【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自然语言处理领域，具体是指一种结合大数据与roberta的行业动态标签识别方法。
技术介绍
1、随着大数据技术的快速发展，各行业积累了海量数据。如何从这些数据中提取有价值的信息，成为行业分析、市场预测等工作的关键。roberta作为一种先进的预训练语言模型，在文本处理领域表现出色，如何将其与大数据技术有效结合，应用于行业动态标签识别，尚需进一步研究；
2、但现有传统的标签识别方法往往依赖于人工定义规则或简单的机器学习模型，存在识别效率低、准确性差等问题。人工标注依赖于标注者对信息的理解和判断，这不可避免地受到标注者主观因素的影响。不同的标注者或同一标注者在不同的观察角度下，对同一视频或文本信息可能会有不同的理解和标注结果。而对于庞大的视频或文本数据库，人工标注需要花费大量的人力、物力和时间。随着数据量的不断增加，这种方式的标注效率显得尤为低下，无法满足快速处理大量数据的需求，为此，提出一种结合大数据与roberta的行业动态标签识别方法。
技术实现思路
1、本专利...
【技术保护点】
1.一种结合大数据与ROBERTa的行业动态标签识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种结合大数据与ROBERTa的行业动态标签识别方法，其特征在于：所述S1，从大数据源中收集企业相关的各类数据，对收集到的数据进行清洗，去除噪声、缺失值及不相关信息，对清洗后的数据进行文本预处理，包括分词、去停用词、词干提取、词性标注，为后续处理做准备，其中数据采集与预处理步骤还包括对数据的实时更新机制，以确保标签识别系统能够持续捕获行业最新动态。
3.根据权利要求1所述的一种结合大数据与ROBERTa的行业动态标签识别方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种结合大数据与roberta的行业动态标签识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种结合大数据与roberta的行业动态标签识别方法，其特征在于：所述s1，从大数据源中收集企业相关的各类数据，对收集到的数据进行清洗，去除噪声、缺失值及不相关信息，对清洗后的数据进行文本预处理，包括分词、去停用词、词干提取、词性标注，为后续处理做准备，其中数据采集与预处理步骤还包括对数据的实时更新机制，以确保标签识别系统能够持续捕获行业最新动态。
3.根据权利要求1所述的一种结合大数据与roberta的行业动态标签识别方法，其特征在于：所述s2，其中特征提取与编码步骤中，特征提取使用卷积神经网络从预处理后的图像中提取特征图设为x，在卷积神经网络卷积层后，通过池化层进一步降低特征图的维度并提取主要特征，其中卷积神经网络中的卷积操作实现公式为：
4.根据权利要求3所述的一种结合大数据与roberta的行业动态标签识别方法，其特征在于：所述s3，根据权利要求1所述的方法，首先选择预训练模型，将预处理后的文本数据转换为token id序列格式，利用roberta模型对文本数据进行特征提取，通过模型的多层预训练模型结构捕获文本的语义特征和上下文信息，在roberta的基础上，进一步引入注意力机制来强化关键信息的提取，注意力权重计算实现公式为：
5.根据权利要求4所述的一种结合大数据与roberta的行业动态标签识别方法，其特征在于：所述s4，其中动态标签的时间敏感性通过考虑标签在时间序列数据中的变化趋势、出现频率以及与其他标签的关联度来实现，首先将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集，确保每个集合都包含样本以覆盖数据的多样性，然后根据注意力机制的分类器初始化模型参数，使用训练集数据对模型进行训练，在每个训练批次中，前向传播输入数据通过模型，计算预测标签与真实标签之间的损失，同时使用反向传播算法计算损失函数关于模型参数的梯度，并更新模型参数以最小化损失，其中损失函数的实现公示为：
6.根据权利要求1所述的一种结合大数据与roberta的行业动态标签识别方法，其特征在于：所述s4，其中标签优化与评估步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗铖，朱婉仪，
申请(专利权)人：国网江西省电力有限公司建设分公司，
类型：发明
国别省市：
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