[发明专利]一种基于人工智能的图书分类方法在审
申请号: | 201810554466.4 | 申请日: | 2018-05-17 |
公开(公告)号: | CN108875808A | 公开(公告)日: | 2018-11-23 |
发明(设计)人: | 高桂玲;折宇超 | 申请(专利权)人: | 延安职业技术学院 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 716000*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于人工智能的图书分类方法,包括如下步骤:步骤一、对于现有的图书进行成熟模型训练;步骤二、当新进图书时,首先读取所有新进图书的图书名称,并将其转化为拼音,将其按照成熟模型中的分册的方法转化进一步转化为特征向量,然后使用成熟模型对图书进行分类,得到新图书所属的书架号。本发明大大提高了图书管理员的工作效率,使得简单、繁琐的工作自动化,节约时间。 | ||
搜索关键词: | 成熟模型 人工智能 图书分类 转化 读取 工作自动化 工作效率 特征向量 拼音 分类 节约 | ||
【主权项】:
1.一种基于人工智能的图书分类方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤一、对于现有的图书进行成熟模型训练;首先读取所有图书的名称及对应书架并将图书名称转化为拼音,通过n‑gram结合word2Vec或者TF‑IDF进行分词形成特征向量,其中,n为大于等于1的正整数,然后根据书架所属的图书种类个数确定分类个数;将已有图书的特征向量及对应的书架号分为3块,比例分别为6∶2∶2.其中60%用于训练模型,20%用于测试训练精度并不断调整模型已使测试精度达到最高,剩余的20%用于实际测量精度;此时,通过模型库中的模型对60%的图书数据图书特征向量进行分类,得出训练模型并使用20%的数据作为测试数据对模型进行评测,得到精度最高的模型,并用剩余20%的数据进行实测,选择此时精度最高的模型作为成熟模型;步骤二、当新进图书时,首先读取所有新进图书的图书名称,并将其转化为拼音,将其按照成熟模型中的分册的方法转化进一步转化为特征向量,然后使用成熟模型对图书进行分类,得到新图书所属的书架号。
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