一种基于感知数据的标签提取方法及其提取系统技术方案

本发明专利技术提供的一种基于感知数据的标签提取方法及其提取系统，包括以下步骤：S1.确定待提取的感知数据；S2.根据所述的感知数据，获得所述的感知数据的状态矢量；S3.根据所述的感知数据的状态矢量，提取所述的感知数据的A标签。提取系统包括：确定模块，用于确定待提取的感知数据；获得模块，用于根据所述的感知数据，获得所述的感知数据的状态矢量；提取模块，用于根据所述的感知数据的状态矢量，提取所述的感知数据的A标签。本发明专利技术根据感知数据的状态矢量，有针对性和选择地提取感知数据的标签，能够避免现有技术中单一特征作为感知数据的标签而导致的所提取的标签准确性低问题，从而提高了感知数据标签提取的准确性。提高了感知数据标签提取的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于感知数据的标签提取方法及其提取系统


[0001]本专利技术涉及标签提取技术，尤其涉及一种基于感知数据的标签提取方法及其提取系统。

技术介绍

[0002]物联网上的传感器或移动设备所产生巨大量的数据，其格式种类多样，这些数据既有数值型数据又有文本型数据。将感知的数据记录并通过比较数据之间的相似度从而完成聚类，并提取出类别标签来表述该类信息是解决这类问题的主要方法，大师无论是数据的相似度计算还是聚类在标签提取方面，都是是比较片面的，甚至在一些情况下，采取其中一种特征的提取作为该感知数据的标签，会出现所提取的标签错误，不能准确地描述感知数据，从而降低了标签提取准确性。

