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摘要：本发明涉及多维数据分析技术领域，具体公开了多模态的企业竞争力状况智能诊断建模方法、系统及介质，实现了对企业多模态数据的精确筛选和实时判断企业竞争力状况的智能诊断建模信息提取过程。包括获取历史企业多模态运营数据进行清洗、标注和预处理；对预处理后的多维运营文本数据和多维运营数值数据进行特征匹配，获取运营特征参数；构建卷积神经网络模型，并将运营特征参数的集合作为样本输入卷积神经网络模型中进行训练，获取参数优化模型，并输出优化标准值；依据参数优化模型，将当前企业实际采集的运营特征参数输入参数优化模型中进行验证，输出评估参数；根据评估参数提取评估指标系数，以及根据评估指标系数判断企业竞争力结果。
主权项：1.多模态的企业竞争力状况智能诊断建模方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取历史企业多模态运营数据进行清洗、标注和预处理；所述多模态运营数据包括多维运营文本数据、多维运营数值数据；S2、对预处理后的多维运营文本数据和多维运营数值数据进行特征匹配，获取运营特征参数；所述S2中进行特征匹配的方式为：S21、将预处理后的多维运营文本数据转化为词频向量集合，通过TF-IDF对词频向量集合加权，将加权后的词频向量集合输入循环神经网络模型进行训练，获取主题语义信息；S22、采集主题语义信息匹配筛选多维运营数值数据，统计不同类型主题的多维运营数值数据匹配量并进行线性分析，判断运营分布情况是否符合要求：若是，则输出运营特征参数；若否，则消除当前特征；S3、构建卷积神经网络模型，并将运营特征参数的集合作为样本输入卷积神经网络模型中进行训练，获取参数优化模型，并输出优化标准值；S4、依据参数优化模型，将当前企业实际采集的运营特征参数输入参数优化模型中进行验证，输出评估参数；S5、根据评估参数提取评估指标系数，以及根据评估指标系数判断企业竞争力结果。
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百度查询： 北京百颐东方教育科技有限公司 多模态的企业竞争力状况智能诊断建模方法、系统及介质
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