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密集卷积在媒体文本大数据中的应用
文献摘要：
随着信息技术的发展,媒体存储的互联网信息数据呈指数级增长,其中,媒体文本数据是最为重要的数据类型之一,具有数据量庞大的特征.本研究利用密集卷积方法对媒体文本大数据进行高效检索和查询,提出多模态大数据深度特征提取与表示方法,针对媒体文本数据,采取密集卷积注意力的特征表示算法,并结合双向LSTM循环神经网络进行文本特征提取,最终达到更优异的分类结果.
文献关键词：
密集卷积;多模态数据;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
魏俊杰;庄辉;何翼;黄松杰;陈晓玩
作者机构：
深圳新闻网传媒股份有限公司,广东 深圳,518034
文献出处：
引用格式：
[1]魏俊杰;庄辉;何翼;黄松杰;陈晓玩-.密集卷积在媒体文本大数据中的应用)[J].信息技术时代,2022(08):55-57
A类：
B类：
密集卷积,文本大数据,互联网信息,信息数据,数级,文本数据,数据类型,数据量,研究利用,高效检索,多模态大数据,数据深度,深度特征提取,表示方法,卷积注意力,特征表示,循环神经网络,文本特征提取,多模态数据
AB值：
0.418207
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