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申请/专利权人：极术(杭州)科技有限公司
摘要：本说明书实施例提供字符分隔值文件的目标对象识别方法，其中该方法包括：确定待识别的字符分隔值文件；根据预设特征提取方法，对待识别的字符分隔值文件进行特征提取，获得目标特征向量；将所述目标特征向量输入对应的目标对象识别模型，获得与所述目标特征向量对应的目标对象，其中，所述目标对象识别模型通过字符分隔值文件训练样本对应的特征向量样本、以及所述字符分隔值文件训练样本对应的样本标签训练获得，且所述目标对象识别模型为机器学习模型，能利用目标对象识别模型对任意格式的字符分隔值文件进行识别，具有普适性，且不仅能节省大量的人力物力资源，还可提高对字符分隔值文件中的数据进行处理的处理效率、准确性和可靠性。
主权项：1.一种字符分隔值文件的目标对象识别方法，其特征在于，包括：确定待识别的字符分隔值文件；根据预设特征提取方法，对所述待识别的字符分隔值文件进行特征提取，获得目标特征向量，其中，所述根据预设特征提取方法，对所述待识别的字符分隔值文件进行特征提取，获得目标特征向量，包括：统计所述待识别的字符分隔值文件的各目标分隔符在各目标行中的出现次数，并确定所述各目标分隔符在各目标行中的出现次数最小值；将所述各目标分隔符的出现次数最小值，确定为标记数组，其中，所述标记数组中包括所述各目标分隔符的出现次数最小值；将所述标记数组中的最大值确定为目标数值，并将所述目标数值以及所述标记数组中等于所述目标数值的出现次数最小值，确定为第一特征向量；将所述标记数组中大于或者小于所述目标数值的出现次数最小值，确定为第二特征向量；根据所述第一特征向量以及所述第二特征向量，获得分隔符特征向量；以及根据表头特征提取方法，对所述待识别的字符分隔值文件进行特征提取，获得表头特征向量；将所述目标特征向量输入对应的目标对象识别模型，获得与所述目标特征向量对应的目标对象，其中，所述目标对象识别模型通过字符分隔值文件训练样本对应的特征向量样本、以及所述字符分隔值文件训练样本对应的样本标签训练获得，且所述目标对象识别模型为机器学习模型。
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