网站导航
> 技术文档 > 【文章分享】基于NLP的非结构化高维大数据时序特征提取方法_非结构化数据处理nlp模型

【文章分享】基于NLP的非结构化高维大数据时序特征提取方法_非结构化数据处理nlp模型

网友: 技术文档 2025-08-08 12:01:50

1、简介

非结构化文本数据呈爆炸式增长，从非结构化高维大数据中提取有效的时间维度特征具有重要意义。因此，提出了一种基于 NLP 的非结构化高维大数据时间维度特征提取方法。通过 NLP 深度学习模型，结合关联规则挖掘技术和特征量化方法，对非结构化多维大数据的时间维度进行有效的特征提取优化。应用并行数据流重构和模糊 C 聚类算法搜索高维大数据并排列信息。基于空间框架，实现了非结构化高维大数据分析中时间视角特征提取的优化。

2、内容

2.1 维度特征提取模型

1、非结构化高维大数据时间维重建算法

非结构化高维大数据包含大量文本、图像、音频等非结构化信息数据集。其中，时间信息以自然语言形式存在，比如日期、时间戳和事件描述。通过非结构化时间信息转化为时间维度特征，可以采用预定义正则表达式匹配文本中的日期、时间等信息。针对不同语言和日期格式制定相应的正则表达式：

a=\\sum w\\left [ I\\left ( x,y \\right )-I(x+x_{1},y+y_{1}) \\right ]^{2}

其中，x,x_{1},y,y_{1}分别表示字符串的起始和结束位置，I表示单词边界，w表示字符出现的次数。

对于时间信息，需要解析时、分、秒等组成部分，可以通过时间解析库或者自定义解析库实现。讲解析后的时间信息转化为统一的时间格式（如ISO8601标准格式），便于后续处理和分析。对于包含时区的时间信息构建时间序列。基于该时间序列，可以生成一系列的时间维度，比如：时间戳、时间维度（工作日、周末、节假日等）、时间间隔（事件间的时间差）、时间趋势（上升趋势、下降趋势等）。

2、基于熵权法的非结构化高维大数据时序特征提取

针对多维场景下的数据处理和特征提取，提出了一种融合信息熵的多维场景信息提取方法。该方法基于滑动窗口的原理，将数据划分为固定大小的窗口，并以固定步长在数据序列上滑动，实现动态数据更新和分析。将数据转化为结构化形式，提取关键特征向量。初始特征向量可能不完全适应于后续分析，需要根据数据特性和分析目标进行特征变换与融合，确保特征向量能够准确反映数据的本质。

在特征提取过程中，选择合适的投影方向，将数据能够从高维空间映射至低维空间，同时最大限度保留有效信息。针对包含图像数据的非结构化数，需要评估其图像的提取能力。在设置阈值的基础上对各特征进行定量评估：构建具有m个指标和n个目标的网络样本矩阵f，并计算第i个指标的熵值和熵权：

h=-w\\sum_{i=1}^{n}fma

信息熵低于阈值的特征被认为式次要特征，并且从特征集中剔除。

特征提取和选择后，构建特征矩阵来表示数据，矩阵的每一行表示一个数据样本，每一列表示一个特征，通过直接求解矩阵样本，计算特征值f：

p(t)=[n(t-1)+\\frac{n(t+1)}{2}]

两级增量属性是一个新功能，可以揭示数据之间更深层次的关系。为了进一步挖掘数据中隐藏的信息或者关系，采用机器学习算法计算两级增量属性。其中，self-encoder是一种无监督神经网络，用于学习数据的低维表征。通过将原始特征作为输入，提取编码层的表征作为二级增量属性。非结构化高维大数据的时间维度特征提取过程如下图所示：

2.2 基于NLP的维度特征提取优化

在自然语言处理任务中，文本预处理是关键环节，其包含但不限于以下步骤：

1、词汇处理：分词、停顿词过了、词干提取、词性还原等；

2、向量化表示：将文本转化为词频向量，统计词语出现频次；

3、向量加权：结合TF-IDF量化词语重要性；

4、语义表征：采用Word2vec、GloVe或BERT等预训练模型生成稠密向量，捕获语义信息；

5、关系抽取：通过依赖解析、语义角色标注等技术提取文本实体之间的关系信息。

其中，NLP提取优化模型如下图：

如上图，利用关联规则挖掘技术，有效挖掘非结构化高维大数据的时序维度信息。在NLP的训练框架下，

1、将NLP训练任务设定为T；

2、将非结构化高维大数据时间维度的信息提取任务设置为d；

3、分配各提取任务所需时间资源；

特征提取方案的完成时间如下：

T(x)=max(\\sum_{d=1}^{n}(t-1))

利用并行数据流重建方法，结合NLP的深度学习计算，实现非结构化高维大数据的关键指标特征提取，从而能够在时限层面完成对获取数据的特征提取分析。在图像数据中进行特征提取的过程中，假设该参数为o，在时间限制角度设置序列标量，并使用特征量化关联规则阐明特征提取方法是应用范围。然后，结合模糊推理方法的推断，得到对数据流内容进行特征提取时产生的最大差值G，公式如下：

G=\\frac{1}{mn}\\sum_{i=1}^{n}\\sum_{i=1}^{m}t_{i}

采用自动相关系数法，从分布式网络节点中提取关联规则并完成自动相关系数计算。在时间维度数据架构下，提供与分布式网络结构节点相关的数据流规则，通过非线性时间序列方法从时间层面获取数据流模型，然后结合模糊C聚类算法搜索高维度大数据，在线性时间条件下分配和排列信息。数据访问过程中的可靠性指标C表示为：

C=min{maxZ}

在该模型中，参数Z表示依据关联规则进行样本提取的优先顺序。基于时序维度分析，构建了空间化分析框架以获取数据信息流，具体实现过程如下：

  • 通过聚类计算C建立空间结构基础

  • 在时空耦合框架下实现非结构化高维大数据的特征提取优化

参考文章：一种基于 NLP 的非结构化高维大数据提取时间维度特征的方法 |IEEE 会议出版物 |IEEE Xplore

网络标签：

相关问题