多模态数据分析

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多模态数据分析

2025-10-31

多模态数据分析

多模态数据分析多模态知识服务平台架构图如下所示：图1服务平台架构树状图由上图可知，具体实现步骤可分为三步，首先是数据准备，其次是数据挖掘，最后是结果展示。（1）数据准备首先对领域内的相关数据进行批量采集，将不同来源的数据资源进行收集、清洗、标准化等处理，完成对数据的噪声去除、重复过滤、类型转换形成结构统一的基础元数据库。数据准备阶段主要对知识发现的对象进行ID标识整理、粒度分析、关联呈现，如：主题词词典——利用卡方检验、词频筛选方法，在符合主题词增词原则（文献增量与主题词增量比）的基础上构建主题词表，综合利用马尔科夫模型、信息熵、互信息、潜在语义分析、模式识别、复述等方法完成错词通用词识别与词间关系的计算（共现相关、同义、上下位、相似等）。人物词典——从文献中提取作者，并构建作者特征（机构、主题、合作者、传媒、基金等），利用机器学习算法（朴素贝叶斯、近邻传播等）完成作者合并，实现重名消歧。机构词典——利用模式匹配、机构实体识别等方法结合数据编辑人工处理，完成机构标准名称规范、层级关系构建、机构变更关联等。（2）数据挖掘以领域为核心对元数据库中的数据进行整合，形成专题数据库。同时构建一个

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