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摘要：本发明实施例公开了一种网络数据分类方法，包括：采集目标网络数据并对其进行预处理，确定第一信息数据；建立数据分类规则库，根据数据分类规则库确定所述第一信息数据对应的第一分类结果；建立循环神经网络模型，利用第一样本数据对循环神经网络模型进行训练，直至训练完成，根据训练完成后的循环神经网络模型对第一信息数据进行分类，获取第二分类结果；建立Qwen自然语言处理模型，利用第二样本数据对所述Qwen自然语言处理模型进行训练，直至训练完成，根据训练完成后的Qwen自然语言处理模型对第一信息数据进行分类，获取第三分类结果；根据第一分类结果、第二分类结果、第三分类结果和对应的权重确定目标网络数据的最优分类结果。
主权项：1.一种网络数据分类方法，其特征在于，所述方法包括：采集目标网络数据并对其进行预处理，确定第一信息数据；建立数据分类规则库，根据所述数据分类规则库确定所述第一信息数据对应的第一分类结果；建立循环神经网络模型，利用第一样本数据对所述循环神经网络模型进行训练，直至训练完成，根据训练完成后的循环神经网络模型对所述第一信息数据进行分类，获取第二分类结果；建立Qwen自然语言处理模型，利用第二样本数据对所述Qwen自然语言处理模型进行训练，直至训练完成，根据训练完成后的Qwen自然语言处理模型对所述第一信息数据进行分类，获取第三分类结果；根据所述第一分类结果、所述第二分类结果、所述第三分类结果和对应的权重确定所述目标网络数据的最优分类结果。
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百度查询： 西北工业大学 一种网络数据分类方法、系统及设备
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