后的文本进行分析，从而根据文本的含义提取出关键词，进而使检索的效果好。