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申请/专利权人：中国科学院新疆理化技术研究所
摘要：本公开提供了一种基于类内分组来增强检索特征的表格数据预测方法及装置，涉及表格数据预测技术领域，用以解决现有技术中由于检索候选集样本数据粒度过细，导致数据预测准确度低下的技术问题。该方法包括：获取原始表格数据，并对原始表格数据进行预处理，得到待预测的表格数据样本集；利用分组算法分别对表格数据样本集进行分组处理；将每个小组融合为一个数据表示，得到小组数据候选集；对小组数据候选集进行特征编码处理，得到小组级特征候选集；融合查询样本的编码特征、小组级上下文特征和样本级上下文特征，得到增强后的查询样本特征；将增强后的查询样本特征输入预测器进行预测，得到与查询样本特征对应的预测结果。
主权项：1.一种基于类内分组来增强检索特征的表格数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始表格数据，并对所述原始表格数据进行预处理，得到待预测的表格数据样本集，其中，所述表格数据样本集有j类，j为大于0的正整数；分别对各类表格数据样本集进行分组处理，其中，每类表格数据样本集被分为k个小组，k为大于1的正整数；将所述k个小组中的每个小组融合为一个数据表示，得到包含有j×k个数据表示的小组数据候选集；对所述小组数据候选集进行特征编码处理，得到包含有j×k个特征表示的小组级特征候选集；基于所述小组级特征候选集，利用查询样本生成与所述查询样本的编码特征相似的小组级上下文特征；基于所述表格数据样本集，利用所述查询样本生成与所述查询样本的编码特征相似的样本级上下文特征；融合所述查询样本的编码特征、所述小组级上下文特征和所述样本级上下文特征，得到增强后的查询样本特征；将增强后的查询样本特征输入预测器进行预测，得到与所述查询样本特征对应的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院新疆理化技术研究所 基于类内分组来增强检索特征的表格数据预测方法及装置
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