基于卷积神经网络的地学文本大数据分类与可视化——以四川拉拉铜矿为例

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随着地质大数据成为当前地学研究热点,海量地学文本数据为地质大数据分析及挖掘提供了新的机遇和挑战,通过传统的人工阅读获取相关地质信息难以满足大数据时代的效率需求.本文提出了基于卷积神经网络文本大数据分类与可视化分析相结合的技术方法流程,对海量地质文本数据快速进行智能化标注及可视化表达.
作者：李诗 陈建平 向杰
作者单位：中国地质大学(北京)北京100083中国地质科学院矿产资源研究所北京100037
母体文献：2018中国地球科学联合学术年会论文集
会议名称：2018中国地球科学联合学术年会  
会议时间：2018年10月21日
会议地点：北京
主办单位：中国地质学会,中国地震学会,中国地球物理学会,中国矿物岩石地球化学学会
语种：chi
分类号：TP3TP1
关键词：地学文本  大数据分类  可视化表达  卷积神经网络
在线出版日期：2022年5月27日
基金项目：
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