王星宇

在数字化浪潮推动下，非结构化数据急剧增长，其复杂特性使传统处理方法难以应对。本文聚焦深度学习在非结构化数据特征提取与分类的应用，剖析卷积神经网络、循环神经网络等技术在图像、文本、音频等数据的特征提取优势，探讨深度信念网络、长短期记忆网络等模型的分类应用，研究数据增强、迁移学习等提升分类准确性的关键技术。研究发现，深度学习虽在非结构化数据处理中成效显著，但存在模型复杂、资源需求大等问题。本文旨在为该领域提供新思路，助力挖掘非结构化数据潜在价值。

深度学习；非结构化数据；特征提取；分类方法；多模态融合

[1] 胡涛,王中杰,张连明,陈晓锁.基于深度学习的非结构化大数据密度聚类仿真[J].计算机仿真,2024,41(05):501-505. [2] 奚建飞,王志英,邹文景,甘莹.基于深度学习的非结构化表格文档数据抽取方法[J].微型电脑应用,2022,38(02):102-105. [3] 普措才仁,秦亚红.基于深度学习模型的非结构化数据标注方法研究[J].西北民族大学学报(自然科学版),2020,41(02):14-19+44. [4] 胡涛,王中杰,张连明,等.基于深度学习的非结构化大数据密度聚类仿真[J].计算机仿真,2024,41(5):501-505. [5] 奚建飞,王志英,邹文景,等.基于深度学习的非结构化表格文档数据抽取方法[J].微型电脑应用,2022,38(2):4.

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