技术实现思路

[0003]针对上述技术问题，本专利技术提供一种基于感知数据的标签提取方法及其提取系统，用以提高感知数据的标签提取的准确性。
[0004]首先，提供一种基于感知数据的标签提取方法，包括以下步骤：
[0005]S1.确定待提取的感知数据；
[0006]S2.根据所述的感知数据，获得所述的感知数据的状态矢量；
[0007]S3.根据所述的感知数据的状态矢量，提取所述的感知数据的A标签。
[0008]所述的感知数据包括用于提供资讯信息的数值数据和文本数据。
[0009]还包括步骤：S4.根据所述的感知数据的当前矢量，提取所述的感知数据的B标签。
[0010]进一步的，还包括步骤：
[0011]S5.根据所述的A标签的权重和所述的B标签的权重，获得所述的A标签与所述的感知数据的主题关联性和所述的B标签与所述的感知数据的语义关联性；S6.根据所述的主题关联性和所述的语义关联性，调整所述的A标签和所述的B标签。
[0012]优选的，S5之前，还包括步骤：
[0013]根据所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的位置、所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的矢量序列、所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的矢量活动、所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的语义和所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的矢量函数中的至少一项信息，获得所述的A标签或B标签的权重。
[0014]其次，本专利技术还提供对应的一种基于感知数据的标签提取系统，包括：
[0015]确定模块，用于确定待提取的感知数据；
[0016]获得模块，用于根据所述的感知数据，获得所述的感知数据的状态矢量；
[0017]提取模块，用于根据所述的感知数据的状态矢量，提取所述的感知数据的A标签。
[0018]其中，所述的提取模块，还用于根据所述的感知数据的当前矢量，提取所述的感知数据的B标签。
[0019]该系统，还包括调整模块，用于：
[0020]根据所述的A标签的权重和所述的B标签的权重，获得所述的A标签与所述的感知数据的主题关联性和所述的B标签与所述的感知数据的语义关联性；以及根据所述的主题关联性和所述的语义关联性，调整所述的A标签和所述的B标签。
[0021]进一步的所述的调整模块，还用于：
[0022]根据所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的位置、所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的矢量序列、所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的矢量活动、所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的语义和所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的矢量函数中的至少一项信息，获得所述的A标签或B标签的权重。
[0023]本专利技术提供的一种基于感知数据的标签提取方法及其提取系统，根据采集的感知数据，获得感知数据的状态矢量，能够根据所述的感知数据的状态矢量，提取感知数据的A标签，因为根据感知数据的状态矢量，有针对性和选择地提取感知数据的标签，能够避免现有技术中单一特征作为感知数据的标签而导致的所提取的标签准确性低问题，从而提高了感知数据标签提取的准确性。
具体实施方式
[0024]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]实施例1
[0026]一种基于感知数据的标签提取系统，包括：
[0027]确定模块，用于确定待提取的感知数据；
[0028]获得模块，用于根据所述的感知数据，获得所述的感知数据的状态矢量；
[0029]提取模块，用于根据所述的感知数据的状态矢量，提取所述的感知数据的A标签。
[0030]利用上述提供系统，本实施例提供一种基于感知数据的标签提取方法，包括以下步骤：
[0031]S1.确定待提取的感知数据；
[0032]S2.根据所述的感知数据，获得所述的感知数据的状态矢量；
[0033]S3.根据所述的感知数据的状态矢量，提取所述的感知数据的A标签。
[0034]实施例2
[0035]一种基于感知数据的标签提取系统，包括：
[0036]确定模块，用于确定待提取的感知数据；
[0037]获得模块，用于根据所述的感知数据，获得所述的感知数据的状态矢量；
[0038]提取模块，用于根据所述的感知数据的状态矢量，提取所述的感知数据的A标签；还用于根据所述的感知数据的当前矢量，提取所述的感知数据的B标签。
[0039]利用上述提供系统，本实施例提供一种基于感知数据的标签提取方法，包括以下
步骤：
[0040]S1.确定待提取的感知数据；
[0041]S2.根据所述的感知数据，获得所述的感知数据的状态矢量；
[0042]S3.根据所述的感知数据的状态矢量，提取所述的感知数据的A标签；
[0043]S4.根据所述的感知数据的当前矢量，提取所述的感知数据的B标签。
[0044]实施例3
[0045]一种基于感知数据的标签提取系统，包括：
[0046]确定模块，用于确定待提取的感知数据；
[0047]获得模块，用于根据所述的感知数据，获得所述的感知数据的状态矢量；
[0048]提取模块，用于根据所述的感知数据的状态矢量，提取所述的感知数据的A标签；还用于根据所述的感知数据的当前矢量，提取所述的感知数据的B标签。
[0049]调整模块，用于根据所述的A标签的权重和所述的B标签的权重，获得所述的A标签与所述的感知数据的主题关联性和所述的B标签与所述的感知数据的语义关联性；以及根据所述的主题关联性和所述的语义关联性，调整所述的A标签和所述的B标签。
[0050]利用上述提供系统，本实施例提供一种基于感知数据的标签提取方法，包括以下步骤：
[005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于感知数据的标签提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.确定待提取的感知数据；S2.根据所述的感知数据，获得所述的感知数据的状态矢量；S3.根据所述的感知数据的状态矢量，提取所述的感知数据的A标签。2.根据权利要求1所述的一种基于感知数据的标签提取方法，其特征在于，所述的感知数据包括用于提供资讯信息的数值数据和文本数据。3.根据权利要求1或2所述的一种基于感知数据的标签提取方法，其特征在于，还包括步骤：S4.根据所述的感知数据的当前矢量，提取所述的感知数据的B标签。4.根据权利要求3所述的一种基于感知数据的标签提取方法，其特征在于，还包括步骤：S5.根据所述的A标签的权重和所述的B标签的权重，获得所述的A标签与所述的感知数据的主题关联性和所述的B标签与所述的感知数据的语义关联性；S6.根据所述的主题关联性和所述的语义关联性，调整所述的A标签和所述的B标签。5.根据权利要求1～4任一权利要求所述的一种基于感知数据的标签提取方法，其特征在于，S5之前，还包括步骤：根据所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的位置、所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的矢量序列、所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的矢量活动、所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的语义和所述的A标签或B标签在所述的感知数据中的矢量函数中...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹时新，
申请(专利权)人：无锡路途网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：